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公开(公告)号:CN112182267A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202011030231.9
申请日:2020-09-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06T11/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种地铁车厢乘客精细化引导方法及系统,利用地铁每节车厢现有的空气弹簧和压力传感器来检测车厢载重,将压力时间序列作为乘客分布预测模型输入,进而实现整节车厢乘客分布的智能感知。将每节车厢内乘客分布数据映射到空间位置坐标系,并对乘客分布情况进行像素化描述,通过图像聚类方式实现了乘客分布模式的智能分类,解决了车厢内乘客典型分布模式描述不准的问题;通过分布预测模型来预测乘客分布情况,并根据预测的乘客分布情况调节车厢内照明灯管的亮度,实现乘客流动的引导,该方法无需额外增加检测装置来检测乘客分布情况,能够获取车厢内乘客分布情况,并采用照明灯管亮度调节方式进行引导避免了车厢嘈杂环境的干扰。
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公开(公告)号:CN112734097B
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202011639921.4
申请日:2020-12-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06F18/25 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶列车能耗预测方法、系统及存储介质,在保证无人驾驶列车的运行过程中的安全性、舒适性、守时性等要求的基础上,将采集到的列车运行数据、车内及车站乘客数据、车外环境数据等多种参数融合来实现高可靠性、高精度的无人驾驶列车的最低牵引能耗预测。
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公开(公告)号:CN112182267B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202011030231.9
申请日:2020-09-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06T11/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种地铁车厢乘客精细化引导方法及系统,利用地铁每节车厢现有的空气弹簧和压力传感器来检测车厢载重,将压力时间序列作为乘客分布预测模型输入,进而实现整节车厢乘客分布的智能感知。将每节车厢内乘客分布数据映射到空间位置坐标系,并对乘客分布情况进行像素化描述,通过图像聚类方式实现了乘客分布模式的智能分类,解决了车厢内乘客典型分布模式描述不准的问题;通过分布预测模型来预测乘客分布情况,并根据预测的乘客分布情况调节车厢内照明灯管的亮度,实现乘客流动的引导,该方法无需额外增加检测装置来检测乘客分布情况,能够获取车厢内乘客分布情况,并采用照明灯管亮度调节方式进行引导避免了车厢嘈杂环境的干扰。
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公开(公告)号:CN112836577B
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202011616139.0
申请日:2020-12-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种智慧交通无人驾驶车辆故障基因诊断方法及系统,虚拟LabVIEW图形化数据采集系统与现有CAN、车载以太网和WiFi的结合为大量历史数据需求提供了保障,大数据车载互联、车辆故障信息检测、基因信号转化、可编码的基因序列特征提取、故障模块的DNA序列模板库搭建、深度学习人工智能建模相互配合,准确识别车辆故障的位置及类型。
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公开(公告)号:CN112836577A
公开(公告)日:2021-05-25
申请号:CN202011616139.0
申请日:2020-12-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧交通无人驾驶车辆故障基因诊断方法及系统,虚拟LabVIEW图形化数据采集系统与现有CAN、车载以太网和WiFi的结合为大量历史数据需求提供了保障,大数据车载互联、车辆故障信息检测、基因信号转化、可编码的基因序列特征提取、故障模块的DNA序列模板库搭建、深度学习人工智能建模相互配合,准确识别车辆故障的位置及类型。
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公开(公告)号:CN112734097A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011639921.4
申请日:2020-12-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶列车能耗预测方法、系统及存储介质,在保证无人驾驶列车的运行过程中的安全性、舒适性、守时性等要求的基础上,将采集到的列车运行数据、车内及车站乘客数据、车外环境数据等多种参数融合来实现高可靠性、高精度的无人驾驶列车的最低牵引能耗预测。
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