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公开(公告)号：CN108731686A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810535950.2
申请日：2018-05-30
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明属于导航控制技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的无人机导航控制方法，本发明同时提供一种基于大数据分析的无人机导航控制系统，将第一数据源和第二数据源分别融合导航属性数据形成第一融合数据源和第二融合数据源，自动分别选取第一融合数据源和第二融合数据源相同的地物要素的控制要素且分别形成第一控制要素集合和第二控制要素集合，将第一控制要素集合和第二控制要素集合通过模型变换形成同一坐标空间，本发明解决了现有技术存在由于导航控制的关键因素在于电子地图的精确性和实时性，但现有的导航地图的基础测绘数据和兴趣点信息融合性能不理想，从而导致通过现有的电子地图不能达到精确制导的效果的问题，具有精确制导、信息科学、丰富、融合精度高、多源导航数据的有益技术效果。
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公开(公告)号：CN108959466B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810633142.X
申请日：2018-06-20
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F16/904
摘要： 本发明公开了一种基于BCS‑DBSCAN的出租车载客热点可视化方法及系统，该方法首先对大量出租车GPS数据轨迹进行清洗，提取GPS数据轨迹中的上车数据点或下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。迭代聚类结束后，根据标记统计查询出该各类簇中样本点数量。最终结合各类簇簇心和样本点数量，通过移动热力图模型决策阈值，对载客热点热力图渲染从而达到可视化效果。本发明可以适应大规模轨迹数据，便于识别城市出租车载客热点，多线程并行聚类速度快、精确度高，可视化效果好。
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公开(公告)号：CN108959466A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810633142.X
申请日：2018-06-20
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于BCS‑DBSCAN的出租车载客热点可视化方法及系统，该方法首先对大量出租车GPS数据轨迹进行清洗，提取GPS数据轨迹中的上车数据点或下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。迭代聚类结束后，根据标记统计查询出该各类簇中样本点数量。最终结合各类簇簇心和样本点数量，通过移动热力图模型决策阈值，对载客热点热力图渲染从而达到可视化效果。本发明可以适应大规模轨迹数据，便于识别城市出租车载客热点，多线程并行聚类速度快、精确度高，可视化效果好。
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公开(公告)号：CN108717537A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810536000.1
申请日：2018-05-30
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于模式识别的复杂场景的人脸识别方法，本发明同时提供一种基于模式识别的复杂场景的人脸识别系统，特征提取正视的人脸图像的训练样本形成第一姿态特征矩阵和第二姿态特征矩阵，将第一姿态特征矩阵通过第一高次多项式获得相应的变形变换系数，将第二姿态特征矩阵经代入变形变换系数通过第二高次多项式获得相应的拟合误差，将变形变换系数和拟合误差代入第二高次多项式形成相应的人脸图像变形函数，本发明解决了现有技术存在当人脸随着姿态、光照、遮挡等变化时，识别率会急剧下降，从而导致人脸变化后无法识别的问题，具有提高了变形人脸的识别率、提高拟合效果、形成变形的人脸图像、通过多项式函数来拟合的有益技术效果。
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公开(公告)号：CN108731686B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810535950.2
申请日：2018-05-30
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明属于导航控制技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的无人机导航控制方法，本发明同时提供一种基于大数据分析的无人机导航控制系统，将第一数据源和第二数据源分别融合导航属性数据形成第一融合数据源和第二融合数据源，自动分别选取第一融合数据源和第二融合数据源相同的地物要素的控制要素且分别形成第一控制要素集合和第二控制要素集合，将第一控制要素集合和第二控制要素集合通过模型变换形成同一坐标空间，本发明解决了现有技术存在由于导航控制的关键因素在于电子地图的精确性和实时性，但现有的导航地图的基础测绘数据和兴趣点信息融合性能不理想，从而导致通过现有的电子地图不能达到精确制导的效果的问题，具有精确制导、信息科学、丰富、融合精度高、多源导航数据的有益技术效果。
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公开(公告)号：CN108717537B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201810536000.1
申请日：2018-05-30
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于模式识别的复杂场景的人脸识别方法，本发明同时提供一种基于模式识别的复杂场景的人脸识别系统，特征提取正视的人脸图像的训练样本形成第一姿态特征矩阵和第二姿态特征矩阵，将第一姿态特征矩阵通过第一高次多项式获得相应的变形变换系数，将第二姿态特征矩阵经代入变形变换系数通过第二高次多项式获得相应的拟合误差，将变形变换系数和拟合误差代入第二高次多项式形成相应的人脸图像变形函数，本发明解决了现有技术存在当人脸随着姿态、光照、遮挡等变化时，识别率会急剧下降，从而导致人脸变化后无法识别的问题，具有提高了变形人脸的识别率、提高拟合效果、形成变形的人脸图像、通过多项式函数来拟合的有益技术效果。
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