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公开(公告)号：CN116912043A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310846917.2
申请日：2023-07-11
Applicant: 大连交通大学
IPC: G06Q50/14 , G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 一种基于大数据的智慧红色旅游系统，数据采集模块用于采集与红色旅游相关的数据，红旅信息存储模块存储采集到的红色旅游数据，数据分析与挖掘模块对收集到的数据进行分析和挖掘，提取有关红色旅游的关键信息和模式，个性化推荐模块根据大数据分析结果生成个性化的红色旅游推荐，智能导览模块任意选择大数据分析得出的热门景点利用地理定位和导航技术为用户提供实时的导航指引和红色旅游景点的语音导览，旅游信息发布模块将根据大数据分析推荐的景点和路线规划等信息发送至游客移动终端，游客移动终端使游客可在游客端进行查看景点、购买门票等操作。本发明将红旅相关数据转化为有用的信息和智能服务，为游客提供更便捷、个性化的旅游体验。
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公开(公告)号：CN116815474A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310712291.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 大连交通大学
Abstract: 一种基于PLC的PID控制可升降晾衣杆，结构包括晾衣杆、导轨、可编程控制器PLC、变频器、触摸屏和电机，触摸屏设定电机的正反转和速度档位，并将信号传送给可编程控制器PLC，可编程控制器PLC接收触摸屏信号，控制电机正反转，并且能采集电机转速，与转速给定进行比较，通过PID控制运算，得到速度控制信号，变频器能够接受可编程控制器PLC发来的速度控制信号，并控制电机转速，用户可在触摸屏上控制晾衣杆移动方向与移动速度，通过PID控制使得速度控制更加准确便捷。本发明具有控制准确地到达设定的速度和位置、使用方便快捷的优点。
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公开(公告)号：CN117012044A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310889063.6
申请日：2023-07-19
Applicant: 大连交通大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的多交叉路口交通信号控制方法，路网中红绿灯作为智能体,该智能体运行一个深度强化学习算法,根据多叉路口的具体情况对红绿灯的相位选择进行训练,通过对红绿灯相位选择的调节可以完成车流调节。根据五进路口的交通状况输入深度强化学习算法中获得评分值最高的行动，从而对红绿灯的相位进行调节,并且不断的对采取行动进行调整,从而使得路网中的车流得到最优的调节,保证道路的通行效率最优，同时也可以经过适当的简化，应用于8相位、6相位的交叉路口。本发明解决车辆等待时间过长、车道被占有率过高、模型训练不稳定不合理的问题。
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公开(公告)号：CN116912770A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310848825.8
申请日：2023-07-10
Applicant: 大连交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于改进YOLOv8的公共场所吸烟检测方法，该发明对商场中监控视频的吸烟行为进行检测，吸烟行为包括嘴上叼香烟并呼出香烟的烟雾，手中持有点燃的香烟，改进后YOLOv8模型，解决了误检率高和准确性低等问题。包括以下步骤：S1、采集吸烟图像形成数据集，使用Labellmg标注图像，划分数据集；S2、采用YOLOv8模型，同时增加小目标检测层；S3、改进YOLOv8骨干网络，用轻量化网络MobileNetV3代替Darknet53；S4、为YOLOv8模型的Neck中引入注意力机制CBAM；S5、优化损失函数，将CIoU替换为EIoU；S6、基于预设的测试集输入到训练好的改进的YOLOv8模型中，对每一张图像进行检测，得到目标检测结果。本发明通过改进YOLOv8模型提升了准确率、检测速度和精度。
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公开(公告)号：CN115713682A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211364086.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 大连交通大学
Abstract: 一种基于改进yolov5s的安全帽佩戴检测算法，在原始yolov5s的基础上进行改进，首先将坐标注意力机制加入yolov5s，将定位信息嵌入到通道注意力中，使得网络能够更大范围地关注；其次为了更好地了解多层次的特征，增加了一个小目标检测层，从而增强了模型的识别能力；最后，用SIOU替换了yol ov5s的边框回归损失函数CIOU，从而提高了算法的学习速度和精确度。实验结果表明，改进模型在小目标、密集目标的检测效果上要优于原始yolov5s模型，并且能够获得很好的检测精度，满足在复杂施工场景下对安全帽佩戴检测的准确性需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117315538A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311268795.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86 , G06V10/764
