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公开(公告)号：CN104933867A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510338643.1
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G08G1/0104 , H04N7/181
Abstract: 本发明公开了一种基于交通监控视频的路况实时获取装置及方法，其特征在于：包括视频处理器、网络模块、远程服务器、数据推送器以及数据接收器，其中:所述视频处理器读取对应所述监控设备上的视频图像，按照获得的图片求取每一帧图片中各像素点的灰度值X，并与预存参数值X-1比较，由核方法评估路段拥堵程度ci，并上传；由远程服务器实时分析，获得路段拥堵程度值C，数据推送器将拥堵路段的信息发送至数据接收器上，由数据接收器输出。本发明通过视频处理器分析实时图像灰度，利用核方法评估拥堵程度并上传，由数据推送器实时发送信息，接收器实时播报，实现驾驶员路况信息的实时获取，及时规划行车路线，减少拥堵。
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公开(公告)号：CN107292344B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710492773.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境交互的机器人实时控制方法，其特征在于：通过影像采集设备采集视频数据，获得机器人当前的状态信息，该状态信息通过以太网传输到后台服务器，所述后台服务器内安装有实时控制软件程序，由实时控制软件程序计算出机器人下一步该执行的动作，该动作控制信息再通过以太网传回给机器人，控制机器人执行动作；其中，所述实时控制软件程序是K‑means聚类算法和基于ε‑Greedy贪心策略的核方法的结合，计算出机器人基于环境交互的实时动作。本发明通过与未知环境的不断交互，去实现对机器人的实时控制，两种方式的结合，相互平衡，控制机器人能又好又快的完成指定任务。
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公开(公告)号：CN104933868A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510338706.3
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通监控视频的实时在线交通状态检测方法，其特征在于：包括对应每个监控设备上设置一视频处理器，每一所述视频处理器经网络模块与远程服务器连接，其中:所述视频处理器读取对应所述监控设备上的视频图像，按照获得的图片求取每一帧图片中各像素点的灰度值X，并与预存参数值X-1比较，由核方法评估该视频处理器上观察到的路段拥堵程度ci，并上传；由远程服务器通过各个实时路段拥堵程度ci进行分析，获得从一个路口到下一个路口的路段拥堵程度值C。本发明通过视频处理器分析实时图像灰度，利用核方法评估拥堵程度并上传，减少了数据传数量，实现服务器对数据的实时获取，提高交通信息的处理能力和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046987A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510338644.6
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/08
CPC classification number: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的路面交通信号灯协调控制方法，包括对应每个路口设有监控设备，每一所述监控设备经网络模块与远程服务器连接，其控制方法为：⑴远程服务器通过接收视频信号，计算等待时间S；⑵远程服务器在每个相位状态ai下，分析获得道路拥堵情况；⑶远程服务器获得该相位状态ai下的可行度，当车流可以通过时表示为通畅，可行度为1，否则为拥堵，可行度为0；⑷等待时间S与可行度，计算出在该路口最优行车相位状态ai；⑸调整信号灯。本发明基于实时获取的视频信息，通过协调和控制一个区域内多个路口交通信号灯，提高交通通行效率，使该区域交通流量最大化，缓解路面交通拥堵情况。
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公开(公告)号：CN107292344A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710492773.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06K9/6223 , B25J9/163 , B25J9/1653 , B25J9/1664 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于环境交互的机器人实时控制方法，其特征在于：通过影像采集设备采集视频数据，获得机器人当前的状态信息，该状态信息通过以太网传输到后台服务器，所述后台服务器内安装有实时控制软件程序，由实时控制软件程序计算出机器人下一步该执行的动作，该动作控制信息再通过以太网传回给机器人，控制机器人执行动作；其中，所述实时控制软件程序是K-means聚类算法和基于ε-Greedy贪心策略的核方法的结合，计算出机器人基于环境交互的实时动作。本发明通过与未知环境的不断交互，去实现对机器人的实时控制，两种方式的结合，相互平衡，控制机器人能又好又快的完成指定任务。
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公开(公告)号：CN105046987B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510338644.6
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/08
CPC classification number: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的路面交通信号灯协调控制方法，包括对应每个路口设有监控设备，每一所述监控设备经网络模块与远程服务器连接，其控制方法为：⑴远程服务器通过接收视频信号，计算等待时间S；⑵远程服务器在每个相位状态ai下，分析获得道路拥堵情况；⑶远程服务器获得该相位状态ai下的可行度当车流可以通过时表示为通畅，可行度为1，否则为拥堵，可行度为0；⑷等待时间S与可行度计算出在该路口最优行车相位状态ai；⑸调整信号灯。本发明基于实时获取的视频信息，通过协调和控制一个区域内多个路口交通信号灯，提高交通通行效率，使该区域交通流量最大化，缓解路面交通拥堵情况。
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公开(公告)号：CN104933868B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510338706.3
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通监控视频的实时在线交通状态检测方法，其特征在于：包括对应每个监控设备上设置一视频处理器，每一所述视频处理器经网络模块与远程服务器连接，其中:所述视频处理器读取对应所述监控设备上的视频图像，按照获得的图片求取每一帧图片中各像素点的灰度值X，并与预存参数值X‑1比较，由核方法评估该视频处理器上观察到的路段拥堵程度ci，并上传；由远程服务器通过各个实时路段拥堵程度ci进行分析，获得从一个路口到下一个路口的路段拥堵程度值C。本发明通过视频处理器分析实时图像灰度，利用核方法评估拥堵程度并上传，减少了数据传数量，实现服务器对数据的实时获取，提高交通信息的处理能力和有效性。
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公开(公告)号：CN104933867B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510338643.1
申请日：2015-06-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通监控视频的路况实时获取装置及方法，其特征在于：包括视频处理器、网络模块、远程服务器、数据推送器以及数据接收器，其中:所述视频处理器读取对应所述监控设备上的视频图像，按照获得的图片求取每一帧图片中各像素点的灰度值X，并与预存参数值X‑1比较，由核方法评估路段拥堵程度ci，并上传；由远程服务器实时分析，获得路段拥堵程度值C，数据推送器将拥堵路段的信息发送至数据接收器上，由数据接收器输出。本发明通过视频处理器分析实时图像灰度，利用核方法评估拥堵程度并上传，由数据推送器实时发送信息，接收器实时播报，实现驾驶员路况信息的实时获取，及时规划行车路线，减少拥堵。
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