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公开(公告)号：CN118747868A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410746118.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/52 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G01F23/00
Abstract: 本发明公开了一种用于积水深度视频监测的监测点时间步长设置方法，该方法将视频监控图像中的参照物作为监测点，将城市地表离散化为一系列网格，为每个网格选取代表性监测点和非代表性监测点。对于代表性监测点，根据上一个监测时间段内的平均积水深度和平均积水深度变化率动态设置其时间步长。对于非代表性监测点，采用固定时间步长进行积水监测。在一个监测时间段结束后，根据监测值重新进行网格内代表性监测点和非代表性监测点的选取以及时间步长设置。该方法实现了代表性监测点和非代表性监测点的动态划分，以及代表性监测点时间步长的动态设置，保证了内涝监测的针对性和时间步长设置的合理性，在内涝监测和排水防涝等领域具有广阔应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694032A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010386260.2
申请日：2020-05-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的大规模轨迹数据的快速地图匹配方法。本发明首先采用最小描述长度对原始轨迹进行划分，得到轨迹段集合；对轨迹段集合进行密度聚类；采用扫描法提取代表性轨迹。其次，先对GPS轨迹点进行候选范围查询，得到k条候选路径；进行概率计算，得到观测概率和状态转移概率；采用动态规划在道路网络中快速找到使观测概率和转移概率的乘积最大化的最优路径。本发明具有大规模轨迹数据地图匹配效率高的特点，在一定程度上提高了地图匹配精度，是首次利用轨迹聚类来提高地图匹配效率的方法。
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公开(公告)号：CN110727749A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910942855.9
申请日：2019-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应候选路段搜索方法。本方法首先通过DP轨迹压缩方法压缩轨迹，主要作用是去除连续漂移点和一系列停滞点，保证在一个小范围内只有一个噪点或停驻点；然后利用传统候选路段搜索方法计算压缩轨迹的候选集；最后通过基于最短路径的可疑噪点检测方法检测出所有可疑点，并自适应地扩大搜索范围，计算新的候选集。
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公开(公告)号：CN118747868B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410746118.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/52 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G01F23/00
Abstract: 本发明公开了一种用于积水深度视频监测的监测点时间步长设置方法，该方法将视频监控图像中的参照物作为监测点，将城市地表离散化为一系列网格，为每个网格选取代表性监测点和非代表性监测点。对于代表性监测点，根据上一个监测时间段内的平均积水深度和平均积水深度变化率动态设置其时间步长。对于非代表性监测点，采用固定时间步长进行积水监测。在一个监测时间段结束后，根据监测值重新进行网格内代表性监测点和非代表性监测点的选取以及时间步长设置。该方法实现了代表性监测点和非代表性监测点的动态划分，以及代表性监测点时间步长的动态设置，保证了内涝监测的针对性和时间步长设置的合理性，在内涝监测和排水防涝等领域具有广阔应用前景。
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