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公开(公告)号：CN105679031B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610152970.2
申请日：2016-03-17
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种快速路养护施工区主动预警方法，具体包括以下步骤：步骤S1：采集快速路养护施工路段的各项基础数据；步骤S2：用 K 均值聚类算法选取原型样本；步骤S3：对原型样本进行预处理并求解伴随向量；步骤S4：对输入数据进行预处理，得到初始输入向量与交通状态判别结果；步骤S5：基于协同神经网络得出的交通状态判别结果，融合天气与静态数据设计预警判别模糊分类器；步骤S6：将新一周期采集的数据实时判别之后不断融入历史数据，利用协同神经网络不断地对交通状态判别模型的参数进行实时调整。本发明综合考虑了影响快速路养护施工区周围安全的因素，对快速路养护施工区的安全状况进行实时判别预警，具有很强的实用性，应用前景十分广阔。
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公开(公告)号：CN105741575B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201610167409.1
申请日：2016-03-23
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/09
Abstract: 本发明涉及一种地铁施工区域实时车速控制方法。根据实时采集地铁施工周围的相关数据，例如，雨量、车流量及是否发生交通事件等，采用决策树方法，对地铁施工区域的交通现状进行分类识别，依据识别结果进行车速限速值的适当调整，再通过可变信息发布系统进行信息发送，及时通知相关人员及周围的机动车驾驶员，最终达到合理引导车流的目标。本发明选取影响地铁施工区域的多种因素，采用决策树方法，实现了施工区周围限速值的实时调整，能有效引导车流按照合理的速度运行。
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公开(公告)号：CN106781575A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710132960.7
申请日：2017-03-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种加油停靠位置指引方法，包括以下步骤：S1）待加油车辆根据自身所需油品类型按固定提示牌指引进入相应加油等待区排队等候；S2）相应加油等待区内视频检测器对车辆进行车身图像数据采集并发给控制终端；S3）每个空位传感器对相应停靠位上是否停靠有其它车辆进行检测并生成车位状态数据实时发给控制终端；S4）控制终端对车身图像数据、所需油品类型、车位状态数据等进行综合分析与处理，为该车辆匹配合适停靠位；S5）控制终端判断是否匹配到适合该车辆的停靠位；S6）匹配到时，向相应显示屏发送停靠位位置信息，并结束该车辆指引工作，开始下一车辆指引工作；S7）未匹配到时，向相应显示屏发送“请继续等待”信息，并继续匹配。
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公开(公告)号：CN106205116A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610860357.6
申请日：2016-09-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种农村客运调度系统及其实现方法，该系统包括客运班车调度方案选择模块以及与其相连的基础数据处理模块、出行数据处理模块、应急处理模块、信息互动模块；所述客运班车调度方案选择模块用以制定客运班车的调度方案，并根据实际需求选取合适的客运班车调度方案；所述基础数据处理模块用以存储路网信息、驾驶员信息与车型信息；所述出行数据处理模块用以采集班车信息与用户出行信息；所述应急处理模块用以实现用户、调度中心以及驾驶员之间的实时通信；所述信息互动模块用以信息发布与查询。本发明解决了农村到乡镇、不同乡镇到中心乡镇之间的交通运输问题。
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公开(公告)号：CN105679031A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610152970.2
申请日：2016-03-17
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0129
Abstract: 本发明涉及一种快速路养护施工区主动预警方法，具体包括以下步骤：步骤S1：采集快速路养护施工路段的各项基础数据；步骤S2：用K均值聚类算法选取原型样本；步骤S3：对原型样本进行预处理并求解伴随向量；步骤S4：对输入数据进行预处理，得到初始输入向量与交通状态判别结果；步骤S5：基于协同神经网络得出的交通状态判别结果，融合天气与静态数据设计预警判别模糊分类器；步骤S6：将新一周期采集的数据实时判别之后不断融入历史数据，利用协同神经网络不断地对交通状态判别模型的参数进行实时调整。本发明综合考虑了影响快速路养护施工区周围安全的因素，对快速路养护施工区的安全状况进行实时判别预警，具有很强的实用性，应用前景十分广阔。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102169631A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110100910.3
