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公开(公告)号：CN118550613A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410612593.0
申请日：2024-05-17
申请人： 江苏中煤矿山设备有限公司 , 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于ros系统的矿井无人驾驶地面点剔除方法，创建python脚本，导入rospy、numba和numpy库文件，并设置全局变量，包括体素网格的分辨、点云在水平面上的宽度和高度的限制、点云在垂直方向上的最大高度限制和去除地面点时使用的高度差阈值；创建点云订阅函数，并设置相应的订阅参数，以读取点云数据，并转换为一个numpy数组，保留水平面上的宽度、高度和垂直方向上的最大高度范围内的点；创建地面点剔除函数，以计算每个体素中点云的最大和最小高度的差值，结合高度差阈值，去地面点；使用Numba对地面点剔除函数进行加速，并设置相应的加速参数；创建点云发布的函数，并设置相应的发布参数，以将剩余点云发布到新的ros话题。本发明复杂度低，并基于Numba进行了进一步加速，可以运行于性能受限的井下设备并无缝接入ros系统，具有较高的潜在商业价值。
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公开(公告)号：CN117633447A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311687460.1
申请日：2023-12-08
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V20/54 , G06V10/82 , G08G1/017 , G08G1/042 , G08G1/01 , H04N7/18
摘要： 本发明提出一种基于交通流数据采集设备缺失判断的交通流数据修复方法，采集交通流数据，预处理成流量数据，加入人为缺失，并用邻接矩阵记录车道间的拓扑关系；构建含有图变换网络GTN的生成对抗网络；使用生成对抗式的训练方式训练构建好的生成对抗网络，将流量数据输入训练好的生成器，输出修复数据；根据流量数据和修复数据计算每个交叉口的修复效率；对修复效率较低的交叉口所在区域增设摄像头设备。本发明通过数据采集设备缺失判断的方法，提高了算法精度。
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公开(公告)号：CN116980612A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310770337.X
申请日：2023-06-27
申请人： 南京理工大学 , 无锡联坤科技有限公司
IPC分类号： H04N19/42 , H04N19/182 , H04N5/265 , G06T3/40 , G06T1/20
摘要： 本发明提供一种利用图形处理器GPU（Graphics Processing Unit）加速以及拼接技术的实时视频压缩保存方法，使用FFmpeg以及CUDA实现多路低分辨率视频拼接合成一路高分辨率视频，并完成H.264或者H.265的压缩编码。本发明全流程均执行于GPU，不仅充分利用了其多线程的加速特性，而且减少了GPU与主机之间数据传输的耗时。同时，本发明降低了中央处理单元CPU（Central Processing Unit）的工作负载，提高了系统的多任务并发性能。
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公开(公告)号：CN115035717B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210617494.2
申请日：2022-06-01
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明提出了一种基于卡口数据的干线绿波交通评价方法，获得每个路段每个车道的车流量信息，计算各个路段的历史流量比和车道的历史流量比；根据干线路流量信息、渠化信息以及信号配时信息，对干线进行仿真建模；建立停车次数指标计算模型、溢出风险指标计算模型、绿灯利用率指标计算模型和旅行时间指标计算模型对干线绿波协调控制效果进行评价；通过层次分析法分别确定指标集合中的各指标在干线高峰时期和干线平峰时期的权重；对所有的评价指标进行指标正向化和标准化处理，对干线高峰时期和平峰时期分别采取不同的指标权重，并通过距离优劣法确定干线绿波交通的综合评价模型。本发明可以有效评价干线绿波协调控制策略的优劣。
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公开(公告)号：CN116052451A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310038066.9
申请日：2023-01-10
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G08G1/083
摘要： 本发明提出一种井字形交叉口信号配时方法及系统，对井字形交叉口的相位进行设计，并确定相位通行规则；进行信号总周期划分；在短周期内，将车流进行划分，根据不同车流在井字形交叉口产生的总延误，建立井字形交叉口短周期内车流的加权平均延误模型，进行短周期内车流加权平均延误计算；以加权平均延误最小为目标，构建短周期的优化模型，利用智能优化算法求解最优短周期时间，进行各车流通行所需的绿灯时间的计算，并根据约束条件对绿灯时间调整；进行通行绿灯时间合并，重新计算短周期时间；进行信号总周期合并，实现井字形交叉口信号配时。本发明可有效在减小车辆通过井字形交叉口的延误，避免滞留的车辆发生溢流。
