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公开(公告)号：CN110956655B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911249403.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目图像的稠密深度估计方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建多尺度混合深度神经网络结构，并对多尺度混合深度神经网络的网络参数进行初始化；2)对训练数据图像和测试图像进行数据预处理，生成训练数据和测试数据；3)利用步骤2)中的训练数据对构建的多尺度混合深度神经网络结构进行训练，得到训练后模型，保存训练后模型的参数；4)采用训练后模型对测试数据进行检测，得到测试图像的深度值。本发明可以广泛应用于单目图像的稠密深度估计领域。
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公开(公告)号：CN111275975A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010131101.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例提供一种交叉口转向流量数据的获取方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取卡口过车数据和道路网数据；根据所述道路网数据，建立卡口转向可达矩阵，其中，所述卡口转向可达矩阵用于表征道路网中的各个交叉口内的卡口之间的可达性；基于所述卡口过车数据和所述卡口转向可达矩阵，计算道路网中的各个交叉口各自对应的交叉口转向流量数据。如此，能够获取到大规模的、细时间粒度的、低成本的、准确的交叉口转向交通流量数据。
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公开(公告)号：CN111275975B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010131101.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例提供一种交叉口转向流量数据的获取方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取卡口过车数据和道路网数据；根据所述道路网数据，建立卡口转向可达矩阵，其中，所述卡口转向可达矩阵用于表征道路网中的各个交叉口内的卡口之间的可达性；基于所述卡口过车数据和所述卡口转向可达矩阵，计算道路网中的各个交叉口各自对应的交叉口转向流量数据。如此，能够获取到大规模的、细时间粒度的、低成本的、准确的交叉口转向交通流量数据。
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公开(公告)号：CN112037513A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010902854.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的相关数据并提取各类数据的特征；步骤2：将采集的相关数据的特征作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本发明可以广泛应用于交通安全评价领域。
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公开(公告)号：CN110956655A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911249403.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目图像的稠密深度估计方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建多尺度混合深度神经网络结构，并对多尺度混合深度神经网络的网络参数进行初始化；2)对训练数据图像和测试图像进行数据预处理，生成训练数据和测试数据；3)利用步骤2)中的训练数据对构建的多尺度混合深度神经网络结构进行训练，得到训练后模型，保存训练后模型的参数；4)采用训练后模型对测试数据进行检测，得到测试图像的深度值。本发明可以广泛应用于单目图像的稠密深度估计领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101321190B
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN200810116171.5
申请日：2008-07-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种异构网络中的推荐方法以及基于该方法的推荐系统。异构网络中的推荐方法使用一种统一的模型来模拟多种不同类型的对象以及他们之间可能存在的复杂关系，并借助该模型更好地完成推荐。首先建立社会网络库(其中的对象及其关系均为异构)；然后利用重要程度计算装置，对社会网络对象进行全局重要度评估；接着利用相关程度计算装置，对社会网络对象进行相关度评估；也可以再利用浏览历史信息计算装置，得到当前用户的浏览信息；最后利用上述三个基本装置，在社会关系网中，进行给定子图、推荐子图的操作。该推荐方法切实有效，克服了现有技术中只能推荐某一种类型对象的缺陷。
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公开(公告)号：CN101865692A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010195327.0
申请日：2010-05-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种偏振光栅导航传感器，包括偏振光栅阵列探测、图像传感器、信号放大滤波调理、电压信号采集处理、方向角度解算输出等主要部分构成。偏振光栅导航传感器为光机电一体化设计，通过选择特定带通滤光片、偏振光栅探测阵列、CMOS光电探测阵列解决了偏振光栅导航传感器的时间与空间分辨率低，提高了偏振光栅导航传感器的角度测量精度及分辨率；同时采用实用的角度解算方法，消除了天空偏振光偏振程度变化对于传感器测角精度的影响。本发明具有结构简单、性能可靠、测角精度高的优点。
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公开(公告)号：CN101321190A
公开(公告)日：2008-12-10
申请号：CN200810116171.5
申请日：2008-07-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种异构网络中的推荐方法以及基于该方法的推荐系统。异构网络中的推荐方法使用一种统一的模型来模拟多种不同类型的对象以及他们之间可能存在的复杂关系，并借助该模型更好地完成推荐。首先建立社会网络库(其中的对象及其关系均为异构)；然后利用重要程度计算装置，对社会网络对象进行全局重要度评估；接着利用相关程度计算装置，对社会网络对象进行相关度评估；也可以再利用浏览历史信息计算装置，得到当前用户的浏览信息；最后利用上述三个基本装置，在社会关系网中，进行给定子图、推荐子图的操作。该推荐方法切实有效，克服了现有技术中只能推荐某一种类型对象的缺陷。
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公开(公告)号：CN112037513B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010902854.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的相关数据并提取各类数据的特征；步骤2：将采集的相关数据的特征作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本发明可以广泛应用于交通安全评价领域。
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公开(公告)号：CN101719152B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN200910241895.7
申请日：2009-12-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明一种特定专家的搜索装置和方法，针对现有通用专家搜索无法找到特定专家的问题而发明。本发明的装置包括：参数收集模块、通用专家搜索模块、特定专家搜索模块、特定专家搜索训练模块。本发明的方法包括：从万维网中搜索专家的学术数据并存储；利用排序支持向量机建立通用专家搜索模型；计算通用专家搜索和特定专家搜索的公共特征；根据公共特征以及给定的特征及训练数据对特定专家搜索进行训练。本发明主要应用于专家搜索领域，能够根据通用专家搜索和特定专家搜索之间的联系——公共特征隐空间，并利用公共特征隐空间学习得到特定专家搜索的排序函数。
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