申请日：2011-04-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及交通状态智能识别技术领域，特别是一种基于流形学习的交通拥堵事件协同检测方法，其特征在于：该方法包括训练学习过程、事件检测过程和反馈过程，训练学习过程为：采集各交通状态典型图像形成交通拥堵事件训练图集，进行纹理转换和流形降维处理后，进行原型模式选择，得到事件分类原型集和流形协同检测模型；事件检测过程为：实时采集交通视频帧图像，进行纹理转换和流形降维处理后，送入流形协同检测模型进行交通拥堵事件分类检测，得到检测结果；反馈过程为：比较相邻帧图像的检测结果，根据检测结果突变情况，更新或修正相应的事件分类原型。该方法不仅有利于提高交通拥堵事件的检测准确率，而且具有较强的鲁棒性，使用效果好。
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公开(公告)号：CN108510765A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201710106213.6
申请日：2017-02-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多路公交站停靠车位分配方法，各路公交车到达公交站时先排队，然后依据公交站内的停靠状态等待停靠车位的分配信息，然后按照有序、安全的引导信息进站停靠，同时，公交乘客也可按照引导信息在预知的公交车停靠位置前排队上车。本发明可避免停车混乱和乘客上车混乱等情况的发生，引导公交车辆和公交乘客按照各自的需求进行有序、高效、安全的运营。
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公开(公告)号：CN103106793B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201310010320.0
申请日：2013-01-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及交通状态判别技术领域，特别是一种基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法。交通状态作为评价城市交通运行状况的一个综合指标，受到多种因素的影响，本发明提出基于行车方向和交通时段的交通状态判别模型，交通状态判别思想从原先的单一模式判别向多方面综合判别发展，将自适应特征网络理论运用到交通状态判别中，从主观的因素（人对交通状态的感受）中挖掘客观数据（交通流参数数据）的规律，寻找状态变化所对应的数据变化。采用动态区间区别交通状态的变化，交通判别模型的参数实现自适应的调整，真正做到根据路段自身的交通流特点，对交通状态判别阀值进行相应调整，达到交通状态的自调整判别。
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公开(公告)号：CN102903085A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210364888.8
申请日：2012-09-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像拼接技术领域，其是依据相邻图像角点位置及角点响应函数值的偏差条件过滤大量不相关角点，再根据灰度相关性生成初始角点匹配点对集，减少计算相关度的时间；通过对初始匹配点对集进行多条件约束的筛选,去除伪角点对，减少RANSAC算法迭代次数，提高匹配速度；在初始多帧序列匹配图像中选择融合重叠区相似度最大的变换参数作为拼接的最优变换参数，同时依据重叠区相似度自动启动优选匹配，有效解决摄像机抖动带来的匹配误差。
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公开(公告)号：CN106373384B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610848438.4
申请日：2016-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开边远地区客运班车线路实时生成方法，其包括以下步骤：S1、获取目标地区的路网数据，S2、实时获取目标地区路况信息和乘客的出行信息；S3、基于出行信息结合路网数据生成关于班车车型选择以及路网细分的候选线路方案；S4、基于行驶距离最短的原则从候选线路方案选取最佳的方案作为客运班车路线；S5、根据客运班车路线结合路网数据及路况信息，生成并发布客运班车到达各节点的预测时刻表；S6、根据客运班车路线和预测时刻表进行驾驶员及车辆的调度安排，进而实现客运班车的运营。本发明采集管辖区域内的数据进行综合处理，动态班车路线生成，满足边远地区客运的实时变化的用户需求，通过现代化技术和手段增强客运双方的双向互动能力。
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