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公开(公告)号：CN112966853A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110155146.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测方法，包括：采集车辆当前经纬度数据并存放至大数据集群数据库中，对原始数据进行数据预处理；将城市路网按照经纬度划分成交通栅格网络，将车辆经纬度数据映射到交通栅格网络中，生成交通栅格数据；将交通栅格数据进行标准化处理，并构建训练集和测试集；构造基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测模型；训练构建的基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测模型预测下一时刻的交通栅格数据。本发明在对路网进行时空分析下，引入残差混合模型，提高对路网车流量时间和空间的捕获能力，从而降低了时空残差混合模型预测交通流时的相对误差，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN107728618B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201710913238.7
申请日：2017-09-28
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种无人船的避障方法包括：在无人船的船头设置毫米波雷达，在船头设置三个超声波传感器，三个超声波传感器按一字形沿无人船的宽度方向排列，分别朝向船头的前向、左向以及右向；无人船距离障碍物10‑100米时，结合单目视觉机器与毫米波雷达，实时获取障碍物的宽度、位置以及相对速度的测量数据，拟合得出障碍物与无人船的相对运动方程；无人船距离障碍物0‑10米时，采用毫米波雷达与超声波测距，实时获取障碍物的宽度、位置以及相对速度的测量数据，拟合得出障碍物与无人船的相对运动方程，若障碍物位于预设的航线上，则更新航道实现避障。有益效果：通过与预设的路线比较决定是否更换导航路线，从而实施合适的避障策略。
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公开(公告)号：CN111767511A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010817079.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及发电技术领域，具体涉及一种压电层合梁发电振子的计算方法。压电层合梁发电振子的结构由压电层合悬臂梁和质量块组成，在端部的位移激励下，使压电层发生轴向变形，发生压电模式，压电层上下两电极发生表面电荷，外部电路联通后有电流，形成发电振子。压电层合梁发电振子是一种常用的俘电装置，它的主要部分是个带压电层的层合梁，层合梁一端附有一个质量块，另一端承受外部位移激励。本发明通过简明的计算方法，尤其是层合梁的挠度解，本发明给出了这类结构的显式挠度解及发电量、电压，提供压电层合梁发电振子的有效计算方法。
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公开(公告)号：CN111738314A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010517442.9
申请日：2020-06-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法，包括如下步骤：步骤1)利用双目摄像机采集可见光、红外图像，并通过“预处理”获取多模态能见度观测数据作为“浅层融合网络”的输入信号，建立多模态能见度观测数据训练数据集合；步骤2)建立“浅层融合网络”，利用多模态能见度观测数据集训练网络，获取卷积神经网络权值参数；步骤3)利用训练完毕的“浅层融合网络”对待测的多模态图像进行能见度等级的分类估计。本发明能够利用深度融合网络将三模态图像丰富的特征信息在卷积神经网络的浅层进行有效地叠加融合、实现三个模态的互补，显著提高小样本条件下的神经网络能见度检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111062383A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911065233.9
申请日：2019-11-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的船舶检测深度神经网络算法，包括：第一步，将图像上采样，使图像长宽都变成原有的两倍；第二步，将图像划分为S*S的网格，对每一个网格本发明预测B个边界预测，每一个边界预测都给出包含船舶位置、置信度和分类概率的6个参数；第三步，通过级联空洞卷积神经网络来提取每个网格的特征，通过特征融合实现多分辨率的船舶边界预测，确定船舶的位置；第四步，设计损失函数，通过设置不同的比例因子平衡有船体部分的预测框和没有船体部分的预测框。本发明基于卷积神经网络在计算机视觉领域的研究，在特征学习的基础上将分类和回归融合在一个深度神经网络中进行多目标实时检测，具有很强的准确性和快速性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110749473A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911001625.9
申请日：2019-10-21
Applicant: 南通大学
IPC: G01N1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人船的水样自动采集装置，包括：采样瓶上料单元，包括储料斗、上料槽、转动块以及卸料板；瓶盖拧转单元，包括持料机械手、拧转机械手以及滑台，拧转机械手固定于滑台上，滑台设于船体上，持料机械手对卸料板上的采样瓶进行夹持、卸料操作；取水单元，包括蠕动泵与取水臂，取水臂设置于船体上，取水臂内设有通路,蠕动泵在取水臂转动至设定位置时将抽取的采样水经通路输出至采样瓶；采样瓶集料单元，设于船体的底部，用于收集装有采集水的采样瓶；控制驱动装置,控制转动块、持料机械手、拧转机械手、卸料板以及蠕动泵的运作。有益效果：不会对水体造成不利影响，极大地增强了管理水环境的连贯性，节省了管理水环境的总成本。
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公开(公告)号：CN110517484A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910721114.8
申请日：2019-08-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种菱形立交区域平面交叉标志遮挡预测模型构建方法，包括如下步骤：步骤一、识别视距计算；步骤二、交通标志识别条件的假设及框架构建：a.交通标志识别条件假设；b.标志识别框架构建；步骤三、交通量预测模型的建立：a.路网函数建立；b.交通量预测模型构建；步骤四、交通标志遮挡预测模型构建：(1)内侧车道交通标志遮挡预测；(2)外侧车道交通标志遮挡预测；(3)小车出现在AB区域内遮挡预测；(4)综合条件标志遮挡预测如下。本发明通过分析驾驶员识别视距，提出基于识别视距及交通量的标志被遮挡的概率预测模型，通过仿真计算进行可靠性分析，对提高主线上跨的平面交叉指路标志设置有效性具有一定的意义。
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公开(公告)号：CN110004842A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910366679.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 南通大学
IPC: E01F5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于离心成型法的装配式涵洞管节整体制备及安装方法，本发明的工艺原理如下：管涵受力原理是管土共同受力，与石拱桥受力原理相同。石拱桥的拱块与土体相互作用共同受力，周围的土对石拱块有均匀的反推力，在周围土的反推力作用下，拱圈上部垂直向下的动载荷及静载荷就会转化为拱块与拱块之间的相互作用力，其方向与该点的切线方向平行，形成管土效应。装配式管涵正是利用管土效应使管体与周围的回填土共同受力，两者缺一不可。
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公开(公告)号：CN109902971A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910231268.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种公路路侧安全风险评价与分级方法。确定了公路路侧安全风险影响因素，包括路侧特征风险因素和路段属性风险因素，其中路侧特征风险因素包含：路侧离散障碍物、路侧连续障碍物和道路接入口；路段属性风险因素包含：道路设计一致性和路段交通量。然后，构建了公路路侧安全风险指数模型，定义了路侧连续障碍物、路侧离散障碍物、道路接入口的风险基础值与相应的风险程度系数，以及道路设计一致性系数和路段交通量系数。最后提出了公路路侧安全风险分级方法和标准。
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公开(公告)号：CN108874937A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810554926.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明的基于词性结合和特征选择的情感分类方法，包括如下步骤：首先初始化词语‑词性Word2vec模型；其次对数据进行预处理操作，并基于情感词典从预处理过后的数据中选择具有情感信息的特征词；然后将文本的每个特征词和词性相结合，将文本转化为词语词性对序列文本；再通过词语‑词性Word2vec模型得到词语词性对序列文本的每个特征词的向量，并对每一条文本按维度将词语的向量相加后取平均值来表示文本，从而得到文本的特征向量；最后利用SVM分类器得到情感分类模型。有益效果为：采用情感词典提取特征词，凸显具有单情感信息的特征词；另一方面基于短语结构优化分词提取出情感倾向性的短语结构，把词语和词性相结合解决一词多义的问题。
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