专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于安全外壳协议的网络安全检查方法、装置和存储介质-CN202310479568.5在审
  • 熊志 - 广东方纬科技有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-07-04 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于安全外壳协议的网络安全检查方法、装置和存储介质,包括在客户端与若干个服务端之间执行安全外壳协议,由客户端通过安全外壳协议,分别对各服务端执行网络安全检查,由客户端根据网络安全检查结果,生成网络安全检查报告等步骤。本发明通过客户端自动对多个服务端执行事先定义好的各项检查工作,检查结束后自动形成检查报告;整个检查过程无需人工参与,全自动执行;客户端与服务端之间可以通过互联网远程连接,通过安全外壳协议进行通信,可以在确保通信安全的同时执行远程服务器检查;在执行基于安全外壳协议的网络安全检查方法时,无需在服务端上安装额外的软件,安装维护简单。本发明广泛应用于计算机网络技术领域。
  • 基于安全外壳协议网络安全检查方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于深度学习的交通设施地图生成方法与系统-CN201810160545.7有效
  • 罗东华;项文华 - 广东方纬科技有限公司
  • 2018-02-27 - 2022-02-01 - G06F16/29
  • 本发明公开了一种基于深度学习的交通设施地图生成方法与系统,方法包括:采集车采集道路街景图;将采集车采集到的道路街景图进行预处理,得到预处理后的俯视图;采用预训练的交通设施识别模型对预处理后的俯视图进行自动识别,其中,预训练的交通设施识别模型采用Faster RCNN卷积神经网络训练得到;根据自动识别的结果自动生成车道级的精细化地图。本发明采用了基于Faster RCNN卷积神经网络的深度学习技术来自动识别交通设施,鲁棒性好,计算开销小,识别精度高;能根据自动识别的结果自动生成车道级的精细化地图,与传统绘图人员手工绘制的方式相比,耗时短且效率高。本发明可广泛应用于图像处理与地图测绘领域。
  • 一种基于深度学习交通设施地图生成方法系统
  • [发明专利]一种卡口数据的数据校验方法、系统和装置-CN201711000886.X有效
  • 沙志仁 - 广东方纬科技有限公司
  • 2017-10-24 - 2021-05-25 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种卡口数据的数据校验方法、系统和装置,方法包括:根据已有的卡口检测数据和漏检卡口的特征推算漏检卡口的可能出行路径;根据漏检卡口的可能出行路径和历史卡口数据库,采用贝叶斯概率模型回溯推算出对应于漏检卡口的所有可能出行路径的漏检概率;根据回溯推算出的漏检概率,结合历史卡口数据库的数据对漏检卡口进行数据检验和补全;计算卡口的检出率。本发明基于贝叶斯概率论、数据反推技术和数据的自校验原理,操作简易方便,适用面广;采用了贝叶斯条件概率论的方法分析出漏检卡口中所有可能出行路径的漏检概率,并结合已有的卡口检测数据计算出卡口的各类检出率,能保证较高的计算精度。本发明可广泛应用于数据挖掘领域。
  • 一种卡口数据校验方法系统装置
  • [发明专利]交通数据处理方法、信号灯控制方法、装置和存储介质-CN202010235786.0有效
  • 孙威巍;沙志仁;杨昀霖;陈开颖 - 广东方纬科技有限公司
  • 2020-03-30 - 2021-03-23 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种交通数据处理方法、信号灯控制方法、装置和存储介质,交通数据处理方法包括确定目标车辆在检测区域内的排队等候次数,确定第一时刻、第一时长和第二时长,根据排队等候次数、第一时刻、第一时长和第二时长,确定所述目标车辆到达所述停车线的预期时刻等步骤。交通数据处理方法考虑每个车辆个体本身的交通数据,由于偶发拥堵和临时交通管制等局部问题都会影响车辆个体的交通数据,因此获得的对目标车辆到达停止线的时刻的预测更加准确。实施例中的交通信号灯控制方法,可以在准确预测目标车辆到达停止线的时刻的基础上,为具有优良行驶习惯的车辆提供方便,从而引导交通状况向好发展。本发明广泛应用于交通控制技术领域。
  • 交通数据处理方法信号灯控制装置存储介质
  • [发明专利]基于车辆个体的交通绿路信号协调控制评价方法及系统-CN201910795026.2有效
  • 戴秀斌;程宇;杨茂元;陈开颖;沙志仁 - 广东方纬科技有限公司
  • 2019-08-27 - 2020-12-08 - G08G1/08
