一种基于深度学习的隧道交通拥堵状态识别方法

    公开(公告)号:CN119516485A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411536329.X

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的隧道交通拥堵状态识别方法,包括:识别交通监控视频中的车辆,获取车辆在图像中的坐标信息;根据已知车道线位置和车辆坐标信息,确定各车辆所在车道编号;对于每个车道,为各车道预先设置车流量统计区域进行车流量统计,计算单位时间内的平均车流量;统计各车道通行车辆与前车到达车流量统计区域的时间,计算单位时间内的平均车头时距;统计各车道通行车辆通过各车道的车流量统计区域所需时间,计算单位时间内的平均车道通行速度;分别对平均车流量、平均车头时距和平均车道通行速度赋权重系数,加权计算得到隧道交通拥堵指数,根据指数判断隧道交通拥堵状态。本发明无需人工干预,实现自动化检测识别。

    一种具有变Al组分电子阻挡层的发光二极管

    公开(公告)号:CN115050869A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210618156.0

    申请日:2022-06-01

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种具有变Al组分电子阻挡层的发光二极管,由下至上依次包括衬底、AlN层、u‑AlGaN层、n‑AlGaN层、多量子阱有源区、变Al组分电子阻挡层、p‑AlGaN层和p‑GaN层。在n‑AlGaN上设置n型欧姆电极,在p‑GaN上设置p型欧姆电极。本发明所提供的变Al组分电子阻挡层结构由M个Al组分逐级降低的高Al组分的p‑AlGaN亚层和M‑1个低Al组分的p‑AlGaN亚层交替组合而成。与传统LED的EBL结构相比,本发明所提供的VAC‑EBL结构能够增强对多量子阱有源区中电子的限制,减少溢出电子与空穴非辐射复合的几率。

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