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公开(公告)号：CN109919140B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910259763.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种车辆碰撞事故责任自动判定方法、系统、设备及存储介质，在在车辆内设置事故处理装置，通过获取事故两车车辆碰撞前后的事故处理装置内的视频信息、位置信息和时间信息；随后将视频信息转化为视频特征，将位置信息和时间信息中文字数据转化为异构特征；最后再将视频特征和异构特征输入至服务器中预先构建的深度信赖网络模型中进行交通事故责任认定，从而生成交通事故责任认定结果。本发明可以对交通事故进行自动责任判定，不仅事故判定的准确性高，而且可以加快交通事故的处理速度，避免交通堵塞的问题。
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公开(公告)号：CN110909953A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911220715.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于ANN-LSTM的泊位预测方法，按下述步骤进行：a、在LSTM模型前增加多层采用全连接形式的ANN，并在LSTM模型内加入随机丢弃层，完成ANN-LSTM模型的构建；b、取目标停车场的停车泊位历史数，并对所述停车泊位历史数进行归一化处理形成数据集，以数据集中60-90％的数据作为训练集，以数据集中10-40％的数据作为测试集；c、将训练集输入至ANN-LSTM模型进行训练；利用训练后的ANN-LSTM模型进行目标停车场的车辆泊位预测，以测试集验证ANN-LSTM模型的预测准确性本发明能够达到预测出停车场的泊位情况的目的，泊位情况的预测准确性高。
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公开(公告)号：CN109919140A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910259763.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种车辆碰撞事故责任自动判定方法、系统、设备及存储介质，在在车辆内设置事故处理装置，通过获取事故两车车辆碰撞前后的事故处理装置内的视频信息、位置信息和时间信息；随后将视频信息转化为视频特征，将位置信息和时间信息中文字数据转化为异构特征；最后再将视频特征和异构特征输入至服务器中预先构建的深度信赖网络模型中进行交通事故责任认定，从而生成交通事故责任认定结果。本发明可以对交通事故进行自动责任判定，不仅事故判定的准确性高，而且可以加快交通事故的处理速度，避免交通堵塞的问题。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN110059896A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910401544.1
申请日：2019-05-15
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的股票预测方法及系统，按下述步骤进行：a、获取目标股票的历史数据，并对所述历史数据进行归一化处理，使历史数据中各类数值缩放到同一尺度，形成训练集；b、基于强化学习理论构建股票预测模型，所述的股票预测模型中包括一层输入层、一层隐含层和一层输出层；再将训练集输入至股票预测模型进行训练；c、利用训练后的股票预测模型进行股票预测，并以夏普比率和最大回撤率作为依据对股票预测模型进行评价；本发明能够达到预测股票价格趋势方向的目的，帮助股票市场投资者降低股票投资的风险度，获得期望收益。
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公开(公告)号：CN109961056A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910259764.5
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树算法的交通事故责任认定方法、系统及设备，本发明通过获取交通事故现场的图片信息、地理信息和事故双方车主的驾驶情况；基于所述交通事故责任认定模型，根据所述交通事故现场的图片信息、地理信息和事故双方车主的驾驶情况，生成交通事故责任认定结果，其中交通事故责任认定模型是基于决策树算法将具有交通事故责任认定结果的事故相关图片信息进行分类汇总，并添加对应的地理信息以及事故双方车主的驾驶情况中的要素作为属性，结合交通事故责任认定结果，作为交通事故责任认定模型的训练集进行学习。本发明可以对交通事故进行责任判定，不仅事故判定的准确性高，而且可以加快交通事故的处理速度，避免交通堵塞的问题。
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