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公开(公告)号：CN115830855A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211412404.2
申请日：2022-11-11
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于双状态划分的高速公路路段通行时间预测方法，包括：确定高速公路路段和门架间的上下游关系；获取高速公路历史数据；将历史数据处理为交通流量及平均通行时间序列；确定与时段对应的路段交通状态；划分车辆行驶速度状态；利用历史车辆的路段交通状态、车辆行驶速度状态及上游路段平均行驶速度，对下游路段通行时间建模并训练；实时采集目标车辆数据，提取特征输入通行时间预测模型，得到预测结果。本发明对高速公路交通数据进行了多源数据融合与时空特征分析，将宏观层面的路段交通状态和微观层面的具体车辆行驶状态相结合，运用贝叶斯模型，实现了以车辆为单位的高速公路通行时间精确预测。
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公开(公告)号：CN112328651B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011115125.0
申请日：2020-10-19
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种基于毫米波雷达数据统计特征的交通目标识别方法，包括：利用毫米波雷达采集交通目标数据；进行噪声数据清洗处理，构建不同交通目标的数据集；将每一种交通目标数据集划分为训练集、验证集和测试集；对雷达数据的各个属性进行相关性分析，找出与目标类别相关性高的属性；对获得的属性的雷达数据进行统计学分析，构建经验特征；利用经验特征、获得的属性以及训练集训练分类器，获得目标识别模型；利用高模型识别待测目标的类别。本发明通过较少的检测数据分析和建模，建立了具有较高实用价值的交通目标识别模型。其次，将传统的雷达目标识别任务与SVM、LSTM深度学习模型等机器学习算法相结合，提高了识别精度，具有较高的适应性。
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公开(公告)号：CN114627646A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210216986.0
申请日：2022-03-06
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于车牌识别数据的路段交通流模式识别方法及系统，确定基础研究路段，统计每辆车的出行链；基于路段的实时流量、驶入场所的车流量、驶出场所的车流量以及区域流量，将全天划分为不同时段并构建特征数据集；利用主成分分析法对特征数据集进行降维；将降维后的数据集分别传入不同的聚类算法，利用轮廓系数和Davies‑Bouldin指数评判出最优算法、最优模式类别数，以及基础研究路段的模式识别结果；利用不同的分类学习器对已经带有标签的基础研究路段进行学习，获得最优分类器，用于新增路段的交通流模式识别。本发明通过交通流模式识别结果能够找出明显地释放或者吸引车辆的路段，这对于整体路网的交通控制都是非常有用的。
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公开(公告)号：CN113689697A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110932749.X
申请日：2021-08-13
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于规则匹配和知识图谱的交通事件影响分析方法，采集待分析高速公路区域的历史交通数据和交通事件数据；计算事发地点周围路网的变速比；从采集的交通事件数据中选择交通事件特征；进行交通事件分类构建规则库，获取各类中各个事件的交通流突变的时空变化拟合曲线，构建交通事件影响类别表存储拟合曲线的拟合参数；综合采集的历史交通数据、交通事件数据，以及确定的事件影响类别和拟合参数，构建高速公路交通事件知识图谱；基于RETE算法的正向推理引擎，确定待分析交通事件的影响类别，并通过知识图谱查询，得到该事件对周围路网的时空影响。本发明能够在新的交通事件发生时，迅速获知当前交通事件对高速路网所造成的时空影响。
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公开(公告)号：CN112116533A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010785733.6
申请日：2020-08-06
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种雾霾天气下的车标检测方法，包括：利用暗通道去雾算法处理包含车辆的待检测图像，并对图像进行细节增强处理；利用深度学习检测算法检测去雾后的图像中的待检测车辆；利用经过训练的卷积神经网络识别待检测车辆的类型；结合待检测车辆的类型，获取待检测车辆的前脸组件位置关系；在HSV模型中利用阈值分割检测待检测车辆的车牌位置；在车牌左右两侧利用训练好的级联分类器检测两侧车灯；结合两侧车灯的位置以及车辆前脸组件的位置关系定位车标。本发明有效提高了暗通道去雾算法的实时性，更好地了恢复图像的细节，并且在车标检测中参考了与车型对应的组件位置关系，提高了不同车型车标检测的成功率，对于新车型也有很好的接纳能力。
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