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公开(公告)号：CN117929410A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410111800.4
申请日：2024-01-26
申请人： 中国矿业大学 , 德州玲珑轮胎有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司
IPC分类号： G01N21/95 , G01N21/954 , G01N21/01 , G01M17/02 , G06T7/00 , G06T19/20 , G06V10/46 , G06V10/75
摘要： 本发明公开了一种轮胎内部瑕疵检测设备与方法，属于轮胎检测设备技术领域，包括轮胎输送装置、轮胎检测装置和控制系统，所述轮胎检测装置包括外表面检测组件和内表面检测组件，所述外表面检测组件包括扫描仪，所述扫描仪安装在第一支架上，所述第一支架与升降杆连接。本发明采用上述的一种轮胎内部瑕疵检测设备与方法，能够全方位、高效、精准地检测轮胎内部，有效节约成本，节省人力，方便操作，易于控制，提高了检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118173224A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591569.3
申请日：2024-05-14
申请人： 山东摩西网络科技有限公司 , 山东省疾病预防控制中心 , 中泰信合智能科技有限公司
摘要： 一种个人运动处方开立及基于人工智能的处方执行系统，属于运动处方开立领域，包括以下步骤：S1、采集用户的身体数据，并将采集到的数据导入到AI智能助手中；S2、对采集到的数据进行综合风险评估，包括健康筛查与风险评估和医学筛查，当健康筛查失败时需要进一步进行专业的医学筛查；S3、对用户的身体情况进行运动测试，并得到综合评级；S4、根据综合评级来开立运动处方，并逐渐增加用户的运动量；S5、对运动视频进行编排，用于用户参照视频跟练。本发明提供的个人运动处方开立及基于人工智能的处方执行系统，能够根据不同用户的实际情况进行个性化的服务，并且能够依据用户自身的训练情况进行处方调整，从而实现方案的个性化。
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公开(公告)号：CN117114079A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311387091.4
申请日：2023-10-25
申请人： 中泰信合智能科技有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 北方工业大学 , 中国广电山东网络有限公司青岛市分公司
摘要： 本发明属于智能控制领域，具体涉及一种单交叉口信号控制模型迁移至目标环境的方法，本专利将控制模型从源训练环境迁移到目标环境，首先搭建信号控制模型的DQN深度强化学习框架；其次对控制模型的迁移环境进行交叉口参数匹配以及DQN参数校准，判断是否满足目标环境；然后基于控制模型在源训练环境下得到的先验知识，对目标环境中原始控制模型的神经网络权重进行初始化设置，得到迁移至目标环境的控制模型；最后在目标环境下对控制模型优化训练，待模型收敛后，停止优化训练。实验表明可以节省在控制模型迁移至新环境中，可以减少训练控制模型的时间成本，同时优化训练后的控制模型各项评价指标更好。
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公开(公告)号：CN112242071B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202011110201.9
申请日：2020-10-16
申请人： 山东摩西网络科技有限公司 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于动态编组重构的道路自动驾驶车辆协同避障方法，涉及自动驾驶与道路车辆避障领域。基于动态编组重构的道路自动驾驶车辆协同避障方法包括以下步骤：由车车信息交互获取障碍物位置、形态信息和附近车辆尺寸、位置、速度信息；确认每辆自动驾驶车待定驶入的目标车道；确认每辆自动驾驶车目标驶入位置；根据优先目标车道后方来车位置信息，划分可能的优先换道车辆集合；判断与后方来车时空轨迹是否交叉以及队尾车辆需要具有的速度；根据速度及安全距离要求反向计算车辆速度，计算出需要达到的车速、确定避障车辆组成；完成避障。
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公开(公告)号：CN111383453B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010099881.2
申请日：2020-02-18
申请人： 山东摩西网络科技有限公司 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法，具体涉及交通控制系统领域。交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统包括数据采集设备、数据传输设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统。本发明基于多源原始数据融合计算和现有信号机，通过对多源原始数据的采集和融合计算，构建了一个分布式部署的交叉口信号控制系统并给出详细的系统运行方法，将交通信号控制领域中的在线仿真与跟踪反馈结合起来，通过对可能的信号控制优化方案进行在线仿真并将上述最优方案应用于实际信号控制中，在此基础上，对信号机进行跟踪记录与实时反馈，这样也形成一个闭环结构。
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公开(公告)号：CN111899537A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010628268.5
