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公开(公告)号：CN115376067A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210989240.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于加速度计的地铁公共交通拥挤监测与风险评估系统，由智能手机中的加速度传感器收集人员运动加速度数据，收集到的数据进行预处理、特征提取和选择，在最后根据提取的特征对人员流动的情况进行分类，同时由安放在环境中的加速度计收集的楼梯振动数据，将两个系统中的数据在电脑中进行处理、特征提取和选择，得到一个对人流量的评估，由两个系统得出的结果进行处理得到最终的人流量评估。本申请将两种状态的数据进行了统一，互补了两个模式下人流量评估的优缺点，从而提高了系统精度与可靠性，对于构建地铁安全评估系统具有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN112418649B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011298570.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06F30/13 , G06F30/23 , G06V20/52 , G06V10/143 , G06V10/764 , G01D21/02
Abstract: 基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统，以达到楼梯安全实时监测的需求。结合楼梯几何尺寸、材料工程、结构特征、连接方式、使用情况，选取恰当的多维MEMS惯性传感器的接触采集点，通过实时监测的多维接触式MEMS惯性传感器数据估计楼梯人流量载荷，评估安全程度并及时预警。该楼梯监测及评估系统由下列子系统构成：多维MEMS惯性数据采集子系统、红外图像校准子系统、无线数据传输子系统、多维数据处理子系统、楼梯振动模式识别与荷载估计子系统。本发明利用较少的楼梯振动样本量，在经过一定特征处理后进行基于建筑楼梯结构振动响应力学模型的机器学习，并使用该机器学习模型进行建筑楼梯人流量建模与荷载估计。
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公开(公告)号：CN112418649A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011298570.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统，以达到楼梯安全实时监测的需求。结合楼梯几何尺寸、材料工程、结构特征、连接方式、使用情况，选取恰当的多维MEMS惯性传感器的接触采集点，通过实时监测的多维接触式MEMS惯性传感器数据估计楼梯人流量载荷，评估安全程度并及时预警。该楼梯监测及评估系统由下列子系统构成：多维MEMS惯性数据采集子系统、红外图像校准子系统、无线数据传输子系统、多维数据处理子系统、楼梯振动模式识别与荷载估计子系统。本发明利用较少的楼梯振动样本量，在经过一定特征处理后进行基于建筑楼梯结构振动响应力学模型的机器学习，并使用该机器学习模型进行建筑楼梯人流量建模与荷载估计。
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