公开(公告)号：CN118470685A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410618416.3

申请日：2024-05-17

Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司

Inventor： 魏斯玮 ,  刘星 ,  王尧 ,  周灿 ,  刘卓 ,  邓文慧 ,  包硕 ,  严灵毓

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于交通安全检测领域，公开了一种基于多尺度注意力的交通标志检测识别方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，构建基于多尺度注意力的交通标志实时检测识别网络；步骤2，构建交通该标志图像数据集；步骤3，利用步骤2的交通标志图像数据集对基于多尺度注意力的交通标志实时检测网络进行训练；步骤4，利用训练好的基于多尺度注意力的交通标志实时检测网络进行实时交通标志检测测试。本发明通过深度学习方法实现了对交通标志检测与识别，并且具有较高的准确性，运算速度快，提高了道路驾驶的安全性。

公开(公告)号：CN118411825A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410618415.9

申请日：2024-05-17

Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司

Inventor： 魏斯玮 ,  刘星 ,  王尧 ,  周灿 ,  刘卓 ,  邓文慧 ,  李祖华

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于交通流量预测技术领域，公开了一种交通流预测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端，将交通流量数据作为输入，经过特征增强机制，增强了时空数据在特征通道和时间维度上的信息交互；增强后的数据将被传入下采样图卷积网络中，实现了对时间序列数据的多分辨率分析，扩大感受野其中；在下采样卷积网络中嵌入了动态图卷积网络，利用生成的动态图结构，模拟节点之间随时间生成的动态关联，更好的捕捉隐藏的空间相关性；经过下采样动态图卷积网络处理后的数据被分别传入多头注意力网络和扩散图卷积网络，用来进一步提取全局时间特征和空间特征；最后将上述模块提取到的结果输入到输出层，最后输出预测值。