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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112767713A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011381130.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种行人过街与绿波带协同控制方法，包括以下步骤：步骤1、通过检测器检测路段机动车流量，基于机动车流量及路口基本信息划分路段交通状态；步骤2、当检测到的路段状态为极端流量条件时，部分排队车辆延迟到下周期启动，并根据集散波理论分析跨周期排队车辆对绿波控制及整体交通状态的影响因素；步骤3、将绿波带中未被充分利用的绿灯时长补偿给行人过街。该控制方法在不影响绿波控制的条件下，充分利用平峰时期的绿灯时长达到提高行人过街效率的目的，有效增强行人的出行体验，有利于上述行人过街与绿波带协同控制方法在城市智能交通的交通信号控制技术领域的推广及应用。
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公开(公告)号：CN110781828A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911027427.X
申请日：2019-10-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微表情的疲劳状态检测方法，要解决的是现有疲劳检测中存在的问题。本发明具体步骤如下：步骤一，捕捉测试者的实时面部微表情，将实时面部微表情存储并且将实时面部微表情提取成多个特征点，然后进行数据筛选，得到个人面部数据；步骤二，采集测试者在清醒状态下和轻微疲劳状态下的面部图像，构建个性化微表情疲劳识别模型；步骤三，将个人面部数据代入个性化微表情疲劳识别模型进行分析即可。本发明的方法能有效的检测测试者是否处于疲劳状态，可针对独立个体进行检测；本发明的方法相对于传统检测手段，具有检测的精度较高、非接触、个体化强、可以根据测试者的实时状态更新疲劳情况的优势，便于推广。
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公开(公告)号：CN113239725B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110364267.9
申请日：2021-04-04
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种等待过街行人及过街方向识别方法，该方法首先根据路口形状及人行道位置，进行行人过街等待区的初步划分，根据行人在初步划分区域内的位置，标记出对应的驻停网格，再对对进入初步划分区域α的行人轨迹进行分析，并对进入初步划分区域行人驻停前其周边已驻停的行人进行统计及交通调查，最后综合上述数据，采用提出深度信念网络方法进行是否是等待过街行人及过街方向的判断。本发明相较传统的仅考虑行人驻停特征，信息更丰富及完整，结果更准确；采用深度学习方法来进行识别具有显著优势。
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公开(公告)号：CN112767713B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202011381130.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种行人过街与绿波带协同控制方法，包括以下步骤：步骤1、通过检测器检测路段机动车流量，基于机动车流量及路口基本信息划分路段交通状态；步骤2、当检测到的路段状态为极端流量条件时，部分排队车辆延迟到下周期启动，并根据集散波理论分析跨周期排队车辆对绿波控制及整体交通状态的影响因素；步骤3、将绿波带中未被充分利用的绿灯时长补偿给行人过街。该控制方法在不影响绿波控制的条件下，充分利用平峰时期的绿灯时长达到提高行人过街效率的目的，有效增强行人的出行体验，有利于上述行人过街与绿波带协同控制方法在城市智能交通的交通信号控制技术领域的推广及应用。
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公开(公告)号：CN113239725A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110364267.9
申请日：2021-04-04
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种等待过街行人及过街方向识别方法，该方法首先根据路口形状及人行道位置，进行行人过街等待区的初步划分，根据行人在初步划分区域内的位置，标记出对应的驻停网格，再对对进入初步划分区域α的行人轨迹进行分析，并对进入初步划分区域行人驻停前其周边已驻停的行人进行统计及交通调查，最后综合上述数据，采用提出深度信念网络方法进行是否是等待过街行人及过街方向的判断。本发明相较传统的仅考虑行人驻停特征，信息更丰富及完整，结果更准确；采用深度学习方法来进行识别具有显著优势。
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