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公开(公告)号：CN110222132B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201910447961.X
申请日：2019-05-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于相对行人导航的相对语义影像生成方法及装置，该方法包括：获取地理实体之间的相对语义数据，并按照地理实体的对象编号构建相对语义矩阵；将每一相对语义矩阵作为图像通道，将数据类型和大小相同的多个图像通道作为一个图层，将所有图层共同存储至图像文件，以供实现相对行人导航。本发明通过将每一相对语义矩阵作为图像通道,将数据类型和大小相同的多个图像通道作为一个图层，将所有图层共同存储至图像文件中，从而保持了相对语义数据原有的特点，使得结构简单、索引方便快速，且减小了相对导航中数据的存储开销。
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公开(公告)号：CN113408563B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010904271.5
申请日：2020-09-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种微博舆情动态时空关联下浒苔灾害空间分布推估方法，使用历年的浒苔灾害和对应的微博社会舆情数据,根据浒苔灾害的覆盖面积、分布长宽、旋转角度与漂移重心，微博社会舆情的热点辐射范围、热点辐射强度、标准差椭圆角度、标准差椭圆范围构建双向联想神经网络，实现在得到微博社会舆情数据时可以推估浒苔空间分布于态势的目的。在使用双向联想神经网络预测浒苔灾害的过程中，使用残差网络对双向联想神经网络稳定状态下的结果进行校正，使用基于APRIORI算法提取得到的浒苔与微博时空关联规则对神经网络运行的结果进行校正，最后得到推估的当前浒苔灾害空间分布与发展的态势。
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公开(公告)号：CN110502980B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910624101.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种行人边过马路边玩手机情景行为的识别方法，其基于地理位置信息、传感器信息、app类型信息进行多来源信息融合推断。首先利用位置信息判断是否进入路口缓冲区；接着利用加速度计、陀螺仪及邻近传感器进行玩手机姿态判断，其中采用D‑S证据理论结合模糊数学的方法进行推理判断，并对模糊三角数的阈值确定采用了箱型图统计方法去除异常值；最后根据当前使用app信息判断虚拟空间活动是否为导航活动，从而综合判断手机的使用是否使行人分心。本发明通过融合行人在现实空间和虚拟空间的多源信息，可有效识别行人边过马路边玩手机行为，从而可应用于改善社会低头族现象，减少交通事故发生。
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公开(公告)号：CN110501302B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910691190.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/17 , G01N21/359 , G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种多源证据融合数据的浒苔分布图生成方法，使用MODIS卫星影像数据、Sentinel‑2A卫星影像数据和监测船数据，根据监测船数据和MODIS与Sentinel‑2A各自提取的四类植被指数进行融合，实现浒苔覆盖范围的提取。在融合过程中，使用支持度矩阵筛选每个像素位置支持度较大的证据，使用特征等级表保留等级较高但被剔除的证据，使用相容矩阵修改每个证据的基本概率分配，最后使用Dempster证据融合规则进行浒苔覆盖范围的提取。
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公开(公告)号：CN110501302A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910691190.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种多源证据融合数据的浒苔分布图生成方法，使用MODIS卫星影像数据、Sentinel-2A卫星影像数据和监测船数据，根据监测船数据和MODIS与Sentinel-2A各自提取的四类植被指数进行融合，实现浒苔覆盖范围的提取。在融合过程中，使用支持度矩阵筛选每个像素位置支持度较大的证据，使用特征等级表保留等级较高但被剔除的证据，使用相容矩阵修改每个证据的基本概率分配，最后使用Dempster证据融合规则进行浒苔覆盖范围的提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408563A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010904271.5
申请日：2020-09-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种微博舆情动态时空关联下浒苔灾害空间分布推估方法，使用历年的浒苔灾害和对应的微博社会舆情数据,根据浒苔灾害的覆盖面积、分布长宽、旋转角度与漂移重心，微博社会舆情的热点辐射范围、热点辐射强度、标准差椭圆角度、标准差椭圆范围构建双向联想神经网络，实现在得到微博社会舆情数据时可以推估浒苔空间分布于态势的目的。在使用双向联想神经网络预测浒苔灾害的过程中，使用残差网络对双向联想神经网络稳定状态下的结果进行校正，使用基于APRIORI算法提取得到的浒苔与微博时空关联规则对神经网络运行的结果进行校正，最后得到推估的当前浒苔灾害空间分布与发展的态势。
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公开(公告)号：CN110211380B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910479607.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出了一种多源交通数据融合的高速公路拥堵区间探测方法。本发明对高速公路路径识别系统的识别数据、联网收费系统收费站流水数据、两客一危重点车辆GPS轨迹数据三类交通数据作数据预处理，并对高速公路路网进行多层次的路网划分；利用预处理后的三类交通源数据及划分的路网，对第一层次的路网、第二层次的路网以及第三层次的路网上的数据进行匹配；使用三个层次匹配的数据，利用层次拥堵区间探测框架计算得出多层次的高速公路各基本路段的交通状态。本发明使拥堵区间探测结果更为可靠，可探测得到多层次的拥堵区间分布结果，且可减少数据计算量，提高探测速度。
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公开(公告)号：CN110211380A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910479607.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出了一种多源交通数据融合的高速公路拥堵区间探测方法。本发明对高速公路路径识别系统的识别数据、联网收费系统收费站流水数据、两客一危重点车辆GPS轨迹数据三类交通数据作数据预处理，并对高速公路路网进行多层次的路网划分；利用预处理后的三类交通源数据及划分的路网，对第一层次的路网、第二层次的路网以及第三层次的路网上的数据进行匹配；使用三个层次匹配的数据，利用层次拥堵区间探测框架计算得出多层次的高速公路各基本路段的交通状态。本发明使拥堵区间探测结果更为可靠，可探测得到多层次的拥堵区间分布结果，且可减少数据计算量，提高探测速度。
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公开(公告)号：CN107273488B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710444308.9
申请日：2017-06-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9537 , H04W4/02 , G06Q10/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种现实空间活动与网络空间行为时空联动作用评价方法，利用手机时空轨迹数据计算活动期间活动区域手机用户数；利用手机时空轨迹数据，通过识别手机用户的“家”的位置，构建现实空间的活动辐射力模型；根据社交媒体数据增长规律，利用logistic模型构建网络空间的活动辐射力模型；构建现实空间与网络空间的综合时空辐射力模型，作为时空联动强度的计算依据；通过比较活动在现实空间、网络空间、现实空间‑网络空间的时空辐射力、传播速度，计算现实空间与网络空间的时空联动强度。本发明增加了现实空间活动与网络空间行为在消息传播过程中的时空联动分析，能更加真实地展现活动影响传播的整个过程。
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公开(公告)号：CN109033407A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810879141.3
申请日：2018-08-03
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种基于AIS的海运网络层级划分方法，包括根据船舶自动识别轨迹AIS，构建基于AIS的海运网络；定义海运网络节点特性和海运网络边特性，根据海运网络节点特性和海运网络边特性，构建海运网络层级划分方法，包括根据所有节点连接的其他节点个数占比和服务吞吐量占比平均值，所有边的服务时间占比、服务吞吐量占比、边承载交通流的稳定性的均值，对海运网络划分层级；扩展进行基于海运网络层级划分的节点或边的层级跳跃分析。本发明提供海运网络层级划分方法能够充分了解海运网络在各个阶段的网络层级动态，为基于海运网络层级跳跃的影响因素识别和交通流预测提供支撑，有助于海洋运输均衡发展的科学决策。
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