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公开(公告)号：CN103247181A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310132512.9
申请日：2013-04-17
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/07
摘要： 基于视频车辆队长检测的红绿灯智能控制器及其控制方法。本发明提供一种成本较低的红绿灯控制装置及方法，它可以在各种类型路口中根据路面车辆排队等待状况自动调整红绿灯时间间隔。是利用现有路面摄像头采用视频分析技术进行路面等待车队长度检测并根据多个等待车道的检测结果动态调整交通信号灯时间间隔。在施工时只需在每个路口安装一个小型控制盒，极大的降低了安装成本、减小了施工规模。本发明具有较广的应用面。本发明能够实时地根据等待车道的车队长度自动控制信号灯时长，无需人工调整，能有效的提高道路通行效率，缓解十字路口拥堵状况，保证车辆和行人正常通行。
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公开(公告)号：CN111638941B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010436180.3
申请日：2020-05-21
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供一种基于数据资源分布的跨域方舱计算系统及方法，方舱生成与管理系统根据方舱数据与资源请求从虚拟数据中心系统获取数据资源分布图，从跨域资源管理系统获取跨域资源目录，并计算方舱的资源需求清单；跨域资源管理系统根据方舱的资源需求清单向资源所属的公有云或非云资源发出资源请求，并将资源请求成功信息发送至方舱生成与管理系统，以使方舱用户根据获取的跨域资源和数据资源分布图对应的数据资源建立方舱，并实现方舱计算。本发明的基于数据资源分布的跨域方舱计算系统及方法能够为动态任务生成专用定制、跨域伸缩、系统运维自治的任务计算环境。
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公开(公告)号：CN111638941A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010436180.3
申请日：2020-05-21
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供一种基于数据资源分布的跨域方舱计算系统及方法，方舱生成与管理系统根据方舱数据与资源请求从虚拟数据中心系统获取数据资源分布图，从跨域资源管理系统获取跨域资源目录，并计算方舱的资源需求清单；跨域资源管理系统根据方舱的资源需求清单向资源所属的公有云或非云资源发出资源请求，并将资源请求成功信息发送至方舱生成与管理系统，以使方舱用户根据获取的跨域资源和数据资源分布图对应的数据资源建立方舱，并实现方舱计算。本发明的基于数据资源分布的跨域方舱计算系统及方法能够为动态任务生成专用定制、跨域伸缩、系统运维自治的任务计算环境。
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公开(公告)号：CN106126328B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610471006.6
申请日：2016-06-24
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供一种基于事件分类的交通元数据管理方法及系统。其中，所述基于事件分类的交通元数据管理方法包括：获取交通元数据，并根据预设的决策树算法利用所述交通元数据的属性值进行决策，将所述交通元数据分成热点数据或非热点数据；根据元数据服务器的状态指标值采用模糊优选法确定第一目标服务器以及第二目标服务器；将所述热点数据和非热点数据存储到第一目标服务器，将所述热点数据复制到第二目标服务器。本发明的方案能够实现元数据服务器之间的负载均衡，提高数据检索速度，满足不同用户对不同数据的需求，提高用户访问效率。
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公开(公告)号：CN105957371B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610452920.6
申请日：2016-06-21
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/08
摘要： 本发明提供一种控制装置、及其应用的交通灯控制方法及系统，方法包括：当执行相位的绿灯时间大于最小绿灯时间且小于最大绿灯时间的情况下，当存在一候选相位的红灯时间大于或等于预设的最大红灯时间时，则红灯时间达到最大红灯时间的候选相位成为新的执行相位；否则计算执行相位以及候选相位的绿灯需求度，且当一候选相位的绿灯需求度大于执行相位的绿灯需求度时，令相应的候选相位成为新的执行相位；当执行相位的绿灯时间大于最大绿灯时间的情况下，对候选相位的排队车辆数进行检测，且令排队车辆数最多的候选相位成为新的执行相位。根据各相位的车流情况，对交通灯进行智能控制，进一步提高交叉口释放的车辆数量，保证交通运行的流畅。
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公开(公告)号：CN106412414A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610404267.6
