一种基于光信标检测的深海视觉测距方法

    公开(公告)号:CN112305493A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011205868.7

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明涉及深海测距技术领域,具体涉及一种基于光信标检测的深海视觉测距方法。本发明通过对水下相机拍摄到的深海光信标图进行分析,测量相同光信标在不同深海距离时两两间的距离,将它们与水下相机到光信标的真实深海距离组成数据对,训练构建出深海视觉测距模型,基于光信标近大远小的原理,能够通过拍摄到的深海光信标图对水下相机到最近的光信标的距离进行预测,仅需光信标相互位置关系和相互之间的成像距离便可预测出水下相机与光信标之间的距离,受到海水的影响很小,精确性高,并且拍摄后可以及时的处理得到距离的预测值,有着良好的实时性。

    一种基于光信标检测的深海视觉测距方法

    公开(公告)号:CN112305493B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202011205868.7

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明涉及深海测距技术领域,具体涉及一种基于光信标检测的深海视觉测距方法。本发明通过对水下相机拍摄到的深海光信标图进行分析,测量相同光信标在不同深海距离时两两间的距离,将它们与水下相机到光信标的真实深海距离组成数据对,训练构建出深海视觉测距模型,基于光信标近大远小的原理,能够通过拍摄到的深海光信标图对水下相机到最近的光信标的距离进行预测,仅需光信标相互位置关系和相互之间的成像距离便可预测出水下相机与光信标之间的距离,受到海水的影响很小,精确性高,并且拍摄后可以及时的处理得到距离的预测值,有着良好的实时性。

    一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法

    公开(公告)号:CN108564227B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201810382245.3

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法,包括如下步骤:S1采集轨道交通客流量的历史数据;S2从S1步骤采集的历史数据中,提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征;S3将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量;S4建立LSTM人工神经网络模型,将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练,然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的LSTM人工神经网络模型,得到t+1时刻目标站点的出站客流量。本发明方法将空间特征和时序特征进行结合,用于预测轨道交通目标站点的客流量,预测精度高。

    一种基于时序特征预测轨道交通OD客流量的方法

    公开(公告)号:CN108564228A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810382266.5

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时序特征预测轨道交通OD客流量的方法,包括如下步骤:S1:采集轨道交通客流OD的历史数据,提取顺序时间序列与历史同期序列;S2:将顺序时间序列与历史同期序列结合得到新的时间客流量序列;S3:建立LSTM模型,将0至t时刻新的时间客流量序列作为输入对LSTM模型进行训练,然后再将t时刻新的时间客流量序列输入训练后的LSTM模型,得到t+1时刻的OD客流量。本发明方法将顺序时间序列与历史同期序列进行结合,形成新的特征组,用于预测轨道交通OD客流量,预测精度高。

    一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法

    公开(公告)号:CN108564227A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810382245.3

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法,包括如下步骤:S1采集轨道交通客流量的历史数据;S2从S1步骤采集的历史数据中,提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征;S3将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量;S4建立LSTM人工神经网络模型,将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练,然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的LSTM人工神经网络模型,得到t+1时刻目标站点的出站客流量。本发明方法将空间特征和时序特征进行结合,用于预测轨道交通目标站点的客流量,预测精度高。

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