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公开(公告)号：CN102426785A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110367452.X
申请日：2011-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓和局部特征点的交通流信息感知方法及系统，属于智能交通领域。本发明中通过远程控制对分析算法的参数进行配置，能够根据具体场景随时设置或调整分析算法的各种参数，这极大地方便了交通流信息感知装置的使用。本发明中对车辆的追踪首先采用粗略的基于轮廓信息的追踪、评价，以及选择性地进行基于局部特征点的追踪，这种由粗到细的追踪策略能自适应不同的交通场景，并且执行效率高。本发明中的交通信息流感知方法及装置能直接应用于智能交通系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076742A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110457675.9
申请日：2021-04-27
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电网监控领域本体特征词表的实体消歧方法，包括如下步骤：(1)通过改进相似度比较算法，将文本语义相似比较和结构相似比较结合起来,形成新的相似度比较方法；(2)将部分数据按步骤(1)进行相似度比较，形成不同的类；(3)经过人工检验，分类正确后作为本体词表进行存储；(4)当有新数据进行融合时，可直接按不同本体进行相似度计算，通过与各类中的数据进行比较后取均值，若哪类数据的均值最大且超过设置的最小值，则将数据归于此类。本发明满足监控领域多源数据融合消歧的需求，提高了数据融合的准确率。
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公开(公告)号：CN102393901B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110367473.1
申请日：2011-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于混杂特征的交通流信息感知方法及系统，具体是一种基于Harris角点特征的摄像头标定方法，基于车辆图像样本的Haar-like特征提取、训练，以及基于Haar-like特征信息库的在线准实时检测，基于置信度的车辆跟踪，以及训练样本库的自动更新的交通流信息感知方法和系统。本发明利用统计学习工具，训练车辆Haar-like特征并在线更新车辆样本集，能够诱导性地学习新的交通场景并有效地对抗车辆阴影、雨雪气候、潮湿道路倒影、摄像头抖动等干扰。本发明设置置信度来量化车辆的存在性，提出一种非线性的车辆检测可靠性判决准则，能有效地抵抗车辆部分遮挡、路面干扰物等影响，使系统具有很高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102393901A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110367473.1
申请日：2011-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于混杂特征的交通流信息感知方法及系统，具体是一种基于Harris角点特征的摄像头标定方法，基于车辆图像样本的Haar-like特征提取、训练，以及基于Haar-like特征信息库的在线准实时检测，基于置信度的车辆跟踪，以及训练样本库的自动更新的交通流信息感知方法和系统。本发明利用统计学习工具，训练车辆Haar-like特征并在线更新车辆样本集，能够诱导性地学习新的交通场景并有效地对抗车辆阴影、雨雪气候、潮湿道路倒影、摄像头抖动等干扰。本发明设置置信度来量化车辆的存在性，提出一种非线性的车辆检测可靠性判决准则，能有效地抵抗车辆部分遮挡、路面干扰物等影响，使系统具有很高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112380772A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011293483.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开新能源不确定性下基于机器学习的合约电量优化分解方法，所述方法包括如下步骤：首先考虑新能源下不确定性因素，完成不确定性要素提取；考虑新能源下不确定性要素约束，建立不确定性合约电量优化分解模型；提出基于机器学习算法迭代求解优化模型，得到滚动修正的合约电量分解计划；最后，根据得到的结果进行分析比较。本发明能够考虑到不确定性因素的影响，是的电量分解结果更具有说服力，用Q学习方法求解可以让结果更合理上，考虑新能源不确定性因素、电价和电量波动影响，使得电量分解结果更适用于实际，机器学习算法在针对不确定性问题时，在保证经济性和适应性方面都更加有优势。
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公开(公告)号：CN102426785B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110367452.X
申请日：2011-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓和局部特征点的交通流信息感知方法及系统，属于智能交通领域。本发明中通过远程控制对分析算法的参数进行配置，能够根据具体场景随时设置或调整分析算法的各种参数，这极大地方便了交通流信息感知装置的使用。本发明中对车辆的追踪首先采用粗略的基于轮廓信息的追踪、评价，以及选择性地进行基于局部特征点的追踪，这种由粗到细的追踪策略能自适应不同的交通场景，并且执行效率高。本发明中的交通信息流感知方法及装置能直接应用于智能交通系统。
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