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公开(公告)号：CN111179634B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010149368.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi位置指纹的室内停车系统，所述系统包括用户服务模块和系统管理模块；所述用户服务模块中设有停车服务模块和位置估计模块，所述停车服务模块用于用户的停车服务；所述位置估计模块基于WIFI位置指纹的室内定位用于帮助用户在停车场中快速寻找到自己车辆的所在位置以及自己的所在位置；所述系统管理模块中设有用户管理模块和停车场管理模块；所述用户管理模块中用于管理用户的信息；本发明可以使用户享有便捷的停车、定位服务以及方便管理人员对停车管进行管理，具有使用方便、定位准确和管理效率高的特点。
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公开(公告)号：CN110933631B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201911221620.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类策略与特征提取的室内定位方法，通过在待定位目标点采集来自室内各个无线接入点的接收信号强度，组成信号强度序列；将信号强度序列根据分层聚类策略与预先设置的位置指纹数据库进行匹配，找到位置指纹数据库中对应的集群后，将待定位目标点的接收信号强度进行小波散射变换，得到系数模量；将系数模量作为该集群对应的DNN模型的输入，对待定位目标点进行位置定位。本发明可以在室内停车场进行精确定位，具有优越的定位准确性和效率性。
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公开(公告)号：CN110933631A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911221620.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类策略与特征提取的室内定位方法，通过在待定位目标点采集来自室内各个无线接入点的接收信号强度，组成信号强度序列；将信号强度序列根据分层聚类策略与预先设置的位置指纹数据库进行匹配，找到位置指纹数据库中对应的集群后，将待定位目标点的接收信号强度进行小波散射变换，得到系数模量；将系数模量作为该集群对应的DNN模型的输入，对待定位目标点进行位置定位。本发明可以在室内停车场进行精确定位，具有优越的定位准确性和效率性。
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公开(公告)号：CN109215380B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811209923.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 一种有效停车泊位的预测方法，包括：步骤一，根据采集到的停车场的历史信息得到有效停车位的时间序列，并检验序列的完整性，记为第一待预测时间序列；步骤二，将时间序列在高维空间进行重构，实现随机成分与确定成分的分离；步骤三，把得出的低维空间流形坐标映射回原时间序列相空间重构得到的高维嵌入空间中；步骤四，训练集训练LSTM神经网络得到第一LSTM神经网络；训练集训练LSTM神经网络得到第二LSTM神经网络；将第一待预测时间序列训练值输入第一LSTM得到第一预测结果，将第二待预测时间序列训练值输入第二LSTM得到第二预测结果；步骤五，加权组合第一预测结果和第二预测结果，并与原序列的进行相似度检验，从而确定最终结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111179634A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010149368.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi-Fi位置指纹的室内停车系统，所述系统包括用户服务模块和系统管理模块；所述用户服务模块中设有停车服务模块和位置估计模块，所述停车服务模块用于用户的停车服务，所述位置估计模块基于WIFI位置指纹的室内定位用于帮助用户在停车场中快速寻找到自己车辆的所在位置以及自己的所在位置；所述系统管理模块中设有用户管理模块和停车场管理模块；所述用户管理模块中用于管理用户的信息；本发明可以使用户享有便捷的停车、定位服务以及方便管理人员对停车管进行管理，具有使用方便、定位准确和管理效率高的特点。
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公开(公告)号：CN109492808A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811317095.4
申请日：2018-11-07
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G08G1/01 , G08G1/14
Abstract: 一种室内停车场剩余车位预测方法，包括如下步骤：步骤1.得到停车场空余泊位序列，并进行数据预处理；步骤2.对初始序列的训练集进行去噪处理，得到去除噪声的时间序列，记为平滑序列，将其划分测试集与训练集；使用平滑序列训练集训练LSTM神经网络；步骤3.使用初始序列构建并训练灰色残差神经网络模型；步骤4.加权组合两种预测模型，得到最终预测模型。
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公开(公告)号：CN109492808B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811317095.4
申请日：2018-11-07
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G08G1/01 , G08G1/14
Abstract: 一种室内停车场剩余车位预测方法，包括如下步骤：步骤1.得到停车场空余泊位序列，并进行数据预处理；步骤2.对初始序列的训练集进行去噪处理，得到去除噪声的时间序列，记为平滑序列，将其划分测试集与训练集；使用平滑序列训练集训练LSTM神经网络；步骤3.使用初始序列构建并训练灰色残差神经网络模型；步骤4.加权组合两种预测模型，得到最终预测模型。
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公开(公告)号：CN109215380A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811209923.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 一种有效停车泊位的预测方法，包括：步骤一，根据采集到的停车场的历史信息得到有效停车位的时间序列，并检验序列的完整性，记为第一待预测时间序列；步骤二，将时间序列在高维空间进行重构，实现随机成分与确定成分的分离；步骤三，把得出的低维空间流形坐标映射回原时间序列相空间重构得到的高维嵌入空间中；步骤四，训练集训练LSTM神经网络得到第一LSTM神经网络；训练集训练LSTM神经网络得到第二LSTM神经网络；将第一待预测时间序列训练值输入第一LSTM得到第一预测结果，将第二待预测时间序列训练值输入第二LSTM得到第二预测结果；步骤五，加权组合第一预测结果和第二预测结果，并与原序列的进行相似度检验，从而确定最终结果。
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公开(公告)号：CN209009608U
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201821528868.9
申请日：2018-09-18
Applicant: 浙江科技学院
IPC: B65G47/88
Abstract: 本实用新型为一种货品搬运机构，属于搬运装置领域，针对现有搬运机构无法保证有效地搬运托盘的问题，采用技术方案如下：一种货品搬运机构，包括分别通过轴承座并排设置在一底座上的两个连杆，其中一个连杆被电机驱动而转动，两个连杆通过齿形带实现同步转动，两个连杆位于同侧的端部各设有限位件，两个限位件的形状、放置方向一致，并跟随连杆的转动而摆动，以处于限位状态或者解除限位状态；两个光电开关设置在底座上，遮光板固定在齿形带上以跟随齿形带移动，当遮光板遮住其中一个光电开关时电机停转，用于限定限位件的摆动角度并辅助判断限位件所处状态。采用机械结构代替电控磁性件，减少包裹重量对搬运结果的影响，并保证有效搬运托盘。
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