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公开(公告)号：CN114819529A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210343576.2
申请日：2022-03-31
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06K17/00 , H04W84/18 , G16Y10/05 , G16Y20/10 , G16Y40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和物联网的生猪质量监控和溯源服务系统及方法。系统由感知层、传输层、数据层、应用层四个层级构成，共设置企业信息管理、产品信息管理、生产加工管理、监控预警管理、二维码管理、统计分析管理、溯源查询管理、产品交易管理和系统管理九大功能模块。利用RFID技术、BDS、传感器技术构建生猪供应链储运环节的实时监控系统，为生猪运输和仓储过程中的实时监控、异常预警、信息记录、查询及追溯功能提供数据采集及分析方法。本发明可对生猪供应链全流程实现透明化监管，对农产品质量安全管理管控、信息溯源响应、问题产品撤回等决策有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN113393111A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110642019.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变邻域禁忌搜索算法的跨境运输双边接驳车辆调度方法，包括如下步骤：1、构建包含运输环节顺序约束、车辆分区约束的跨境运输双边接驳车辆调度模型；2、根据步骤1建立的模型，采用贪婪算法生成跨境运输双边接驳车辆调度方案；3、以步骤2生成的调度方案为初始可行解，采用变邻域禁忌搜索算法输出优化后的跨境运输双边接驳车辆调度方案。该方法考虑了跨境运输双边接驳车辆调度过程中的运输环节顺序约束、车辆分区约束等实际情况，并改进了基本的计算方法，有助于物流企业在跨境运输过程中合理地调度双边接驳车辆。
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公开(公告)号：CN118448035A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410397854.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 东南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06V20/59 , G06F18/23213 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于内部特征的电动自行车驾驶人压力负荷评估方法与系统，方法包括：采集电动自行车驾驶人内部生理和心理数据，以及行车视频数据；划分时间单元提取出电动自行车驾驶人客观生理及主观心理特征；基于电动自行车驾驶人生理及心理特征，对比筛选优势三维聚类算法对内部特征进行三维聚类分析；基于三维聚类分析结果，结合遗传算法寻优功能，拟合压力负荷水平划分函数，将电动自行车驾驶人压力负荷准确划分为不同水平。本发明综合考虑驾驶人客观生理特征及主观心理特征，能够构建划分函数，来准确评估电动自行车驾驶人压力负荷水平，为改善城市道路交通安全提供重要依据，具有较高的评估准确率，且整体方案操作便捷、易于推广应用。
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公开(公告)号：CN114881430A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210417764.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络地图服务的社区生活便利度评价方法，适用于城市级别的社区生活便利度评价，包括：使用关键字搜索接口获取研究区域的商业小区和生活服务设施数据；根据生活服务设施的数量分配权重，建立生活便利度评价体系；利用缓冲区分析方法筛选潜在可达设施，通过路径规划接口获取社区与生活服务设施之间的步行时间；基于机会累积方法，引入高斯衰减函数，计算社区生活便利度。本发明充分利用网络地图服务数据量大、精度高、更新快特点，通过高斯衰退函数将社区与公共服务设施的距离纳入社区生活便利度评价，提高了评价方法的准确性。
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公开(公告)号：CN116401620A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310333102.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于城市街景图像的驾驶人压力负荷实时评估方法，包括：构建包含U个样本的数据集；利用心率变异性指标确定样本的压力等级；随后提取样本视频数据中的街景图像元素特征变量和动力学参数特征变量，并组成样本特征向量；采用相关性分析和随机森林重要度分析的方法，对样本特征向量进行降维，对具有强相关性的特征变量进行转化或剔除处理；以压力等级为标签，与样本特征向量组成特征‑标签矩阵，并用于训练包含m种机器学习分类器的融合模型，将性能最好的融合模型用于驾驶人压力负荷的实时评估。