“宣帆”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果21个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于超松弛迭代法的大规模城市交通网络流量分配方法-CN202310636679.2在审
发明人：刘新成;宣帆;黄俊;韩旭;顾子渊;刘志远 -专利权人：江苏博宇鑫信息科技股份有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于超松弛迭代法的大规模城市交通网络流量分配新方法，根据道路交通网络和城市出行分布，计算道路交通网络上的最短路并建立初始路径集合，并通过更新路段的流量以及出行时间，从而更新最短路径集合，然后应用梯度投影算法更新路径流量；进一步地，基于超松弛迭代法的基本原理，对当前OD对的路径流量进行修正，并应用Armijo准则来确定超松弛迭代法中的松弛因子；最后，计算精度指标，并判断收敛状态。本发明在基于路径流量分配技术的基础上，应用超松弛迭代法的原理，提出了大规模交通网络流量分配新方法，在大规模交通网络中的试验结果表明，本发明提出的基于超松弛迭代法的大规模城市交通网络流量分配方法计算效率更高，收敛速度更快。
基于松弛迭代法大规模城市交通网络流量分配方法

[发明专利]基于终身学习的拥堵持续时间预测方法-CN202310619365.1在审
发明人：周国冬;陈尧屺;宣帆;刘新成;肖通 -专利权人：江苏博宇鑫信息科技股份有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于终身学习的拥堵持续时间优化方法，包括采集数据，提取影响因子，将MapReduce模型与多元对数线性回归方法相结合构建交通阻塞预测模型，并运用生存分析方法对交通阻塞预测模型进行了优化，把MapReduce模型与多变量线性回归方法进行结合构建交通拥堵持续时间的预测模型提高交通拥堵持续时间的预测的精度与效率，在此基础上运用生存分析的交通拥堵持续时间预测模型对交通网络中的拥堵持续时间进行更近一步的研究分析，为出行人员提供了更好的交通信息服务。
基于终身学习拥堵持续时间预测方法

[发明专利]基于图神经网络的最优车道推荐方法-CN202211464765.1有效
发明人：宣帆;陈音来;刘新成;徐璀;巢国强 -专利权人：江苏博宇鑫信息科技股份有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的最优车道推荐方法,包括采集交通网络流量数据集；采用图融合得到最终图；特征提取，转化为节点空间；进行车道选择的成本计算，完成最优车道的推荐，在图卷积神经网络的基础上加入注意力机制模型以此来避免图卷积神经网络缺少过滤机制的残差传递过程使其易受数据中噪声影响，极大地提升局部交通优化效率，图神经网络优化了区域图简化为观察图和隐藏图的建模问题，在图卷积层上加入注意力机制来学习时间和空间特征，极大的提高了最优化车道的推荐效率。
基于神经网络最优车道推荐方法

[发明专利]基于图像分割的桥梁拉索微小运动振动检测方法-CN202310120011.2有效
发明人：周国冬;刘新成;杜文康;宣帆;杭宗庆;雷冬 -专利权人：江苏博宇鑫信息科技股份有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像分割的桥梁拉索微小运动振动检测方法，是一种基于机器视觉的检测方法，相较于传统的传感器方法，成本显著地降低，且精度更高，通过图像分割和灰度映射模型实现拉索的运动信号提取、分析运动信号并以数学方法提取拉索基频进行拉索力计算，可以有效捕捉到拉索的实时变化，可以从更远的地方进行拍摄，拉远视角可以拍摄更多的拉索，同时降低了相机的架设环境要求。
基于图像分割桥梁微小运动振动检测方法

[发明专利]基于时空注意力机制的路口通行时间预测方法-CN202211343153.7有效
发明人：刘新成;沈勤;奚秩华;宣帆;周国冬 -专利权人：江苏博宇鑫信息科技股份有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时空注意力机制的路口通行时间预测方法，以精准的预测交通车辆通行时间为出发点，提出了针对出租车的通行时间预测模型，模型利用深度学习技术充分挖掘交通轨迹数据之间深层次的时空特征，并对时空依赖特性引入时空注意力机制进行预测，充分考虑了时间等因素的影响，有效地解决汽车在不同时间运行时的航迹起点和航迹的不确定性，通过对起始点位置的分类，对时间预测模型进行了优化，使得预测的时间和实际的行车时间准确率超过80%，使得交通组织更加合理、层次分明。
基于时空注意力机制路口通行时间预测方法

