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公开(公告)号：CN115410160A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211204551.0
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 一种基于地铁场景行人检测网络MPDNet模型的行人检测方法和系统，包括：获取地铁站原始数据处理组成MetroStation数据集；将数据集的训练集输入PVT模型提取样本图像特征图后输入ASFF‑FPN特征金字塔网络进行特征融合得到特征融合后的特征图；将特征融合后的特征图发送到RetinaNet head模块，并改进边界框回归损失函数GIoU loss，以得到目标的类别和位置信息；采用前述步骤进行模型训练后形成MPDNet模型；使用MPDNet模型进行行人检测。本发明通过整体上使用PVT模型配合改进结构的ASFF‑FPN进行特征图输出，并使用边界框损失函数GIoU loss计算边界框损失，解决了因摄像头布设角度等因素产生的行人不同程度的角度畸变和遮挡的问题，并能满足实时性要求，提升了检测性能和训练效率。
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公开(公告)号：CN112988855A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110562020.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘的地铁乘客分析方法及系统，通过乘客出行交易记录获得源数据，对源数据进行处理和多维度分析，实现对地铁乘客出行更加准确和有效地分类，同时提供了乘客的出行轨迹，在保障网络大客流运营安全的基础上为轨道交通的规划提供了可靠的数据化依据。本发明的技术方案，通过计算偏差系数对聚类过程中最终的聚类个数进行选取，能够根据数据特性很快选取出合适的聚类个数，获得更符合乘客分布规律的聚类结果，并且利用时空分析方法对乘客的出行轨迹进行分析，推算出乘客的住址、工作地以及住址和工作地之间的大致距离，对地铁乘客出行情况进行了更深入的分析，为轨道交通的规划提供了可靠的数据化依据。
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公开(公告)号：CN111932429B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011093216.9
申请日：2020-10-14
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06Q50/30 , G06F16/2458 , G06F17/16
Abstract: 一种基于OD的轨道交通站点客流结构相似性分析方法及装置，该方法根据站点的历史客流数据，构建比例矩阵、计算协方差矩阵；计算工作日与基准日比例矩阵之间、比例矩阵的转置之间以及协方差矩阵之间的欧式距离矩阵；构建时间以及站点权重矩阵，计算比例矩阵、比例矩阵转置以及协方差矩阵相似度值，最终计算总相似度值，根据总相似度值分析客流结构相似性。本发明开展了对站点的结构相似性分析，与从日客流总量以及波动方面研究不同工作日的客流相似性相比，进一步从日客流结构即客流去向方面分析同一站点在不同日期的相似性，具有较好的准确度、开放性、延展性和自适应性，根据实际情况动态修正时间粒度以及权重，使客流结构相似性分析更加精准。
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公开(公告)号：CN111932429A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011093216.9
申请日：2020-10-14
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06Q50/30 , G06F16/2458 , G06F17/16
Abstract: 一种基于OD的轨道交通站点客流结构相似性分析方法及装置，该方法根据站点的历史客流数据，构建比例矩阵、计算协方差矩阵；计算工作日与基准日比例矩阵之间、比例矩阵的转置之间以及协方差矩阵之间的欧式距离矩阵；构建时间以及站点权重矩阵，计算比例矩阵、比例矩阵转置以及协方差矩阵相似度值，最终计算总相似度值，根据总相似度值分析客流结构相似性。本发明开展了对站点的结构相似性分析，与从日客流总量以及波动方面研究不同工作日的客流相似性相比，进一步从日客流结构即客流去向方面分析同一站点在不同日期的相似性，具有较好的准确度、开放性、延展性和自适应性，根据实际情况动态修正时间粒度以及权重，使客流结构相似性分析更加精准。
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