公开(公告)号：CN115082551A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210571926.0

申请日：2022-05-24

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  黄英凡 ,  刘京尧 ,  王兆其

IPC: G06T7/70 ,  G06T7/246 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于无人机航拍视频的多目标检测的方法，包括：获取无人机航拍视频，提取其中各视频帧对应的图像；将各视频帧对应的图像按序输入根据本发明的用于无人机航拍图像的多目标检测模型的训练方法训练得到的多目标检测模型，得到连续的视频帧对应的目标检测结果；由此，可提高多目标检测模型进行目标检测的精度。

公开(公告)号：CN112907969B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202110143302.4

申请日：2021-02-02

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  刘京尧 ,  王兆其

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种预测道路交通流量的方法和系统，该方法利用道路交通流量仿真模型预测道路交通流量，道路交通流量仿真模型包括多头注意力层和基于LSTM的时空处理层，其中多头注意力层用于整合空间上其他路段的隐层状态信息，基于LSTM的时空处理层用于有效的理解当前交通流的时空间状态以准确地反映出目前空间上的交通状态。通过使用本发明的方法和系统能够对交通流变化做出准确预测。

公开(公告)号：CN112907969A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110143302.4

申请日：2021-02-02

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  刘京尧 ,  王兆其

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种预测道路交通流量的方法和系统，该方法利用道路交通流量仿真模型预测道路交通流量，道路交通流量仿真模型包括多头注意力层和基于LSTM的时空处理层，其中多头注意力层用于整合空间上其他路段的隐层状态信息，基于LSTM的时空处理层用于有效的理解当前交通流的时空间状态以准确地反映出目前空间上的交通状态。通过使用本发明的方法和系统能够对交通流变化做出准确预测。

公开(公告)号：CN115082551B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202210571926.0

申请日：2022-05-24

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  黄英凡 ,  刘京尧 ,  王兆其

IPC: G06F30/27 ,  G06T7/70 ,  G06T7/246 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于无人机航拍视频的多目标检测的方法，包括：获取无人机航拍视频，提取其中各视频帧对应的图像；将各视频帧对应的图像按序输入根据本发明的用于无人机航拍图像的多目标检测模型的训练方法训练得到的多目标检测模型，得到连续的视频帧对应的目标检测结果；由此，可提高多目标检测模型进行目标检测的精度。

公开(公告)号：CN118116199A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410348295.5

申请日：2024-03-26

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  刘京尧 ,  王兆其 ,  毕慧堃

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供一种用于车辆运动轨迹仿真的深度神经网络，其中车辆运动轨迹以不同时刻车辆的位置表示，深度神经网络包括注意力网络，循环神经网络和全连接神经网络，并且：注意力网络，用于从交通要素中提取空间特征，其中所述交通要素包括车道线，车辆和行人，所述车道线，车辆和行人以向量表示；循环神经网络，用于根据所述空间特征和循环神经网络所提取的前一时刻的状态提取当前时刻的状态；全连接神经网络，用于根据当前时刻的状态计算下一时刻车辆的位置与速度。本发明的深度神经网络相比于现有的车辆运动轨迹仿真的深度神经网络跨场景能力和仿真准确率都有着明显的提升。并且对于比城市路口相对简单的交通场景同样适用。

公开(公告)号：CN118116198A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410348287.0

申请日：2024-03-26

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  刘京尧 ,  王兆其 ,  毕慧堃

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种用于交通流仿真的深度神经网络，其中交通流以不同时刻车辆的数量表示，深度神经网络包括：输入预处理模块，用于对输入的交通场景内的要素数据进行编码，交通场景内的要素包括：基于形式化表达的路网结构、信号灯的周期变化以及交通需求；空间信息编码模块，用于从输入的形式化表达的各类要素数据中提取空间信息；时序信息编码模块，用于根据编码后的各类要素数据和提取的空间信息计算当前时刻每个节点的车辆数目信息。基于本发明深度神经网络的方法相比于现有的宏观仿真方法准确性有较大的提升，同时准确的再现了有信号灯的路口处车辆队列的累积与消散、车辆比例的周期变化等现象，并且对于其它交通状况相对简单的地方同样适用。