公开(公告)号：CN119541192A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411512319.2

申请日：2024-10-28

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 时鹏 ,  张艾东 ,  刘鲁齐 ,  刘文斌 ,  李仪 ,  张紫薇 ,  兰成明

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法及装置，涉及时序数据预测技术领域。该方法包括：对区域桥梁群中不同桥梁节点车流量进行监测，获得二维数据结构时间序列的原始流量数据；对原始车流量数据进行数据结构升维处理，获得三维数据结构的改进数据；使用改进数据对模型进行训练；根据当前改进数据，通过图卷积神经网络进行特征提取，获得时空相关特征；通过二维卷积网络捕捉数据周期性，获得周期性特征；将时空相关特征以及周期性特征进行拼接融合输入全连接层预测，获得车流量预测结果。本发明是一种基于全连接图和双重卷积的多维时间序列的区域桥梁群车流量预测方法，为区域路网中桥梁的性能演化预测提供依据。

公开(公告)号：CN115761225A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211370984.3

申请日：2022-11-03

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 时鹏 ,  张会可 ,  蒋立武 ,  张帆 ,  荆杰 ,  张艾东 ,  李丽敏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络可解释性的图像标注方法，包括：对获取的图像进行分类，得到图像正确的类别标签；利用带有类别标签的图像训练卷积神经网络；以训练好的卷积神经网络为待解释的神经网络，以待标注图像及其正确的类别标签为输入，使用神经网络可解释性算法对训练好的卷积神经网络进行解释，解释过程结束后得到和输入图像及图像类别相关的热力图；基于所述热力图得到待标注图像的语义分割标签和目标检测标签。本发明可以根据类别标签生成目标检测标签和语义分割标签，从而大幅减少图像的标注工作量。