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公开(公告)号：CN110827600A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911058920.8
申请日：2019-11-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明提供一种Mini自动化码头实验平台，包括实体设备，按照真实自动化集装箱码头1:20至1:50的比例范围建设实体机械与设备模型；智能集装箱码头控制系统，用于实时控制实体设备的工作状态并实时监控实体设备的运行状态；三维仿真模拟系统，用于模拟真实的集装箱作业过程；中央控制室，用于实时监控实体设备的运行状态以及展示三维仿真模拟作业过程；设备调度系统，用于实时完成岸桥、场桥与AGV自动导引车等设备的集装箱任务分配，决定集装箱任务作业的顺序，决策AGV自动导引车在AGV运行区的行走路径，完成所有设备的无冲突调度作业。本发明解决了现有自动化码头实体实验平台规模较小、无法直观展现自动化码头的作业系统工艺与流程的问题。
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公开(公告)号：CN102360431A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110302621.1
申请日：2011-10-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种自动进行描述图像的方法，包括以下步骤：对图像进行三级分割；提取图像纹理特征；提取图像颜色特征；多关键字描述。本发明完成每个子图像的纹理和颜色的特征提取后，将每个子图像的纹理和颜色的特征合并，每个子图像都用一个合并后的单一特征向量代表，将每个特征向量输入至预先训练好的支持向量机，即可将图像库转化为对图像描述的文本库，并用文本搜索的方式，为该文本库建立索引；当用户提交查询请求时，检索文本索引，找到与用户查询相符合的图像描述，从而返回与这些描述对应的图像；由此可见，本发明使图像搜索转化为文本搜索，避免了基于内容图像检索时，逐一计算图像高维度特征向量，因此提高了搜索的效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105976140B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201610272779.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模流式数据环境下的车货实时匹配方法，包括以下步骤：S1：采用分布式队列服务方法实时采集货车的车源信息和货源信息S2：根据需要运输的货物的类型和货车的运载条件对车源和货源信息进行筛选：将相同类型的车源信息和相同类型的货物信息分别集中整理，同时对已经集中整理的车源和货源信息进行实时更新；S3：对每一个车货类型数据集进行微聚类：在设置好的时间窗内使用聚类算法对上述每一个车货类型数据集按距离进行聚类，使每一个车货类型数据集产生多个微簇；S4：针对每一个微簇计算匹配方案：在预先设置的时间窗内，对S3中的微簇采用进化算法对其进行车货供需匹配组合优化，形成车货匹配方案并保存。
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公开(公告)号：CN107578012A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710791316.0
申请日：2017-09-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法选择敏感区域的驾驶辅助系统，包括：基于CCD图像采集设备和蓝牙设备的图像采集单元，接收所述图像采集单元传送的数据信息、支持L2级别自动驾驶功能的车道线检测单元，所述车道线检测单元读取蓝牙单元传送的数据信息并采用车道线检测方法输出车道线的具体位置信息；所述车道线检测单元包括图像预处理单元、分类器单元、车道线统计单元、信息提取单元和信息整合单元。本系统通过对切割后的图像块进行分类，包含了车道线的图像块被保留，不包含车道线的图像块被去除，能够得到一个近似的车道线轮廓范围。
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公开(公告)号：CN105976140A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610272779.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模流式数据环境下的车货实时匹配方法，包括以下步骤：S1：采用分布式队列服务方法实时采集货车的车源信息和货源信息S2：根据需要运输的货物的类型和货车的运载条件对车源和货源信息进行筛选：将相同类型的车源信息和相同类型的货物信息分别集中整理，同时对已经集中整理的车源和货源信息进行实时更新；S3：对每一个车货类型数据集进行微聚类：在设置好的时间窗内使用聚类算法对上述每一个车货类型数据集按距离进行聚类，使每一个车货类型数据集产生多个微簇；S4：针对每一个微簇计算匹配方案：在预先设置的时间窗内，对S3中的微簇采用进化算法对其进行车货供需匹配组合优化，形成车货匹配方案并保存。
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公开(公告)号：CN107578012B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710791316.0
申请日：2017-09-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法选择敏感区域的驾驶辅助系统，包括：基于CCD图像采集设备和蓝牙设备的图像采集单元，接收所述图像采集单元传送的数据信息、支持L2级别自动驾驶功能的车道线检测单元，所述车道线检测单元读取蓝牙单元传送的数据信息并采用车道线检测方法输出车道线的具体位置信息；所述车道线检测单元包括图像预处理单元、分类器单元、车道线统计单元、信息提取单元和信息整合单元。本系统通过对切割后的图像块进行分类，包含了车道线的图像块被保留，不包含车道线的图像块被去除，能够得到一个近似的车道线轮廓范围。
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公开(公告)号：CN102446363A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110278541.7
申请日：2011-09-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明公开了一种合格色源图像的色源像素点采样方法，从合格色源图像中根据颜色特征抽取一定数量有代表性的像素点代替整幅图，具体包括以下步骤：RGB与HSV颜色空间的相互转换；HSV颜色空间量化；源图像素点采样。本发明基于HSV颜色直方图使对色源图像素点的采样更加合理，基于HSV颜色直方图采样方法更接近于人们对颜色的主观认识，因此它能合理的找出颜色的分布情况，使染色效果更加柔和逼真。本发明使用HSV空间的颜色直方图来描述图像的整体颜色特征可以降低直方图数量；一幅图像的颜色一般非常多，尤其是真彩色图像，因此直方图矢量的维数会非常多；本发明对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图，则计算量要少得多。
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