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公开(公告)号：CN114936710B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210671424.5
申请日：2022-06-14
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/47
摘要： 本发明公开了一种顺风车匹配订单顺路度确定方法，包括以下步骤：1)获取车主出行信息和乘客出行信息；2)根据乘客数与座位剩余容量、以及车主和乘客的出发时间差值进行顺风车订单初匹配；3)根据车主和乘客的起终点位置获取以下路线的路线距离和路线时长：4)根据所述第二路线和第四路线，分别在第二路线和第四路线上取n等分点，并分别通过线性拟合得到乘客和车主最优路线的方向向量，将两个方向向量的夹角记为路径夹角；5)顺路判断，通过路线顺路判据、方向顺路判据和起/终点路程判据综合考虑路线是否顺路；6)加权顺路度计算。本发明方法可使顺路度的计算更为合理，便于车主和乘客参考，促成顺风车订单的达成，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117743915A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311660886.8
申请日：2023-12-04
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06F18/241 , G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/213
摘要： 本发明提供了一种车辆轨迹预测方法、装置、自动驾驶车辆及存储介质，其方法包括：获取目标车辆在高速公路直线路段的直线路段数据；基于直线路段数据对初始轨迹预测模型进行预训练，获得轨迹预测预训练模型；获取目标车辆在高速公路交织区段的交织区段数据；基于交织区段数据对轨迹预测预训练模型进行训练，获得训练完备的目标轨迹预测模型；基于目标轨迹预测模型对目标车辆的行驶轨迹进行预测。本发明提高了对高速公路交织区段的行驶轨迹预测的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN114936710A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210671424.5
申请日：2022-06-14
申请人： 武汉理工大学
摘要： 本发明公开了一种顺风车匹配订单顺路度确定方法，包括以下步骤：1)获取车主出行信息和乘客出行信息；2)根据乘客数与座位剩余容量、以及车主和乘客的出发时间差值进行顺风车订单初匹配；3)根据车主和乘客的起终点位置获取以下路线的路线距离和路线时长：4)根据所述第二路线和第四路线，分别在第二路线和第四路线上取n等分点，并分别通过线性拟合得到乘客和车主最优路线的方向向量，将两个方向向量的夹角记为路径夹角；5)顺路判断，通过路线顺路判据、方向顺路判据和起/终点路程判据综合考虑路线是否顺路；6)加权顺路度计算。本发明方法可使顺路度的计算更为合理，便于车主和乘客参考，促成顺风车订单的达成，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN110347857B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910491117.7
申请日：2019-06-06
申请人： 武汉理工大学
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的遥感影像语义标注方法，包括如下几个步骤：数据获取；数据预处理；切割影像数据；制作样本集标注；构建强化学习网络模型；设置训练参数；选取训练集、验证集；使用训练集训练视觉语义嵌入网络；使用训练集训练value网络；使用训练集训练policy网络；使用训练集联合训练policy、value网络；使用验证集进一步优化网络参数；验证模型效果。本发明的目的就是将计算机视觉领域与遥感领域相结合，以强化学习的理念为基础对传统的VGG接GRU模型进行改进，进而解决传统方法的大样本量、训练周期长的问题，同时利用强化学习中实时反馈的机制可以减少目前遥感中难以解决的“同物异谱”、“异物同谱”问题对精度的影响。
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公开(公告)号：CN110347857A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910491117.7
申请日：2019-06-06
申请人： 武汉理工大学
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的遥感影像语义标注方法，包括如下几个步骤：数据获取；数据预处理；切割影像数据；制作样本集标注；构建强化学习网络模型；设置训练参数；选取训练集、验证集；使用训练集训练视觉语义嵌入网络；使用训练集训练value网络；使用训练集训练policy网络；使用训练集联合训练policy、value网络；使用验证集进一步优化网络参数；验证模型效果。本发明的目的就是将计算机视觉领域与遥感领域相结合，以强化学习的理念为基础对传统的VGG接GRU模型进行改进，进而解决传统方法的大样本量、训练周期长的问题，同时利用强化学习中实时反馈的机制可以减少目前遥感中难以解决的“同物异谱”、“异物同谱”问题对精度的影响。
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