公开(公告)号：CN112365067A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011286723.4

申请日：2020-11-17

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严忠贞 ,  周可薇 ,  江元璋 ,  张军 ,  张俊杰 ,  严赛男 ,  陈豪 ,  朱信远

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种snap‑drift布谷鸟搜索算法优化灰色神经网络的预测方法，所述方法包括：获取初选集合；计算每个寄生巢的适应度值，确定适应度值的最小值；判断所述更新次数是否小于迭代次数；若小于所述迭代次数，则通过变量J选择不同的更新算子对当前每个寄生巢中的鸟蛋进行更新求解；局部搜索，更新寄生巢；基于概率Pa来选择最差的寄生巢；全局搜索，更新每个废弃的寄生巢；根据更新的解的数量Se调整性能指标Pm；根据Pm判断使用snap模式或drift模式计算pa的值；判断更新次数是否小于所述迭代次数，若是，返回继续寻找最优，否则，将更新后的适应度值最小的寄生巢即最优权值和阈值，将其作为灰色神经网络的初始连接权值和阈值进行训练，直至满足最小预测精度。

公开(公告)号：CN115170611A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210808478.1

申请日：2022-07-11

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严忠贞 ,  周辉 ,  王相龙 ,  朱信远 ,  郭峰 ,  丁静文 ,  严赛男 ,  陈豪 ,  周可薇 ,  刘春

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/52 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种复杂交叉路口车辆行驶轨迹分析方法、系统及应用，首先对YOLOv5进行迁移学习，实现复杂交叉路口车辆感知；然后以虚拟线圈中心点构建参考坐标系原点，采用自适应方式构建参考坐标系，并利用DeepSORT对车辆行驶轨迹进行跟踪，最后以同一车辆在像素位置变化为分类依据，利用KNN算法实现车辆行驶轨迹分析。本发明利用迁移学习方式训练YOLOv5和DeepSORT模型，实现复杂环境下的车辆精确感知和目标跟踪；以车辆在图像像素位置变化为分类依据，利用KNN算法分析车辆行驶轨迹；利用迁移学习和KNN实现复杂交叉路口车辆感知和轨迹分析，其具有更高的精度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN112381157A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202011294923.4

申请日：2020-11-18

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严忠贞 ,  江元璋 ,  周可薇 ,  张军 ,  张俊杰 ,  严赛男 ,  朱信远 ,  陈豪

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开一种基于樽海鞘群算法优化的模糊C均值聚类方法，该方法包括：初始化该优化算法参数，预处理待聚类的数据集；构建目标函数，即对可行解的评价函数；对目标函数进行最优值求解，得到最优值并确定对应的最优初始聚类中心；根据最优初始聚类中心进行模糊C均值聚类，最终得到聚类结果。采用本发明方法或系统对模糊C均值聚类进行基于樽海鞘群算法的初始聚类中心优化，解决了模糊聚类效果极易受随机初始聚类中心的影响。