本发明具有较高的评估精度，同时实时评估过程对驾驶人的驾驶体验几乎没有任何影响，确保了推广应用的可行性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111832446B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010608561.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双视角视频数据的驾驶员姿态识别方法，包括如下步骤：使用双视角摄像头采集驾驶员驾驶视频数据；基于Python‑OpenCV库将视频数据转化为图片数据；将驾驶动作进行分解，提取视线偏移状态量V、持续性状态量C和短暂性状态量T，并形成标签化的双视角图像数据集；构建小型卷积神经网络识别视线偏移量V；构建多输出轻型卷积神经网络识别短暂型状态量C和持续型状态量T；构建联合识别网络，实现驾驶姿态识别；分析驾驶状态在时间轴上的排列，实现驾驶动作的识别。本发明采用双视角数据集，弥补了单视角数据信息损失的固有缺陷；通过构建模型识别驾驶姿态，并基于驾驶状态在时间轴上的排列，识别驾驶动作，模型实时性和精度均很好。
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公开(公告)号：CN111832446A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010608561.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双视角视频数据的驾驶员姿态识别方法，包括如下步骤：使用双视角摄像头采集驾驶员驾驶视频数据；基于Python-OpenCV库将视频数据转化为图片数据；将驾驶动作进行分解，提取视线偏移状态量V、持续性状态量C和短暂性状态量T，并形成标签化的双视角图像数据集；构建小型卷积神经网络识别视线偏移量V；构建多输出轻型卷积神经网络识别短暂型状态量C和持续型状态量T；构建联合识别网络，实现驾驶姿态识别；分析驾驶状态在时间轴上的排列，实现驾驶动作的识别。本发明采用双视角数据集，弥补了单视角数据信息损失的固有缺陷；通过构建模型识别驾驶姿态，并基于驾驶状态在时间轴上的排列，识别驾驶动作，模型实时性和精度均很好。
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公开(公告)号：CN111783633A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010611056.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员姿态安全性定量评价模型的构建方法，包括如下步骤：首先以驾驶员真实驾驶视频为数据集，对定量评价指标及评价姿态的原始数据进行相关性分析和标准化处理，然后使用模糊层次分析法和最小二乘法确定各定量评价指标权重值，最后计算驾驶姿态安全性评价得分，完成驾驶员姿态安全性定量评价模型的构建。本发明设计简单，易于计算；以驾驶员真实驾驶视频为数据集，充分结合驾驶姿态特点确定定量评价指标，表现出科学性、全面性、通用性、可操作性强等特征，对于保障营运车辆驾驶员人身安全、促进行车规范化安全化具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115049314B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210872341.2
申请日：2022-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种干线运输自备车队规模优化方法，包括：同时考虑多种车型、外包运输和回程运输的影响，以物流企业干线运输全年总利润最大化为目标函数，构建自备车队规模优化模型；基于月利润和年利润，构建内、外层嵌套寻优算法，利用嵌套寻优算法对目标函数进行优化，输出自备车队规模以及该自备车队规模下的各月最优运输计划。本发明同时考虑外包运输、多种车型及回程运输因素，以年利润最大化为目标构建数学模型，更接近干线运输场景下的实际情况；改进传统寻优算法，提出一种月和年目标嵌套寻优算法，能够有效求解上述提出的数学模型，解决了寻优效率低、容易陷入局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN114742362B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210260054.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/083 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种用于道路交通事故风险评估的可替代指标的提取方法，包括如下步骤：S10，将待分析道路划分为q个等长的路段单元，在每个路段单元按照时间顺序采集与行车风险存在关联性参数的序列数据集；S20，分析参数序列数据集中各参数字符对事故频次的重要度，保留重要度超过I0的字符；S30，利用保留下来的字符构建回归模型，保留回归模型中置信度不小于P0的字符并构建离散选择模型，保留置信度不小于P1的字符作为可替代指标；S40，利用可替代指标构建事故风险计算方程，对道路的风险程度进行评估。本发明的实施不受主观影响，快速、高效地从原始大规模时间序列数据中获取到目标指标，以实现不借助事故数据便可以对道路的事故风险进行评价。
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