公开(公告)号：CN117831268A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310852697.4

申请日：2023-07-12

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  杨真真 ,  姜敏敏 ,  张永 ,  徐鲲淇

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解和注意力图神经网络的交通预测方法及系统，方法包括：获取交通数据，并将交通数据转化为包含时间维度、空间维度和特征维度的三维矩阵；将交通数据对应的三维矩阵输入预训练好的交通预测模型，根据所述模型的输出，确定交通预测结果；交通预测模型依次包括输入多层感知机、L层堆叠的时空块、L个卷积神经网络层和输出多层感知机；每个时空块包括双分支时序分解卷积神经网络、多头交互注意力网络和自缩放动态扩散图神经网络；L层堆叠的时空块和L个卷积神经网络层为一对一结构，一个时空块配一个卷积神经网络。实验表明，本发明的基于时序分解和注意力图神经网络的交通预测方法及系统具有优越的性能。

公开(公告)号：CN113837239A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111030670.4

申请日：2021-09-03

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  吴宇豪 ,  杨真真 ,  李建林 ,  张宇卓

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于非凸范数的运动目标检测方法及系统，包括：获取视频信息，将视频信息转换为矩阵；将矩阵输入到预先构建的基于改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测模型，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，根据求解结果提取运动目标；所述运动目标检测模型采用非凸log范数和截断分数范数作为鲁棒主成分分析中的稀疏度函数和秩函数。优点：基于改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测模型中的非凸log范数和截断分数范数更能有效的逼近传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数和稀疏度函数，提取的运动目标效果更好。

公开(公告)号：CN113723454A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110829253.X

申请日：2021-07-21

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  吴宇豪 ,  李建林 ,  杨真真 ,  乐俊

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法，包括：S1，基于改进的鲁棒主成分分析方法构建运动目标检测模型；S2，将待处理视频转换成对应的观测矩阵，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，提取对应视频中处于运动状态的前景目标，并计算检测该运动目标时的F‑measure值和时间值，对运动目标检测模型进行验证。本发明同时采用非凸γ范数和拉普拉斯尺度混合尺度，以更好地逼近传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数和稀疏度函数；引入的显著性映射矩阵更能有效的判别哪些像素属于运动目标部分，对运动目标检测的效果更优。