公开(公告)号：CN110597093B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201910836802.9

申请日：2019-09-05

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  郭竞知 ,  徐龙龙 ,  王宁 ,  叶幸瑜 ,  甘陈峰

IPC: G05B19/04 ,  E04H6/42 ,  H04W4/30 ,  H04W4/70

Abstract: 本发明提供了一种自适应停车场智能感控设备动态协作系统和协作方法，包括智能感控设备和用于人机交互的上位机；本发明通过实时获取停车场当前智能感控设备状态和当前环境信息，根据智能感控设备的能力和可执行的子目标需求规划待停车辆的总目标需求，做出智能感控设备的动态协作决策，提高了智能停车场中智能感控设备的协作效率，具有较强的实用价值。

公开(公告)号：CN110597093A

公开(公告)日：2019-12-20

申请号：CN201910836802.9

申请日：2019-09-05

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  郭竞知 ,  徐龙龙 ,  王宁 ,  叶幸瑜 ,  甘陈峰

IPC: G05B19/04 ,  E04H6/42 ,  H04W4/30 ,  H04W4/70

Abstract: 本发明提供了一种自适应停车场智能感控设备动态协作系统和协作方法，包括智能感控设备和用于人机交互的上位机；本发明通过实时获取停车场当前智能感控设备状态和当前环境信息，根据智能感控设备的能力和可执行的子目标需求规划待停车辆的总目标需求，做出智能感控设备的动态协作决策，提高了智能停车场中智能感控设备的协作效率，具有较强的实用价值。

公开(公告)号：CN113204648A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110478354.7

申请日：2021-04-30

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  王宁 ,  甘陈峰 ,  叶幸瑜

IPC: G06F16/36 ,  G06N5/02 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明提供了一种基于判决书文本的自动抽取关系的知识图谱补全方法，通过总结已有知识图谱的构建方法设置谓语导向词，抽取特定领域的关系；将新判决书文本中出现的、已有方法无法抽取的关系总结入库，以指导已有知识图谱增加新关系以补全知识图谱；如此循环往复，动态更新，形成一个不断更新壮大的闭环流程，实现了自动地抽取判决书文本中的三元组、动态地完善和丰富知识图谱的内容的功能。本发明用于补全的关系抽取方法是建立在知识图谱之上的，分类更精确，覆盖范围更全面。本发明根据不同案件的判决书文本补全不同的知识图谱，针对不同类型的判决书完成特定的补全任务，具有较强的针对性和实用性。

公开(公告)号：CN112434440A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011403489.9

申请日：2020-12-02

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  叶幸瑜 ,  甘陈峰 ,  王宁

IPC: G06F30/20 ,  G06N7/00 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多Agent自适应在线验证的智能泊车方法，包括步骤：提取智能泊车系统的关键状态以及引起状态转换的事件；使用关键状态和事件表示智能泊车系统行为，构建智能泊车系统不带转移概率的状态转移图；通过贝叶斯网络的方法将主要环境影响因素转化为概率值，并作为状态间的转移概率；将状态间的转移概率加入状态转移图，得到完整的状态转移图；根据智能泊车系统的业务逻辑，提取智能泊车系统的需求与目标；使用概率计算树逻辑公式对智能泊车系统的需求与目标进行形式化描述；构建离散时间马尔可夫模型，并载入概率计算树逻辑公式；使用检查工具进行分析，将得到的验证结果用于智能泊车系统在不确定环境下的决策。

公开(公告)号：CN113189998B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110478381.4

申请日：2021-04-30

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  甘陈峰 ,  王宁

IPC: G05D1/02 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的多乘客动态车辆路径优化方法，针对大量乘客的动态巴士路线规划的问题，使用深度强化学习中的神经网络DQN代替表格数据存储方式，解决了维度爆炸的缺陷，实现了在开放环境下优化大量乘客的浮动巴士路径的功能。本发明满足了巴士运行动态路线变化的需求，为管理者进行应急处置、应急决策提供了技术支撑。本发明通过模拟乘客分布对现实的巴士规划做出参考，提高了城市规划效率。

公开(公告)号：CN113189998A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110478381.4

申请日：2021-04-30

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘玮 ,  甘陈峰 ,  王宁

IPC: G05D1/02 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的多乘客动态车辆路径优化方法，针对大量乘客的动态巴士路线规划的问题，使用深度强化学习中的神经网络DQN代替表格数据存储方式，解决了维度爆炸的缺陷，实现了在开放环境下优化大量乘客的浮动巴士路径的功能。本发明满足了巴士运行动态路线变化的需求，为管理者进行应急处置、应急决策提供了技术支撑。本发明通过模拟乘客分布对现实的巴士规划做出参考，提高了城市规划效率。