  • 本发明公开了基于车辆个体的交通绿路信号协调控制评价方法及系统,方法包括:获取卡口数据;基于预设的评价时间范围,对卡口数据进行预处理,得到所述评价时间范围内的完整周期数据;根据所述评价时间范围内的完整周期数据,确定交通信号协调控制路段的运行时段;基于交通信号协调控制路段的运行时段,生成交通信号协调控制路段的节段评价结果;基于交通信号协调控制路段的运行时段,生成交通信号协调控制路段的整体评价结果;根据所述节段评价结果和整体评价结果,进行交通信号协调控制。本发明通过生成准确的节段评价结果和整体评价结果,提高了交通控制策略的设置和理性,能够有效降低车辆的通行延误,实用性高,可广泛应用于计算机技术领域。
  • 基于车辆个体交通信号协调控制评价方法系统
  • [发明专利]一种基于卡口数据的交通状态判别方法-CN201710710351.5有效
  • 沙志仁;谢海莹;朱翀 - 广东方纬科技有限公司
  • 2017-08-18 - 2020-09-11 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于卡口数据的交通状态判别方法,包括通过卡口采集交通基础数据;对采集的交通基础数据进行预处理;采用改进的交通状态判别算法对预处理后的交通基础数据进行分析判别,得到道路交通状态,改进的交通状态判别算法根据道路长度、车辆自由流速度、交通信号周期、车辆实际旅行时间以及信号灯的绿信比系数进行分析判别。本发明通过卡口采集交通基础数据,能全面且完整地获取卡口可检测的车辆信息,另外,根据道路长度、车辆自由流速度、交通信号周期、车辆实际旅行时间以及信号灯的绿信比系数,采用改进的交通状态判别算法进行交通状态的分析判别,提高了道路交通运行状态的判别准确度。本发明可广泛应用于智能交通领域。
  • 一种基于卡口数据交通状态判别方法
  • [发明专利]基于车道级系统的道路通行能力的计算方法、系统和装置-CN201710666099.2有效
  • 沙志仁;熊志;周业基 - 广东方纬科技有限公司
  • 2017-08-07 - 2020-08-18 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于车道级系统的道路通行能力的计算方法、系统和装置,方法包括:获取道路等级、交叉口交通信号配时方案、车道长度、车道宽度、行驶方向和车道类型;根据获取的道路等级、交叉口交通信号配时方案、车道长度、车道宽度、行驶方向和车道类型,计算各条车道的通行能力;根据各条车道的通行能力计算各个方向进口道的通行能力值,进而计算车道级路网系统的总交通容量。本发明综合考虑了道路等级、信号配时方案、车道行驶方向、车道待转区和车道拓宽因素的影响,能精确计算每条车道的通行能力,与传统根据道路等级和车道宽度来计算道路通行能力的方法相比,更加全面和准确。本发明可广泛应用于智能交通领域。
  • 基于车道系统道路通行能力计算方法装置
  • [发明专利]一种基于视频图像的车头间距测量方法及系统-CN201710053874.7有效
  • 余志;江倩殷;李熙莹;张瑞娟 - 中山大学;广东方纬科技有限公司
  • 2017-01-22 - 2020-06-09 - G06T7/60
  • 本发明公开了一种基于视频图像的车头间距测量方法及系统,方法包括:确定摄像机参数;在待测量车辆上确定测量点;根据摄像机参数计算测量点的世界坐标;根据测量点的世界坐标计算每辆待测量车辆的车头位置;根据每辆待测量车辆的车头位置计算相邻两辆车辆的车头间距。本发明基于视频图像来测量车头间距,误差更小;只需确定摄像机参数、测量点及其世界坐标,再结合现有车辆定位、车牌定位和车辆分割的方法,即可实现车头间距的自动测量,不再需人工操作,通过自动化测量的方式大大减小了人工工作量且成本较低;能精确计算相邻两辆车辆的车头间距而不是一个车队或者一个路段上的平均车头间距,更加可靠。本发明可广泛应用于智能交通领域。
  • 一种基于视频图像车头间距测量方法系统
  • [发明专利]一种车辆类型的精细识别方法及系统-CN201610162143.1有效
  • 李熙莹;袁敏贤;江倩殷;罗东华;吕硕 - 中山大学;广东方纬科技有限公司
  • 2016-03-18 - 2019-07-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种车辆类型的精细识别方法及系统,方法包括:对获取的原始车辆图像进行灰度化和标准化处理,得到标准化图像;计算标准化图像每个像素点的梯度和方向;根据计算的梯度和方向对标准化图像进行方向梯度直方图特征提取和局部线性约束编码,得到标准化图像的编码向量;根据得到的编码向量采用权值空间金字塔对局部线性约束编码后的标准化图像进行处理,得到车辆图像的最终表达向量,所述车辆图像的最终表达向量包含有车辆图像的位置信息和语义信息;将车辆图像的最终表达向量送入预先训练好的线性支持向量机分类器进行车辆类型识别。本发明具有准确率高、复杂度低、鲁棒性强和细节特征丰富的优点,可广泛应用于图像处理领域。
  • 一种车辆类型精细识别方法系统

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