[发明专利]一种高速公路异常事件场景库构建方法-CN202210140548.0有效
发明人：宣帆;徐璀;肖通;叶嘉骏;史云阳;顾子渊 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种高速公路异常事件场景库构建方法,通过利用yolo神经网络、卡尔曼滤波等算法获取车辆轨迹数据，利用TraCI接口重现车辆轨迹，获取仿真车辆轨迹数据，通过SUMO仿真环境和CARLA三维仿真环境的联合仿真构建异常事件场景库，为测试自动驾驶等车辆算法提供真实的测试环境，且该构建方法兼容性高，可以构建多类别的异常事件场景库，测试车辆算法对于异常路况的鲁棒性，提高仿真测试效率。
一种高速公路异常事件场景构建方法

[实用新型]一种道路交叉口支路预警机-CN202120434438.6有效
发明人：宣帆;周国冬;巢国强 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G08G1/04 文献下载
摘要：一种道路交叉口支路预警机，包括机架，还包括设置于所述机架顶部的爆闪灯、设置于所述机架顶部的摄像头、设置于所述爆闪灯下方的人行横道发光标志、设置于所述人行横道发光标志下方的雷达检测器、设置于所述人行横道发光标志下方的提醒喇叭、设置于所述雷达检测器下方的电子文字提示屏。本实用新型设计一套高清的目标识别系统，自动化，高准确率地检测支路/弯道区域的机/非/人多种目标，并能够关联发光警示标牌进行信息播报，实现及时检测、实时发布提醒的效果，提升对目标的捕获率、检出率，减少因误抓、误报导致不必要的减速和停车。
一种道路交叉口支路预警机

[发明专利]基于强化学习与生成式对抗网络的局部交通优化方法-CN202110526842.0有效
发明人：刘新成;宣帆;肖通;徐璀;周国冬 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于强化学习与生成式对抗网络的局部交通优化方法，包括建立训练模型，采用生成对抗网络自主提升模型的准确率，通过训练某个路口检测到的真实车流量数据预测指定时刻的车流量数据；采用Q学习对真实车流量数据和虚拟车流量数据进行训练输出动作形成Q值表，采用奖赏函数，得到最佳局部交通优化策略，利用强化学习交互式学习的优点，大大提升了交通信号灯周期调整的效率，由某个路口的当前拥堵级别和红绿灯信号灯时间比调整来验证拥堵情况是否有所缓解，以此往复不断优化得到最佳的红绿灯时间比，再利用生成式对抗网络的启发自博弈思想实现对Q学习的有限时间最佳训练，实现局部交通优化，最终得到最优调整方案，从而提升局部交通优化能力。
基于强化学习生成对抗网络局部交通优化方法

[发明专利]基于深度迁移融合学习的交通流量预测方法-CN202110452609.2有效
发明人：宣帆;徐璀;巢国强;刘新成;周国冬 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于深度迁移融合学习的交通流量预测方法，具体包括以下步骤：利用TrAdaboost算法筛选有效数据，得到有效的数据集，利用ResNet网络构建的深度网络框架对数据集进行深度学习，将深度学习后的数据集输入卷积神经网络，提取特征完成对交通流量的预测。本发明创造性地将时空特征、特征变换、深度神经网络与迁移学习算法结合，并应用到交通流量的预测中，取得了较好的预测精度，同时相对于经验模型来说，采用本发明的方法能大大缩短建模的时间。
基于深度迁移融合学习交通流量预测方法

[发明专利]市政桥梁交通预警控制方法-CN202111050759.7有效
发明人：周国冬;刘新成;李高勇;黄俊;宣帆 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种市政桥梁交通预警控制方法，设定桥梁结构危险等级、交通管控方案和交通流量控制措施方案；采集市政桥梁交通流量信息和桥梁结构数据；通过BP神经网络模型计算出交通流量信息的调整前分项子项权重系数，计算桥梁结构评分，选择相应的交通管控方案；根据调整前分项子项权重系数或调整后分项子项权重系数，实现交通流量控制。本发明基于采集到的桥梁结构数据对桥梁结构整体状态进行评分，反映该桥梁结构的健康状况，采取针对性的交通管控方案，并基于深度学习方法采取针对桥梁进行交通流量控制措施，使桥梁结构保持健康状态，使桥梁结构状态评估服务于城市交通优化，为推进城市智能化交通建设提供有益支撑和帮助。
市政桥梁交通预警控制方法

