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公开(公告)号：CN102073846A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010588880.0
申请日：2010-12-15
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G08G1/012 , G08G1/0133
Abstract: 一种基于航拍图像的交通信息获取方法，根据航拍图像进行分析，检测动态目标和静态目标，其中，动态目标检测方法为采用KLT算法获得若干特征点以及动态目标的运动参数，通过道路区域方向投影确定运动方向矢量，采用k-medoids算法将若干特征点聚类，从而通过特征点将动态目标分离出来；静态目标检测方法为采用道路区域限制和斑块分析方法限定出道路区域和静态目标，在交通信息获取的基础上，通过对该信息的综合分析与处理，可以得到综合交通状况以及详细的交通参数指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101777259A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN201010023155.9
申请日：2010-01-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 城市路段交叉路口平均延误获取方法，包括：(1)选取双截面：首先将若干个摄像头分别安装在交叉路口的进口道和出口道处，然后，绘制用于车辆检测的虚拟检测框；(2)车辆检测和车流量的统计：利用虚拟检测框进行信息采集，在所获取视频的每一帧中进行车辆的检测；(3)推算排队长度：采用虚拟检测框检测车头时距的变化来分辨排队车辆与非排队车辆；(4)根据“一一对应”原则推算每辆车的延误值：根据进口道检测器记录列表中的最后一个数据推算，采取推算策略，消去累积误差，使误差控制在本周期范围而不影响其他周期。本发明具有计算简便，运算速度快，稳定性好，可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN102073846B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201010588880.0
申请日：2010-12-15
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G08G1/012 , G08G1/0133
Abstract: 一种基于航拍图像的交通信息获取方法，根据航拍图像进行分析，检测动态目标和静态目标，其中，动态目标检测方法为采用KLT算法获得若干特征点以及动态目标的运动参数，通过道路区域方向投影确定运动方向矢量，采用k-medoids算法将若干特征点聚类，从而通过特征点将动态目标分离出来；静态目标检测方法为采用道路区域限制和斑块分析方法限定出道路区域和静态目标，在交通信息获取的基础上，通过对该信息的综合分析与处理，可以得到综合交通状况以及详细的交通参数指标。
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公开(公告)号：CN101196991A
公开(公告)日：2008-06-11
申请号：CN200710172336.6
申请日：2007-12-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于视频图像的密集客流计数和行人步行速度自动检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明采用视频采集装置和处理算法。其中视频图像采集设备通过闭路电视系统(CCTV)采集监控视频图像，通常采用置于客流通道的出入口顶端的摄像机，实时采集客流出入的视频图像。处理器采用计算机视觉算法对采集到的视频图像进行处理，采用Adaboost算法进行人脸识别，以Harr特征作为输入，以弱分类器加权组合构成强分类器，最后用强分类器组成“瀑布”层叠形式；然后进行触发计数。计算行人步行速度主要根据对行人脸部进行跟踪，跟踪区域为行人脸部进入检测区域开始，出检测区域为止。计算行人步行速度的要点为标定和跟踪。
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公开(公告)号：CN101777259B
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201010023155.9
申请日：2010-01-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 城市路段交叉路口平均延误获取方法，包括：(1)选取双截面：首先将若干个摄像头分别安装在交叉路口的进口道和出口道处，然后，绘制用于车辆检测的虚拟检测框；(2)车辆检测和车流量的统计：利用虚拟检测框进行信息采集，在所获取视频的每一帧中进行车辆的检测；(3)推算排队长度：采用虚拟检测框检测车头时距的变化来分辨排队车辆与非排队车辆；(4)根据“一一对应”原则推算每辆车的延误值：根据进口道检测器记录列表中的最后一个数据推算，采取推算策略，消去累积误差，使误差控制在本周期范围而不影响其他周期。本发明具有计算简便，运算速度快，稳定性好，可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN108543068A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810540409.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: A61K45/00 , A61P11/00 , A61P9/00 , A61P1/16 , A61P31/12 , A61P1/18 , A61P9/12 , A61P35/00 , A61P9/10 , A61P3/10 , A61P27/02 , G01N33/533
Abstract: 本发明通过实验证实IL-37能够在体外细胞实验和体内动物模型中显著加重肺纤维化。本发明通过实验进一步证实IL-37通过TGF-beta-ALK1通路加重纤维化。因此，通过本发明的发现，可以通过调控IL-37的水平从而抑制TGF-β信号通路，以抑制内脏或器官的纤维化。因此IL-37可以用于作为纤维化相关疾病的治疗靶点，如特发性肺纤维化、缺血性心脏疾病、病毒性肝硬化、急性胰腺炎等等。本发明发现，IL-37在体外人成纤维化细胞培养和体内动物模型中有显著的加重纤维化的作用。本发明发现IL-37作为新的纤维化相关疾病新的治疗靶点，对于小鼠肺纤维化治疗提供了一个方向。为纤维化的治疗提供了更直接有效特异的方法。
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