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[发明专利]一种基于深度学习的踩踏风险评估方法-CN202310453844.0有效
发明人：徐雪松;田志平;方小蝶;罗政;霍杨杰 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度学习的踩踏风险评估方法，本发明通过构建目标检测模型和目标跟踪模型，实现了区域内的人流量的准确检测，仅通过安装或利用现有的监控器即可完成实际场景的搭建，不需要耗费大量人力物力，并且不受场地的限制；通过神经网络模型预测未来时刻的人流量，有效增加了踩踏风险的预警时间；通过采用层级分析法综合分析多种外部影响因素，提高了踩踏风险预测的参考价值；本发明通过复杂人流的预测获得了有效的踩踏风险程度分级预警，并且结合局部的人流密度以及人均移速分析风险的变化趋势，完成踩踏风险评估，从而能够结合全市人员聚集情况及时调配社会资源，减少应对公共突发事件的资源浪费。
一种基于深度学习踩踏风险评估方法

[发明专利]一种房屋建筑结构图数据构建方法-CN202211506301.2有效
发明人：陈晓红;徐波;徐雪松;杨冬冬;霍杨杰 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种房屋建筑结构图数据构建方法，该方法包括：S1：获取结构施工图；S2：根据结构施工图确定构件信息；S3：根据所述构件信息构建节点特征矩阵、图连通性矩阵、节点连接特征矩阵以及节点位置矩阵；S4：根据节点特征矩阵、图连通性矩阵、节点连接特征矩阵以及节点位置矩阵得到图数据的特征值；S5：根据图数据的特征值得到图数据。该方法弥补了房屋建筑结构图数据构建方法领域的空白；其次，通过该方法得到的图数据可供研究人员进行深度学习算法训练以及开展结构安全研究，发现房屋建筑结构与房屋整体稳固性之间的内在规律。
一种房屋建筑结构图数据构建方法