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公开(公告)号：CN110942260A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911272314.6
申请日：2019-12-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯最大熵的高校交通安全评价方法，包括如下步骤：S1、确定评价参数指标；S2、建立网络拓扑结构并转换为贝叶斯网络模型；S3、采集贝叶斯网络模型中评价参数指标数据，并以此为依据确定评价参数指标区间，进行处理后获得评价参数指标的主观权重值区间；S4、在主观权重值区间范围内任意选定一组主观权重值作为判定权重值；S5、将判定权重值进行梯度下降处理以及归一化处理；S6、计算判定权重值的熵值，判断计算出的熵值是否满足最大熵理论，如果满足则将判定权重值作为交通安全评价的客观权重，如果不满足则返回步骤S4继续执行。本发明通过自学习排除主观因素，进而得到准确、客观的定量安全评价结果，实用性好，值得推广。
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公开(公告)号：CN110969244A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911312764.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法，一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法。本发明的方法，包括以下步骤：1)获取作业人员、作业环境与建筑施工场所安全管理措施数据，并得到安全评价等级，经预处理构成CNN卷积神经网络模型的训练集和测试集；2)将训练集中作业人员、作业环境与安全管理措施的数据作为输入，安全评价等级作为输出，通过训练确定安全监测指标排列方式及CNN卷积神经网络核函数，保存训练好的CNN卷积神经网络模型；3)对作业人员与作业环境的安全性进行预测。本发明克服现有的监测方法存在问题评价结果不准确、评价方法评价因素单一及计算成本大且不能实时监测的缺点。
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公开(公告)号：CN110811580A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911242269.X
申请日：2019-12-06
Applicant: 长安大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/11 , A61B5/00 , G08B21/02
Abstract: 本发明提供一种老年人安全监测背心，属于穿戴设备技术领域，包括覆盖人体胸部及腹部的前置部、覆盖人体背部的后置部、覆盖人体两侧肩部的连接部，连接部内设置有体征检测装置，该装置连接有多类体征传感器组，前置部的外侧面设置有多个感应预设面，每个感应预设面上设置有粘贴面，每类传感器组分别设置在对应的感应预设面上。传感器将检测数据传入体征检测装置，通过智能手机的设定，能及时反映穿戴人即时生理体征。体征检测装置带有定位功能，且与报警器相连，可以实时掌握穿戴人所处方位，遇突发情况可以进行自动报警。该装置实时记录将老年人的体征进行，根据检测结果进行报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110942260B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN201911272314.6
申请日：2019-12-12
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯最大熵的高校交通安全评价方法，包括如下步骤：S1、确定评价参数指标；S2、建立网络拓扑结构并转换为贝叶斯网络模型；S3、采集贝叶斯网络模型中评价参数指标数据，并以此为依据确定评价参数指标区间，进行处理后获得评价参数指标的主观权重值区间；S4、在主观权重值区间范围内任意选定一组主观权重值作为判定权重值；S5、将判定权重值进行梯度下降处理以及归一化处理；S6、计算判定权重值的熵值，判断计算出的熵值是否满足最大熵理论，如果满足则将判定权重值作为交通安全评价的客观权重，如果不满足则返回步骤S4继续执行。本发明通过自学习排除主观因素，进
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公开(公告)号：CN113282984A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110557715.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种公共场所人员应急疏散模拟方法，该方法包括以下步骤：一、公共场所模拟疏散区域与行人的参数设置；二、建立模拟行人在连续地场元胞自动机模型静态场下的移动模型；三、建立模拟行人在连续地场元胞自动机模型动态场下的移动模型；四、建立模拟行人移动速度模型及模拟行人位置更新；五、模拟行人位置更新直至疏散完成。本发明方法简单，设计合理，模拟准确、快速且能模拟行人与行人、行人与障碍物的交互，能够实现疏散过程中模拟行人多方位、多角度移动，更贴近真实疏散区域。
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公开(公告)号：CN110969244B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911312764.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0639 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法，一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法。本发明的方法，包括以下步骤：1)获取作业人员、作业环境与建筑施工场所安全管理措施数据，并得到安全评价等级，经预处理构成CNN卷积神经网络模型的训练集和测试集；2)将训练集中作业人员、作业环境与安全管理措施的数据作为输入，安全评价等级作为输出，通过训练确定安全监测指标排列方式及CNN卷积神经网络核函数，保存训练好的CNN卷积神经网络模型；3)对作业人员与作业环境的安全性进行预测。本发明克服现有的监测方法存在问题评价结果不准确、评价方法评价因素单一及计算成本大且不能实时监测的缺点。
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公开(公告)号：CN211137171U
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201922093002.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本实用新型公开了一种隧道巡检机器人，包括设置在隧道内壁上的行走轨道和设置在所述行走轨道底部的机器人车体，所述行走轨道包括导轨、设置在导轨内的丝杆、多个套装在丝杆上的滑块、以及安装在丝杆一端的驱动电机，所述机器人车体与滑块固定连接，所述机器人车体包括车体外壳和设置在车体外壳内的电子线路板，以及集成在电子线路板上的微控制器、隧道变形检测模块、车流检测模块和与微控制器连接的无线传输模块，所述车体外壳底部设置有伸缩杆，所述伸缩杆的底部安装有摄像头。本实用新型结构简单，设计合理的隧道巡检机器人，体积小、省时省力、检测成本低，能实现对隧道内温度、湿度、烟雾浓度的粉尘浓度数据的采集，以及隧道变形情况的检测。
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公开(公告)号：CN211506735U
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201922457268.9
申请日：2019-12-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种智能桥梁车流量及环境安全监测仪，包括固定支架以及设置在固定支架上的监测控制装置；监测控制装置包括箱体、电子线路板、CCD摄像机及激光测距仪；所述电子线路板上集成有微控制器、图像处理及检测模块、电源模块、系统储存器模块、视频解码器、传感器组以及网络数据传输模块；CCD摄像机与视频解码器相接；激光测距仪、图像处理及检测模块、系统储存器模块、传感器组、视频解码器以及电源模块均与微控制器相接，微控制器终端相连。本实用新型结构简单，体积小，成本低，能实现环境参数的实时获取，实现实时传输、实时分析、实时报警等全面监测，便于管理人员做好防范措施，提高交通过程中的安全系数，降低事故的发生，实用性强。
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