[发明专利]一种基于知识图谱与区块链的交通违章分析方法-CN202110505930.2有效
发明人：宣帆;周国冬;刘世宇;刘新成;徐璀 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：一种基于知识图谱与区块链的交通违章分析方法，包括以下步骤：在违章行为发生后，根据违章车牌获取车辆信息并关联知识图谱，从知识图谱中匹配该车辆可能的驾驶员；违章驾驶员前往交管部门接受处罚，对该违章驾驶员进行疑似顶包行为判断，通过知识图谱快速查询驾驶员以及车辆违章信息，并进行违章的发生预测，起到违章预警的功能；通过区块链技术对驾驶员的个人知识图谱信息进行存储、发送与接收，增加数据安全性，省去信息存储中心的建立，起到灾备的效果，也让区块链中的信息公开、透明，减少驾驶员买卖分数、顶包等违法行为。
一种基于知识图谱区块交通违章分析方法

[实用新型]一种高架匝道车流量控制系统-CN202120433139.0有效
发明人：周国冬;宣帆;章昊 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种高架匝道车流量控制系统，包括多个分布于高架主路上的流量检测设备、设置于匝道上入口的红绿灯、根据所述流量检测设备检测到的信号从而控制红绿灯的控制服务器，所述流量检测设备、所述红绿灯均与所述控制服务器相连接。本实用新型通过在高架主路上设置流量检测设备配合在匝道上入口设置信号灯达到了有效控制匝道车辆汇入量，保证主路车流正常，防止在主路车流量较大的前提下因匝道汇入车辆过多而导致的主路车流过于拥堵的目的。
一种匝道车流量控制系统

[实用新型]一种无灯控路口交通预警系统-CN202120443213.7有效
发明人：刘新成;宣帆;周国冬;徐璀 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G08G1/04 文献下载
摘要：一种无灯控路口交通预警系统，包括分别安装于弯道两侧的道路预警一号组、道路预警二号组，所述道路预警一号组包括一号组无线网桥、一号组雷达视频车检器、一号组雷达视频车检器，所述道路预警二号组包括与所述一号组无线网桥网络连接的二号组无线网桥、通过网络信号受所述一号组雷达视频车检器控制的二号组警示装置。本实用新型采用雷达视频车检器检测到无灯控路口的交通流情况，如普通国省级道路和乡村支路的交汇点、急弯路口处、支路汇入处的车辆/行人的情况并且利用警示装置对上述情况进行展现，将弯道一侧的交通信息通过该无灯控路口交通预警系统在弯道另一侧通过警示装置予以警示，提醒驾驶人针对不同情况进行相应的措施，提高路口交通安全。
一种无灯控路口交通预警系统

[发明专利]一种强化深度融合网络的车辆多属性分类方法-CN202110046369.6在审
发明人：刘新成;宣帆;周国冬;徐璀;章昊 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种强化深度融合网络的车辆多属性分类方法，方法如下：利用YOLOv3深度神经网络，寻找图片的目标区域，去除掉图像中与分类无关的信息，得到车辆检测的参数，使用深度强化学习Deep Q Network对参数进行优化，输出结果并输入改进后的双线性卷积神经网络中得到最后的多属性分类结果。本发明将YOLOv3深度神经网路和双线性卷积神经网络结合并引入深度强化学习Deep Q Network对目标参数进行优化完成车辆多属性分类，有效解决了在图像分类问题中经常出现背景信息太多容易误导分类结果的问题，改善了特征丢失的问题，实验结果表明准确率有明显提升。
一种强化深度融合网络车辆属性分类方法

[外观设计]用于显示屏幕面板的大数据显示图形用户界面-CN201930742017.8有效
发明人：刘新成;宣帆;徐璀;章昊;周国冬 -专利权人：苏州博宇鑫交通科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： 14-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：用于显示屏幕面板的大数据显示图形用户界面。2.本外观设计产品的用途：用于显示以及人机交互。3.本外观设计产品的设计要点：在于界面显示的内容。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.无设计要点，省略后视图;无设计要点，省略左视图;无设计要点，省略右视图;无设计要点，省略俯视图;无设计要点，省略仰视图。6.图形用户界面的用途：用于对大数据平台的分析数据进行调出展示，主视图为大数据可视化展示系统的主界面。主界面中间为地图区块信息，其顶部的模块“高新技术企业（家)”、“上年研发加计扣除（万元）”、“有效发明专利（件）”、“科技领军人才（人）”和两侧的模块“企业研发费用统计”、“投资机构”、“吴江区历年专利申请和授权情况”、“高新技术企业分布”、“创新平台分布”和“科技领军人才统计”下方的空白框内显示相关统计数据和图表信息。7.图形用户界面的变化状态说明：变化状态图为通过鼠标点击主界面中间的地图区块后顶部和四周相应模块下方框内展示出统计数据和图表信息。8.本显示屏幕面板的物理载体：手机，平板电脑，电脑显示器，室内显示屏，户外展示屏。
用于显示屏幕面板数据图形用户界面

1
2
下一页»
尾页
共 21 条