申请日：2016-06-08
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供一种追踪系统、摄像头、监测方法、及监测系统，让摄像头自主联结为跟踪对象的网络系统，主动跟踪对象，并记录跟踪对象在不同监控场景及时间点的信息和逃逸路线，摄像头根据关联机制，设置相应的路由表，且在监控范围内执行监控动作，当在监测范围内根据预设的追踪信息监测到跟踪对象，或在监测范围内根据拍摄到的异常事件而监测到跟踪对象，或在监测范围内根据接收到其他摄像头发送的追踪信息而监测到跟踪对象时，获取跟踪对象的特征信息；当跟踪对象离开监测范围时，根据获取的特征信息生成新的追踪信息，且依据路由表将新的追踪信息发送至相应的其他摄像头。本发明可以高效准确的监测到跟踪对象，摄像头之间的信息传递可靠稳定。
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公开(公告)号：CN106021585A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610389219.4
申请日：2016-06-02
申请人： 同济大学
CPC分类号： G06F16/172 , G06F3/061 , G06F3/0643 , G06F3/067 , G06F16/13 , G06F16/182
摘要： 本发明提供一种基于时空特性的交通事件视频存取方法及系统。所述基于时空特性的交通事件视频存取方法包括：获取交通事件视频小文件；根据所述交通事件视频小文件的路段编号将所述交通事件视频小文件分配到不同的缓存中处理，每个缓存中所存储的所有交通事件视频小文件的路段编号对应的路段与所存储的第一个交通事件视频小文件的路段编号对应的路段间的距离都在预设的距离阈值范围内；当任一个缓存中的交通事件视频小文件满足预设的合并处理条件时，将所述缓存中的所有交通事件视频小文件合并成一个合并文件；所述合并文件中还包括小文件索引表；将所述合并文件存储到HDFS中，清除所述合并文件对应缓存中的文件。本发明方案能提高存取效率。
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公开(公告)号：CN105679079A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610107628.0
申请日：2016-02-26
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/127 , G08G1/0967
CPC分类号： G08G1/127 , G08G1/096716
摘要： 本发明涉及一种面向车路网协同的车载机系统，安装于车辆上，用于分别与信息中心和多个路口机建立通信连接，每个路口机设于一交叉路口处，该系统包括中央处理器以及分别连接中央处理器的摄像头模块、GPS模块、4G LTE模块和2.4G数传模块，中央处理器连接车辆上的车辆适配器，4G LTE模块连接信息中心，2.4G数传模块连接路口机。与现有技术相比，本发明可与路口机、信息中心通信，实现了车路网协同工作，具有体积小、精度高、快速查询等优点。
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公开(公告)号：CN104301671A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410490195.2
申请日：2014-09-23
申请人： 同济大学
IPC分类号： H04N7/18 , H04N21/231 , H04N21/647 , H04L29/08
摘要： HDFS中基于事件密集度的交通监控视频存储方法，其特征在于，具体包括如下步骤：智能摄像头获取交通监控数据，同时进行交通事件的检测，然后将交通视频流数据和数据中所包含的事件类型描述信息同时发送到视频服务器。视频服务器收到摄像头发来的视频流数据后对视频数据进行编码及分割，然后生成视频文件，并根据视频数据的事件描述信息为文件标明事件类型。将视频数据上传到HDFS；HDFS中的NameNode节点接收到数据存储请求后，调用基于事件密集度的数据放置策略为将要存放的数据文件选择目标数据节点；将文件存入步骤(3)中选中的目标数据节点中。能够解决HDFS存储海量交通监控视频时产生的节点负载不均衡问题，从而实现交通监控数据的高效存储。
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公开(公告)号：CN118277093A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379722.6
申请日：2024-03-29
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明属于负载预测领域，尤其涉及一种面向算力网络的负载预测方法，包括以下步骤：步骤S101，根据原始的算力网络服务器获取初始算力网络负载数据，基于获取的数据构建数据集；步骤S102，将采集到的数据集划分为训练集、验证集和测试集并进行数据预处理，方便后续模型使用；步骤S103，使用深度学习算法构建模型，使用训练集对模型进行训练，并通过验证集进行验证，不断的调整超参数直到预测结果和真实值接近，最后使用测试集测试最终的效果；步骤S104，比较真实的算力负载和基于历史数据预测出来的结果，将真实的负载数据重新组成新的数据集，加入到深度学习模型训练模块进行再次训练。本发明方法具有高准确性、实时性、自适应性等优点。
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