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公开(公告)号：CN111339967A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010131268.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视域图卷积网络的行人检测方法，采用卷积神经网络从待处理图像进行特征提取，对提取的特征图像进行多次池化、卷积处理得到预处理特征图像，然后采用多视域池化金字塔提取中得到的预处理特征图像的多尺度特征信息特征图，然后进行人体图卷积得到多个人体图卷积后的特征图，采用Nbox个锚点的预测框分别对人体图卷积后的特征图中的人体目标区域进行预测并识别，完成预测框及预测类别概率值，使用最大池化构建多视域特征金字塔，提高了检测效率，本发明能够有效且高效地处理行人检测中的尺度变化和遮挡问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063975A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210648480.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于交通控制技术领域，公开了一种短时交通流数据预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取待预测区域以及待预测区域各相关区域的历史交通流数据；根据待预测区域的历史交通流数据，得到待预测区域当前时段的周期性交通流数据，以及结合待预测区域各相关区域的历史交通流数据，通过预设的时空特征选择方法，得到待预测区域的最优相关历史交通流数据；获取待预测区域当前时段的外部特征影响因素数据，并将待预测区域当前时段的外部特征影响因素数据、当前时段的周期性交通流数据及最优相关历史交通流数据输入预设的交通流预测模型，得到待预测区域的交通流数据短时预测值，有效提升了短时交通流数据预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115063975B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210648480.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于交通控制技术领域，公开了一种短时交通流数据预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取待预测区域以及待预测区域各相关区域的历史交通流数据；根据待预测区域的历史交通流数据，得到待预测区域当前时段的周期性交通流数据，以及结合待预测区域各相关区域的历史交通流数据，通过预设的时空特征选择方法，得到待预测区域的最优相关历史交通流数据；获取待预测区域当前时段的外部特征影响因素数据，并将待预测区域当前时段的外部特征影响因素数据、当前时段的周期性交通流数据及最优相关历史交通流数据输入预设的交通流预测模型，得到待预测区域的交通流数据短时预测值，有效提升了短时交通流数据预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111339967B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010131268.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多视域图卷积网络的行人检测方法，采用卷积神经网络从待处理图像进行特征提取，对提取的特征图像进行多次池化、卷积处理得到预处理特征图像，然后采用多视域池化金字塔提取中得到的预处理特征图像的多尺度特征信息特征图，然后进行人体图卷积得到多个人体图卷积后的特征图，采用Nbox个锚点的预测框分别对人体图卷积后的特征图中的人体目标区域进行预测并识别，完成预测框及预测类别概率值，使用最大池化构建多视域特征金字塔，提高了检测效率，本发明能够有效且高效地处理行人检测中的尺度变化和遮挡问题。
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