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公开(公告)号：CN111081019B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911338802.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路段权重系数的路网交通运行状况评价方法，包括以下步骤：S1.获取路网中每个路段的长度、各个车辆的行程车速等数据；S2.根据平均行程时间与无阻滞行驶时间，得到路段交通拥堵指数；S3.根据交通流量与无阻滞行驶时间，得到路网中各路段的权重系数；S4.利用路段交通拥堵指数与路段权重系数，得到路网平均拥堵指数；S5.利用路段无阻滞行驶车速与路段权重系数，得到路网平均无阻滞行驶车速；S6.根据路网平均无阻滞行驶车速与路网平均拥堵指数，得到路网平均行程车速。本发明量化各个路段交通运行状况在整个路网中的权重大小，能更加科学合理地对当前路网交通状态进行判别，方便了解当前路网的交通拥堵情况。
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公开(公告)号：CN106650639A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611101380.3
申请日：2016-12-05
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/3275 , G06K9/40
Abstract: 本发明公开了一种适用于安防的监控系统行人再识别方法，首先，在需要监控的地方安装摄像头，并与监控主机进行网络连接；然后构建样本库，该样本库包括行人样本ID、行人样本出现的时间、样本特征向量、摄像头位置及一张行人样本图片；接着，对目标人员的图片进行预处理，并提取特征向量；将目标人员的特征向量与样本库中所有样本特征向量进行比对，计算相似性度量；最后，列出多个相似度最高的样本，并从样本库中的出现信息显示出来，以此确认当前查找的目标人员曾经是否出现、何时出现在何处。本发明可为寻找目标人员提供便利，提高搜寻速度，具有实际推广价值。
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公开(公告)号：CN109670540B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201811474704.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN算法的客运枢纽区域驻留人数变化趋势短时预测方法，该方法如下：通过检测系统实时获取客运枢纽区域驻留情况数据；根据待预测日的日期特性，选取与待预测日相似的m个历史样本作为预测的样本空间；对历史样本中的异常数据和噪声进行预处理；确定待预测日和历史样本对应待预测时间段的特征空间，计算历史样本与待预测日在特征空间上数据的增量比标准差，找出增量比标准差最小的k天数据作为k邻近样本；计算k邻近样本的增量比系数，根据增量比系数预测区域驻留人数变化趋势；以当前区域驻留人数为基准，计算区域驻留人数短时预测值。本发明能利用历史数据精准预测短时区域驻留人数变化趋势，从而基于当前区域驻留人数计算得到较高精度的短时区域驻留人数预测结果。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN111081019A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911338802.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路段权重系数的路网交通运行状况评价方法，包括以下步骤：S1.获取路网中每个路段的长度、各个车辆的行程车速等数据；S2.根据平均行程时间与无阻滞行驶时间，得到路段交通拥堵指数；S3.根据交通流量与无阻滞行驶时间，得到路网中各路段的权重系数；S4.利用路段交通拥堵指数与路段权重系数，得到路网平均拥堵指数；S5.利用路段无阻滞行驶车速与路段权重系数，得到路网平均无阻滞行驶车速；S6.根据路网平均无阻滞行驶车速与路网平均拥堵指数，得到路网平均行程车速。本发明量化各个路段交通运行状况在整个路网中的权重大小，能更加科学合理地对当前路网交通状态进行判别，方便了解当前路网的交通拥堵情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635859A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811474742.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
CPC classification number: G06K9/6276 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数值和趋势k近邻的客运枢纽区域驻留人数组合预测方法，该方法如下：实时获取区域驻留情况数据；根据待预测天的日期特性确定样本空间；根据欧氏距离选择数值相似的k邻近样本，计算得到基于数值相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据增量比标准差选择趋势相似的k邻近样本，计算得到基于趋势相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据时变权重系数，计算得到待预测天区域驻留人数组合预测曲线。本发明综合数值预测与趋势预测的特点，可以保证较长时段的区域驻留人数预测精度，为客运枢纽的资源分配、车辆调度、预警通知、客流控制和安全保障提供可靠依据，能够协助客运枢纽进行实时有效管理，提高服务质量。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN109635859B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811474742.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数值和趋势k近邻的客运枢纽区域驻留人数组合预测方法，该方法如下：实时获取区域驻留情况数据；根据待预测天的日期特性确定样本空间；根据欧氏距离选择数值相似的k邻近样本，计算得到基于数值相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据增量比标准差选择趋势相似的k邻近样本，计算得到基于趋势相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据时变权重系数，计算得到待预测天区域驻留人数组合预测曲线。本发明综合数值预测与趋势预测的特点，可以保证较长时段的区域驻留人数预测精度，为客运枢纽的资源分配、车辆调度、预警通知、客流控制和安全保障提供可靠依据，能够协助客运枢纽进行实时有效管理，提高服务质量。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN106650620B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201611010433.0
申请日：2016-11-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，包括步骤：1)获取目标人员基准特征向量X0；2)无人机获取目标可能存在区域视频图像；3)图像加载时间戳和空间戳；4)对图像进行预处理，获得行人样本图像；5)接收无人机发回行人样本图像；6)提取接收行人样本图像特征向量Xi，并与目标人员的基准特征向量X0比较计算相似性度量Di；7)根据Di值判断目标人员最可能出现时间和地点。本发明方法可为寻找目标人员提供便利，提高搜寻速度，具有实际推广价值。
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公开(公告)号：CN106650620A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611010433.0
申请日：2016-11-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/00778
Abstract: 本发明公开了一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，包括步骤：1)获取目标人员基准特征向量X0；2)无人机获取目标可能存在区域视频图像；3)图像加载时间戳和空间戳；4)对图像进行预处理，获得行人样本图像；5)接收无人机发回行人样本图像；6)提取接收行人样本图像特征向量Xi，并与目标人员的基准特征向量X0比较计算相似性度量Di；7)根据Di值判断目标人员最可能出现时间和地点。本发明方法可为寻找目标人员提供便利，提高搜寻速度，具有实际推广价值。
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公开(公告)号：CN109670540A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811474704.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN算法的客运枢纽区域驻留人数变化趋势短时预测方法，该方法如下：通过检测系统实时获取客运枢纽区域驻留情况数据；根据待预测日的日期特性，选取与待预测日相似的m个历史样本作为预测的样本空间；对历史样本中的异常数据和噪声进行预处理；确定待预测日和历史样本对应待预测时间段的特征空间，计算历史样本与待预测日在特征空间上数据的增量比标准差，找出增量比标准差最小的k天数据作为k邻近样本；计算k邻近样本的增量比系数，根据增量比系数预测区域驻留人数变化趋势；以当前区域驻留人数为基准，计算区域驻留人数短时预测值。本发明能利用历史数据精准预测短时区域驻留人数变化趋势，从而基于当前区域驻留人数计算得到较高精度的短时区域驻留人数预测结果。本发明适用于智能交通领域。
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