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公开(公告)号：CN109711383B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910012447.3
申请日：2019-01-07
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A61B5/369
摘要： 本发明请求保护一种基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法，包括以下步骤：S1，利用短时傅里叶变换将原始左右手运动想象脑电信号转换为二维时频图；S2，对得到的二维时频图设计了一种5层卷积神经网络结构，为了避免时间与频率信息的混杂，采取了一维卷积方式进行特征提取；S3，利用反向传播算法训练整个CNN网络；S4，以支持向量机作为整个模型的分类器，将支持向量机替换CNN中的输出层。本发明能够保证在脑电数据集中，提取的左右手运动想象脑电信号特征具有较高的识别率，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN105809950A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610181181.1
申请日：2016-03-28
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G08G1/00
CPC分类号： G08G1/22
摘要： 本发明公开了一种基于车路协同技术的车辆编队方法及其系统，其通过预先沿道路两侧均匀设置多个路侧设备，以及预先在每辆车上安装用于实时采集车况信息的车载装置，使得车与车之间车辆与路侧设备之间，路侧设备与路侧设备之间均可通过DSRC短波通信，从而使车辆可根据其附近车辆的运行情况和当前的道路状况，申请创建车队或者建立车辆队列，并由该路侧设备根据该请求反馈相应的编队策略，使得道路上零散的车辆以队列的形式进行行驶，进而提高了交通系统的通行能力及利用效率，并且减少道路拥堵的发生。
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公开(公告)号：CN104978857A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510274329.1
申请日：2015-05-26
申请人： 重庆邮电大学
CPC分类号： G08G1/0133 , G06N3/0418
摘要： 本发明公开了一种基于混沌理论的交通状态预测方法及其装置。本发明的该交通状态预测方法包括步骤：采集交通道路的数据流，得到多个交通参数的时间序列；根据所述交通参数的时间序列进行多参数相空间重构，得到多参数相空间，并在所述多参数相空间中，结合Bayes估计理论进行相点最优融合，得到对应于所述多个交通参数的融合相空间；对所述融合相空间中的时间序列进行混沌分析，当分析得出所述融合相空间的时间序列呈现混沌特性，则结合RBF神经网络对交通道路进行混沌预测。本发明的交通状态预测方法相较于传统的单参数时间序列预测方法，能够获得更好的预测效果，其预测性和精度较高。
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公开(公告)号：CN105869439A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610228081.X
申请日：2016-04-13
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G08G1/16 , G08G1/01 , G08G1/0967
CPC分类号： G08G1/166 , G08G1/0116 , G08G1/096783
摘要： 本发明公开了一种基于车路协同技术的道路交汇口防撞预警方法、路侧设备与防撞系统。本发明通过设置在道路交汇口的路侧设备接收每辆车通过特定的车载设备发送来的GPS信息，并对该GPS信息数据进行碰撞预测分析，从而生成预警信息，并将该预警信息向有潜在碰撞风险的车辆进行转发，最终车载设备在接受到预警信息的后，对该预警信息进行响应，从而降低交汇口处匝道与主干道上车辆发生碰撞的可能性，极大地提高了高速行驶情况下或交汇口出现盲区情况下的车辆驾驶安全。
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公开(公告)号：CN105869439B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610228081.X
申请日：2016-04-13
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G08G1/16 , G08G1/01 , G08G1/0967
摘要： 本发明公开了一种基于车路协同技术的道路交汇口防撞预警方法、路侧设备与防撞系统。本发明通过设置在道路交汇口的路侧设备接收每辆车通过特定的车载设备发送来的GPS信息，并对该GPS信息数据进行碰撞预测分析，从而生成预警信息，并将该预警信息向有潜在碰撞风险的车辆进行转发，最终车载设备在接受到预警信息的后，对该预警信息进行响应，从而降低交汇口处匝道与主干道上车辆发生碰撞的可能性，极大地提高了高速行驶情况下或交汇口出现盲区情况下的车辆驾驶安全。
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公开(公告)号：CN109711383A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910012447.3
申请日：2019-01-07
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/0476
摘要： 本发明请求保护一种基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法，包括以下步骤：S1，利用短时傅里叶变换将原始左右手运动想象脑电信号转换为二维时频图；S2，对得到的二维时频图设计了一种5层卷积神经网络结构，为了避免时间与频率信息的混杂，采取了一维卷积方式进行特征提取；S3，利用反向传播算法训练整个CNN网络；S4，以支持向量机作为整个模型的分类器，将支持向量机替换CNN中的输出层。本发明能够保证在脑电数据集中，提取的左右手运动想象脑电信号特征具有较高的识别率，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN105761521A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201511013578.1
申请日：2015-12-31
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G08G1/09 , G08G1/095 , G08G1/0962 , G08G1/07 , G08G1/08
CPC分类号： G08G1/09 , G08G1/07 , G08G1/08 , G08G1/095 , G08G1/096783
摘要： 本发明公开了一种基于车联网的实时交通诱导方法及路侧系统。本发明的该实时交通诱导路侧系统包括沿道路两侧间隔设置的多个路侧设备，设置在路口的智能交通灯，安装于车辆上的车载终端，以及后台控制中心，且每个路侧设备均通过3G/4G网络与后台控制中心无线通信连接，靠近智能交通灯的路侧设备与智能交通灯无线通信连接，而驶入各个路侧设备覆盖范围内的各个车辆的车载终端也通过无线通信网路与对应的路侧设备无线通信连接。本发明的路侧系统能够实现车辆诱导和交通灯的控制，即实现了车联网环境下根据车流量、环境等因素来调整红绿灯显示状态，可有效的减缓交通堵塞现象，提高主干道的运行能力，也可有效提高交通系统的运行能力。
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