Abstract: 一种基于改进YOLOv8的智慧工厂内违规行为检测方法，该发明在检测各种违规行为如人员进入禁止区域、未戴安全帽、设备操作不当、吸烟等方向有一定通用性，为解决工厂内检测摄像头质量不一，图像分辨率不同和复杂场景从而导致的检测精度低漏检率较高和定位不够准确问题，提出改进YOLOv8的工厂内工人违规行为检测算法，利用DConv替代了传统的Conv，可变形卷积在采样时更贴近物体的形状和尺寸，更具有鲁棒性，并在C2f模块内添加了BiFormer注意力机制，以此来增加模型的表征能力；为了提高对候选框合理的选取率，对YOLOv8的解耦头进行修改，添加了WIOU损失函数，优化检测模型，使其能够更好地预测目标的位置；本发明具有更好的实时性，对不同分辨率图像的识别具有更高的精度。
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公开(公告)号：CN116863729A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310903088.7
申请日：2023-07-21
Applicant: 大连交通大学
Abstract: 一种基于深度强化学习算法的道路交通信号控制优化方法，包括：根据路网环境信息和当前时刻路口车辆流量信息确认所述交叉口所处的状态信息；在原有MUDQN算法提出了多个动作空间,在不同的条件下,执行不同动作空间里的动作,并且提出了新的状态空间和新的奖励函数。利用经验回放池中存储的数据来训练我们的模型,使多个智能体最终达到NASH均衡状态。其中，该交通信号控制优化方法的输入参数为对应于所述信号灯的交叉口观测信息和相邻路口当前获得的奖励值，该交通信号控制模型的模块的输出参数为当前时刻所述信号灯的相位。
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公开(公告)号：CN103389720B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310335665.3
申请日：2013-08-02
Applicant: 大连交通大学
IPC: G05B19/418 , E06B9/26 , H04M1/725
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种应用手机实现百叶窗自动控制系统，包括软件模块、通信模块和工作模块，软件模块的Android手机设定亮度值、选择通讯和控制方式，通过通信模块的openwrt无线路由器由WIFI与手机连接，将手机发送来的指令通过TTL串行口转发到单片机上传递到工作模块，通过单片机的获取、分析、比较、判断控制步进电机带动百叶窗的关、闭和开度，从而调节室内光线。无线路由器还可以桥接到互联网上，进行远程控制；在手动控制模式下，单片机控制步进电机带动百叶窗开启、关闭、调节室内光线；在自动控制模式下，需要通过光敏电阻监测室内光线，与亮度设定值比较后控制，使室内光线亮度始终保持在设定值。室内光线亮度值由LED数码管显示。
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公开(公告)号：CN103389720A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310335665.3
申请日：2013-08-02
Applicant: 大连交通大学
IPC: G05B19/418 , E05F15/10 , E05F15/20 , H04M1/725
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种应用手机实现百叶窗自动控制系统，包括软件模块、通信模块和工作模块，软件模块的Android手机设定亮度值、选择通讯和控制方式，通过通信模块的openwrt无线路由器由WIFI与手机连接，将手机发送来的指令通过TTL串行口转发到单片机上传递到工作模块，通过单片机的获取、分析、比较、判断控制步进电机带动百叶窗的关、闭和开度，从而调节室内光线。无线路由器还可以桥接到互联网上，进行远程控制；在手动控制模式下，单片机控制步进电机带动百叶窗开启、关闭、调节室内光线；在自动控制模式下，需要通过光敏电阻监测室内光线，与亮度设定值比较后控制，使室内光线亮度始终保持在设定值。室内光线亮度值由LED数码管显示。
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公开(公告)号：CN116873578A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310903089.1
申请日：2023-07-21
Applicant: 大连交通大学
Abstract: 一种基于3D建模技术的码垛机器人数字孪生方法，在应用机器人的场合有一定的通用性。利用3D建模软件绘制出相应的模型，在仿真软件中加载3D模型，然后对机器人程序进行分析和拆解，并在3D模型中设置相应的路径程序，最后在模型中添加所需的信号并通过OPC服务器与设备进行通讯，在实际应用过程中，可以观察到3D模型与实际设备在相同的时刻，执行的码垛程序一致，并且在人为调整机器人工具夹紧度时，若工件发生脱落或在抓取点时未按要求正常抓取时，机器人与3D模型都将停止，3D模型按照预期要求正常抓取工件，此时便可快速判断出故障出自何处，有效得压缩了检修时间。本发明具有有效压缩检修时间、生产安全性好、生产效率高的优点。
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