公开(公告)号：CN109685288B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN201910034735.9

申请日：2019-01-15

申请人： 电子科技大学 ,  四川浩特通信有限公司

发明人： 吴春江 ,  郑皓文 ,  乐代波 ,  严浩 ,  陈虹洁 ,  谢雨霖 ,  王蒲

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种分布式交通流预测方法及系统，所述方法，包括：步骤1，获取交通流数据；步骤2，采用预先建立的分布式交通流预测模型对交通流数据进行处理得到预测结果；其中，所述分布式交通流预测模型的生成方法为：步骤2.1，基于交通流数据计算实测单路段拥堵值；步骤2.2，基于所述实测单路段拥堵值训练单路段交通流预测模型；步骤2.3，采用深度随机森林，将选定区域的交通流数据和所述单路段交通流预测模型输出的预测单路段拥堵值作为训练集数据输入，训练分布式交通流预测模型。本发明将计算由各个节点分担，进行并行运算，大大减少了服务器的运算量和运算时间。

公开(公告)号：CN109685288A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201910034735.9

申请日：2019-01-15

申请人： 电子科技大学 ,  四川浩特通信有限公司

发明人： 吴春江 ,  郑皓文 ,  乐代波 ,  严浩 ,  陈虹洁 ,  谢雨霖 ,  王蒲

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G08G1/01

CPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/0454 ,  G08G1/0104 ,  G08G1/0125

摘要： 本发明公开了一种分布式交通流预测方法及系统，所述方法，包括：步骤1，获取交通流数据；步骤2，采用预先建立的分布式交通流预测模型对交通流数据进行处理得到预测结果；其中，所述分布式交通流预测模型的生成方法为：步骤2.1，基于交通流数据计算实测单路段拥堵值；步骤2.2，基于所述实测单路段拥堵值训练单路段交通流预测模型；步骤2.3，采用深度随机森林，将选定区域的交通流数据和所述单路段交通流预测模型输出的预测单路段拥堵值作为训练集数据输入，训练分布式交通流预测模型。本发明将计算由各个节点分担，进行并行运算，大大减少了服务器的运算量和运算时间。

公开(公告)号：CN111652081B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202010401842.3

申请日：2020-05-13

申请人： 电子科技大学

发明人： 周世杰 ,  王蒲 ,  程红蓉 ,  刘启和 ,  廖永建 ,  潘鸿韬

IPC分类号： G06V20/70 ,  G06V20/40 ,  G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/62 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种基于光流特征融合的视频语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，判定视频序列的当前视频帧图像为关键帧图像或非关键帧图像；若为关键帧图像，则执行步骤2，若为非关键帧图像，则执行步骤3；步骤2，提取当前视频帧图像的融合位置依赖信息和通道依赖信息的高层语义特征图；步骤3，通过计算光流场得到当前视频帧图像的高层语义特征图；步骤4，对步骤2和步骤3得到的高层语义特征图进行上采样，得到语义分割图。本发明的方法中融入了光流场和注意力机制思想，可以提升视频语义分割的速率和准确率。

公开(公告)号：CN111667506B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202010405359.2

申请日：2020-05-14

申请人： 电子科技大学

发明人： 周世杰 ,  潘鸿韬 ,  程红蓉 ,  刘启和 ,  廖永建 ,  王蒲

IPC分类号： G06T7/246

摘要： 本发明公开了一种基于ORB特征点的运动估计方法，包括如下步骤：步骤1，采用oFAST特征点与rBRIEF描述子相结合的方式分别提取两帧图像的ORB特征点；步骤2，对两帧图像的ORB特征点进行基于暴力匹配BF和PROSAC的特征匹配，得到最优拟合模型；步骤3，基于所述最优拟合模型，并混合GICP与ICP算法进行运动估计。本发明建立了混合ICP与GICP的运动估计算法估算出机器人的运动轨迹，并在其中采用了基于暴力匹配BF与渐进采样一致性算法PROSAC的从粗到精的特征匹配方法，能够减少因受到干扰而出现的误匹配现象。

公开(公告)号：CN111652081A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010401842.3

申请日：2020-05-13

申请人： 电子科技大学

发明人： 周世杰 ,  王蒲 ,  程红蓉 ,  刘启和 ,  廖永建 ,  潘鸿韬

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于光流特征融合的视频语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，判定视频序列的当前视频帧图像为关键帧图像或非关键帧图像；若为关键帧图像，则执行步骤2，若为非关键帧图像，则执行步骤3；步骤2，提取当前视频帧图像的融合位置依赖信息和通道依赖信息的高层语义特征图；步骤3，通过计算光流场得到当前视频帧图像的高层语义特征图；步骤4，对步骤2和步骤3得到的高层语义特征图进行上采样，得到语义分割图。本发明的方法中融入了光流场和注意力机制思想，可以提升视频语义分割的速率和准确率。

公开(公告)号：CN111667506A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010405359.2

申请日：2020-05-14

申请人： 电子科技大学

发明人： 周世杰 ,  潘鸿韬 ,  程红蓉 ,  刘启和 ,  廖永建 ,  王蒲

IPC分类号： G06T7/246

摘要： 本发明公开了一种基于ORB特征点的运动估计方法，包括如下步骤：步骤1，采用oFAST特征点与rBRIEF描述子相结合的方式分别提取两帧图像的ORB特征点；步骤2，对两帧图像的ORB特征点进行基于暴力匹配BF和PROSAC的特征匹配，得到最优拟合模型；步骤3，基于所述最优拟合模型，并混合GICP与ICP算法进行运动估计。本发明建立了混合ICP与GICP的运动估计算法估算出机器人的运动轨迹，并在其中采用了基于暴力匹配BF与渐进采样一致性算法PROSAC的从粗到精的特征匹配方法，能够减少因受到干扰而出现的误匹配现象。