申请日：2020-07-01
申请人： 山东摩西网络科技有限公司 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种基于边缘计算的交叉口信号控制移动调优装置，所述装置包括多源信息接收与存储单元、边缘计算单元和基于深度神经网络的信号调优单元；所述多源信息接收与存储单元通过边缘5G通信网络实时接收路侧传感设备发送的交叉口实时状态数据并对其进行存储；所述边缘计算单元用于接收多源信息接收与存储单元采集到的交叉口实时状态信息，并对其进行处理；所述基于深度神经网络的信号调优单元基于数据处理结果进行交叉口信号的调整与优化。本发明所提供的移动调优装置可以对一个交通系统的交叉口进行调优，当交通系统拥堵时，可将其内置此时关键交叉口的信号调优单元并移动至该交叉口进行调优，提高关键交叉口的运行效率，缓解交通系统拥堵。
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公开(公告)号：CN117173914B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311456928.6
申请日：2023-11-03
申请人： 中泰信合智能科技有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 北方工业大学
摘要： 本发明属于智能控制领域，具体涉及一种简化复杂模型的路网信控单元解耦方法、装置及介质，本专利以传感器技术作为数据来源，探索相邻交叉口的间距及进口道输入车流量与多智能体模型解耦训练之间的关系有什么规律，通过模型控制效果确定基于独立学习模式的MADRL算法的适用范围，以期在该范围内代替基于智能体间联合博弈的MADRL算法，简化模型训练复杂程度。与基于智能体间联合博弈的MADRL算法相比，测试结果表明，我们提出的模型在可解耦情况下的控制效果达到理想的水平。
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公开(公告)号：CN117114079B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311387091.4
申请日：2023-10-25
申请人： 中泰信合智能科技有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 北方工业大学 , 中国广电山东网络有限公司青岛市分公司
摘要： 本发明属于智能控制领域，具体涉及一种单交叉口信号控制模型迁移至目标环境的方法，本专利将控制模型从源训练环境迁移到目标环境，首先搭建信号控制模型的DQN深度强化学习框架；其次对控制模型的迁移环境进行交叉口参数匹配以及DQN参数校准，判断是否满足目标环境；然后基于控制模型在源训练环境下得到的先验知识，对目标环境中原始控制模型的神经网络权重进行初始化设置，得到迁移至目标环境的控制模型；最后在目标环境下对控制模型优化训练，待模型收敛后，停止优化训练。实验表明可以节省在控制模型迁移至新环境中，可以减少训练控制模型的时间成本，同时优化训练后的控制模型(56)对比文件Zhengyi Ge《.Reinforcement Learning-based Signal Control Strategies toImprove Travel Efficiency at UrbanIntersection》《.2020 InternationalConference on Urban Engineering andManagement Science (ICUEMS)》.2020,全文.温凯歌;曲仕茹;张玉梅.城市单交叉口信号多相位自适应控制模型.系统仿真学报.2009,(第10期),全文.
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公开(公告)号：CN112242071A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011110201.9
申请日：2020-10-16
申请人： 山东摩西网络科技有限公司 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于动态编组重构的道路自动驾驶车辆协同避障方法，涉及自动驾驶与道路车辆避障领域。基于动态编组重构的道路自动驾驶车辆协同避障方法包括以下步骤：由车车信息交互获取障碍物位置、形态信息和附近车辆尺寸、位置、速度信息；确认每辆自动驾驶车待定驶入的目标车道；确认每辆自动驾驶车目标驶入位置；根据优先目标车道后方来车位置信息，划分可能的优先换道车辆集合；判断与后方来车时空轨迹是否交叉以及队尾车辆需要具有的速度；根据速度及安全距离要求反向计算车辆速度，计算出需要达到的车速、确定避障车辆组成；完成避障。
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公开(公告)号：CN117173914A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311456928.6
申请日：2023-11-03
申请人： 中泰信合智能科技有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 北方工业大学
摘要： 本发明属于智能控制领域，具体涉及一种简化复杂模型的路网信控单元解耦方法、装置及介质，本专利以传感器技术作为数据来源，探索相邻交叉口的间距及进口道输入车流量与多智能体模型解耦训练之间的关系有什么规律，通过模型控制效果确定基于独立学习模式的MADRL算法的适用范围，以期在该范围内代替基于智能体间联合博弈的MADRL算法，简化模型训练复杂程度。与基于智能体间联合博弈的MADRL算法相比，测试结果表明，我们提出的模型在可解耦情况下的控制效果达到理想的水平。
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