公开(公告)号：CN115017245A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210537823.2

申请日：2022-05-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈苏禹 ,  赵海涛 ,  丁轩浩 ,  陈石 ,  张致强

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行人碰撞预警方法，首先获取研究区域内行人移动轨迹和碰撞数据生成相应的样本数据集；根据样本数据集获取行人的历史轨迹，再通过编码器进行编码，根据得到的参数级联，输入到潜空间编码器刻画潜变量参数，最后根据潜变量参数对可能的轨迹终点进行采样完成轨迹和终点预测，对行人进行碰撞预警。本发明通过对样本数据集进行分析，获取行人的历史轨迹，进行预测行人轨迹和终点，可以有效地对碰撞进行预警，降低事故发生的概率。

公开(公告)号：CN115331256A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210915383.X

申请日：2022-07-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈苏禹 ,  赵海涛 ,  于轩浩 ,  陈石 ,  张致强

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于相互监督的人流量统计方法，包括：1)在YOLOv4中利用CSPnet将输入特征图分为不同的两部分，将两部分处理后合并；2)利用YOLO检测头同时检测行人头部和全身，对两种检测结果进行特征匹配；3)使用focal loss损失作为网络的分类损失；4)在进行NMS抑制后，以全身检测框为主体，每一个全身框与头部检测结果进行IOU重叠度计算；5)利用头部‑行人相互监督后的结果获得深度神经网络的训练样本集；6)将生成的训练样本输入构建好的YOLOv4深度神经网络模型进行训练；使用训练后的行人计数修正网络模型输出区域人流数量。本发明缩短了训练时长和算力要求，检测结果更加准确。

公开(公告)号：CN115017245B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202210537823.2

申请日：2022-05-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈苏禹 ,  赵海涛 ,  丁轩浩 ,  陈石 ,  张致强

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行人碰撞预警方法，首先获取研究区域内行人移动轨迹和碰撞数据生成相应的样本数据集；根据样本数据集获取行人的历史轨迹，再通过编码器进行编码，根据得到的参数级联，输入到潜空间编码器刻画潜变量参数，最后根据潜变量参数对可能的轨迹终点进行采样完成轨迹和终点预测，对行人进行碰撞预警。本发明通过对样本数据集进行分析，获取行人的历史轨迹，进行预测行人轨迹和终点，可以有效地对碰撞进行预警，降低事故发生的概率。