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公开(公告)号：CN116882148B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310800399.0
申请日：2023-07-03
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川易方智慧科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于空间社会力图神经网络的行人轨迹预测方法，包括以下步骤：从源图像数据中捕捉行人以及周围障碍物位置信息；建立坐标轴对行人轨迹进行预处理，提取每个行人的位置坐标；利用社会力对行人之间的全域交互作用进行量化并计算行人之间的斥力；以行人为节点、社会关系为边构建行人的空间社会力图神经网络；构建基于空间社会力图神经网络的行人轨迹预测目标方程。本发明在轨迹预测过程中充分考虑环境对行人的影响以及人与人之间的相互作用，融合了行人对周围情景的全域交互作用和自身隐藏状态；利用相邻轨迹点之间加权平均距离和作为输入，可以准确预测连续轨迹点，
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公开(公告)号：CN111189459B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010026328.6
申请日：2020-01-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 黄振锋 , 甘戈 , 韩楠 , 宋学江 , 魏军林 , 张小辉 , 温敏 , 肖月强 , 程维杰 , 陈权亮 , 李斌勇 , 张永清 , 张吉烈 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G01C21/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种定位信息与道路匹配的方法和装置，该方法包括：S1.获取待匹配的定位轨迹序列和道路网络数据；步骤S2.获取所述轨迹序列的候选路段；步骤S3.判断所述定位轨迹序列中已匹配点的个数是否大于两个，若是，则用第一匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；若否，则用第二匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；步骤S4.输出所述匹配轨迹。本申请提供的定位信息与道路匹配的方法和装置，其通过获取浮动车数据和城市道路网络数据，搜索和筛选出合理的候选路段和候选待匹配点，结合所设计两种不同的匹配算法来进行浮动车地图的匹配，实现了大规模浮动车地图匹配的准确性和效率性。(56)对比文件孙庆辉等.路径规划和导航《.空间位置信息服务系统原理和方法》.西安地图出版社,2009,陈林等.情景感知系统《.‘互联网+’智慧校园技术与工程实施》.电子科技大学出版社,2017,Shaojie Qiao.A Self-AdaptiveParameter Selection Trajectory PredictionApproach via Hidden Markov Models《.IEEETRANSACTIONS ON INTELLIGENTTRANSPORTATION SYSTEMS》.2015,第16卷(第1期),乔少杰.一种基于空间编码技术的轨迹特征提取方法《.中国科学：信息科学》.2017,第47卷(第11期),
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公开(公告)号：CN116720137A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310771419.6
申请日：2023-06-28
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F16/25 , G06F16/23 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习融合多数据源的森林火灾轨迹预测方法，该方法包括：根据历史火灾事件建立森林火灾数据库；获取每次森林火灾事件的红外图、地理图、气象图、环境数据图，并对不同类型的图进行数据化操作建立多数据源矩阵；然后建立火灾可燃性指标体系，根据不同数据源矩阵计算区域可燃性概率值矩阵；对温度数据、湿度数据、风速数据、风向数据、坡度数据、可燃性概率值进行特征融合并归一化处理得到不同时间步的森林信息矩阵；利用卷积等操作建立森林信息更新模型，以预测不同火灾状况森林信息的整体变化；最后将火灾作为智能体，将火灾事态最大化发展作为目标函数来预测森林火灾轨迹变化。
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公开(公告)号：CN112836056B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110266934.X
申请日：2021-03-12
IPC: G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络特征融合的文本分类方法，针对传统卷积神经网络无法关注文本上下文含义以及传统循环神经网络存在的短时记忆和梯度消失问题，提出了基于Res2Net和BiLSTM网络融合的模型，能够有效地解决上述网络存在的问题，更好地对文本进行分类。本发明利用多尺度残差网络Res2Net对文本的局部特征进行提取，同时结合双向长短时记忆网络BiLSTM对文本上下文特征进行提取，同时在BiLSTM网络层后加上传统机器学习方法——条件随机场CRF来预测标签与标签之间的关系，达到文本正确分类的效果。本发明在不过多增加网络参数的情况下，通过融合能够有效地提升文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN111859584B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010604795.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种三维城市路网程序化建模方法，涉及三维交通路网仿真技术领域，本发明方法解决了现有交通仿真系统中路网建模存在人工建模工作量大、可视化效果不佳的问题；能正确计算出道路UV映射，并且不会出现纹理倾斜的情况，道路表达更加真实、效果更好；利用曲线控制点生成路段mesh顶点，操作简便；通过设定最小偏转角的方法，去除了直线段中部多余的型值点，在保持曲线形状基本不变的前提下，大幅减少了冗余型值点，并且适用于任一曲线算法生成的均匀点集；只需要获取基础控制点，就能自动生成道路模型，适用于大规模道路模型自动生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114743691A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210531315.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 数字泸州产业投资集团有限公司 , 成都信息工程大学 , 四川数辰科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异构因素的疫情传播风险定量评估方法，包括以下步骤：S1：确定风险地区的疫情风险等级和疫情风险状态；S2：构建并训练疫情风险属性模型；S3：根据训练好的疫情风险属性模型，确定风险地区的状态转移矩阵；S4：根据风险地区的状态转移矩阵，确定风险地区的稳定状态，利用稳定状态确定风险地区的疫情风险。本发明采用的递进传递法具有特殊的疫情风险影响因素权重分配和评估结果一致性检验的效果，可以解决评估过程中的冲突问题，明确各类因素对疫情风险造成的不同影响，保证评估结果的客观性。
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公开(公告)号：CN113053122B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110305552.3
申请日：2021-03-23
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川易方智慧科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于加权多智能体分组逆向强化学习算法——WeightedMultiagent Group Inverse Reinforcement Learning(WMGIRL)对可变交通管控方案下区域车流量分布进行预测的方法，包括：S1、对待预测区域进行城市路网建模，并采集该区域内的行车轨迹数据；S2、基于待预测区域对应的城市路网和行车轨迹数据，通过基于加权(Weighted)的最大熵逆强化学习方法提取待预测区域内的流量特征；S3、基于提取出的流量特征和当前交通管控方案下的城市路网，采用基于多智能体分组(Multiagent Group)的正向强化学习方法对其进行处理，获得待预测区域的车流量分布预测结果。
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公开(公告)号：CN111259133B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010054209.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 沈杰 , 宋学江 , 程维杰 , 魏军林 , 张小辉 , 丁超 , 肖月强 , 陈文林 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融合多信息的个性化推荐方法，该方法包括采用word2vec算法和FM算法获得用户与项目的相似度，采用RippleNet算法得到用户与项目的预测点击概率，采用动态融合算法得到预测评分，基于预测评分为用户提供个性化推荐列表。本发明将知识图谱与评论内容作为多源数据，并使用不同算法对数据进行处理，并采用动态融合方法进行有效结合，为用户提供更精准的个性化推荐服务，能够实现更好的推荐效果，并且可以有效地解决数据稀疏带来的推荐准确性降低的问题。
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公开(公告)号：CN111856968A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010762553.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于并行计算的大规模交通仿真系统及方法，包括车辆在道路上的涌现，消失；道路划分车道方法；车辆在道路上按车道行驶、跟驰、选道、换道方法；大规模车辆并行仿真方法。本发明主要针对现有车辆仿真系统的性能低下、无法适应大规模城市路网交通仿真状况的不足，结合大规模并行计算与物理计算，模拟车辆在城市路网中的交通行为，以大量的交通个体微观仿真行为，去逼近城市路网规模化的流量趋势。
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公开(公告)号：CN111460332A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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