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公开(公告)号：CN111915057A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010599191.3
申请日：2020-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和群智感知的单车需求预测与调度方法，包括如下步骤：步骤S1：单车需求预测：建立单车需求图结构，基于历史时刻图结构节点属性值和边权重，预测未来时刻图结构节点的属性值；通过时空网络架构准确预测出未来时刻的单车需求变化趋势；步骤S2：生成单车调度任务：根据预测出的未来时刻的单车需求变化趋势，输入到单车调度任务模型生成单车调度任务，步骤S3：单车群智调度执行：根据生成的单车调度任务，输入到调度执行模型，进行调度任务分配，本发明提供的方法，可以准确地预测城际范围内的自行车骑行需求，并基于预测结果，利用群智感知技术有效地进行自行车调度，提升了自行车系统的有效利用率，节省了单车调度所需的人力物力。
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公开(公告)号：CN109613552B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201811494004.4
申请日：2018-12-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/894 , G01S7/493 , G01S7/487 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种用于TLS多回波点云植被遮挡目标的探测方法，包括：S1、对TLS多回波点云进行点云预处理；S2、将预处理后的点云处理成数据集输入神经网络，进行神经网络的训练；S3、利用训练好的神经网络识别中间回波，根据识别的中间回波，找出植被遮挡冠层，以此确定植被遮挡区域；S4、利用末次回波滤除植被遮挡区域中的非植被遮挡目标，以此探测植被遮挡目标。在此基础上，本发明还提供了一种植被遮挡目标的分析方法，其从点云差分位置、回波密度以及回波强度角度进行可见性分析，具有很强的鲁棒性和可行性，将在森林调查、隐蔽目标分析、军事作战以及救援救灾等方面发挥巨大作用，具有重要的学术价值和现实意义。
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公开(公告)号：CN108630322B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201810394583.9
申请日：2018-04-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种药物相互作用建模与风险评估方法、终端设备及存储介质，在该方法中，包括以下步骤：S100：从电子病历数据库中获取药物联用清单，根据其内的药物联用情况构建药物相互作用风险评估模型；S200：在药物相互作用风险评估模型中输入待查询的药物名称，若药物相互作用风险评估模型中已存在待查询药物组的药物联用情况信息，输出对应的药物相互作用的风险评估信息；S300：若不存在，则利用该药物组中药物的成分信息构建药物相似性矩阵，结合药物相似性矩阵和药物相互作用风险评估模型，输出对应的药物相互作用的风险评估信息。本发明通过药物相互作用风险评估模型输出药物相互作用的风险评估信息，对临床药物合理联用提供准确有效的决策依据。
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公开(公告)号：CN108387896B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810005327.6
申请日：2018-01-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达回波数据的自动汇聚成像方法，包括：S1、采用均值去背景算法对回波图像进行滤波，去除地表杂波；S2、使用中值滤波算法去除回波图像噪声；S3、使用阈值分析得出像素点所需的雷达数量；S4、使用基于余弦距离加权的反向投影算法对回波图像进行会聚成像。本发明可以快速、自动地对探地雷达回波信号进行汇聚成像，其采用基于余弦距离的后向投影算法和阈值分析的图像分割技术，在复杂的城市环境情况下依然可以快速有效的汇聚回波信号，满足实际和应用需求。
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公开(公告)号：CN108038433B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201711248101.0
申请日：2017-12-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多回波机载激光扫描数据的城市树木含碳量估计方法，包括：S1、使用多光谱机载激光扫描仪对城市树木进行扫描，获得多个航带的多回波ALS点云数据；S2、对多个航带的多回波ALS点云数据进行预处理，获得nDSM数据及各激光通道的强度图像；S3、对nDSM数据进行分类，提取其中的树木类别数据，获得树冠高度模型CHM；S4、由树冠高度模型CHM估计树木的形状参数,所述树木的形状参数包括树冠高度与树冠直径；S5、先由经验模型构建ALS‑DBH回归模型，再通过现场选取若干树木样本进行验证；S6、根据所有物种的DBH和树冠高度来估算碳含量。本发明基于ALS的树木形状参数和异速生长模型，可对城市树木碳含量进行快速无损的估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106022381B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201610354980.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了基于车载激光扫描点云的路灯杆自动提取方法，包括以下步骤：进行过滤地面点以及把非地面点分割成超体素集的预处理；对场景中所有可能是路灯的杆状物体进行定位；进行位置导向分割得到杆状物体；通过提取的杆特征和全局特征用来描述分割得到的杆状物体；用人工标注好的训练样本对随机森林和分类器支持向量机进行训练，使用训练好的随机森林和分类器支持向量机对步骤S3分割出来的杆状物体进行分类识别出路灯杆。本发明算法在路灯残缺或者被遮挡等复杂的环境下也有良好的鲁棒性，并且算法的时间复杂度很低，可以快速地应用到大规模场景的点云。
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公开(公告)号：CN110969190A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911080527.9
申请日：2019-11-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种非法营运车辆检测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取车辆对应的第一通行信息，并提取第一通行信息对应的第一行为特征；根据第一行为特征进行训练集和测试集的建立，并将训练集和测试集输入到深度神经网络进行模型的训练，以生成非法营运车辆检测模型；获取待检测车辆对应的第二通行信息，并提取第二通行信息对应的第二行为特征；将第二行为特征输入到非法营运车辆检测模型，以通过非法营运车辆检测模型判断待检测车辆是否为非法营运车辆；能够对非法营运车辆进行快速、有效地检测，提高交通管理部门的行政执法效率，节约执法过程所需人力物力；同时，降低执法过程对道路交通和合法驾驶车辆人员的影响。
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公开(公告)号：CN108020826B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201711012232.9
申请日：2017-10-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种多线激光雷达与多路相机混合标定方法，包括以下步骤：S1、多路相机的原始图像数据、多线激光雷达点云数据以及静态激光雷达点云数据的采集；S2、各相机内参模型的求解；S3、对各相机采集的图像进行去畸变,得到矫正后的图像；S4、将静态激光雷达点云数据配准到多线激光雷达点云坐标系中；S5、在S4配准好的点云数据中获取各相机在多线激光雷达点云坐标系中的位置(Xs,Ys,Zs)；S6、在各相机矫正后的图像中选取至少4个靶标的像素坐标(u,v)和相对应的以多线激光雷达为坐标原点的点云中靶标的三维坐标(Xp,Yp,Zp)；S7、根据各相机的内参模型、相机位置(Xs,Ys,Zs)及相机所对应的靶标的像素坐标(u,v)和三维坐标(Xp,Yp,Zp)，建立共线方程，求出各相机的姿态角元素和9个方向余弦，完成标定。
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公开(公告)号：CN110379007A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910674347.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载移动激光扫描点云的三维公路曲线重建方法，其包括以下步骤：S1、将车载移动激光扫描原始点云分成若干段子点云；S2、对每段子点云进行路面提取得到路面点集；S3、对路面点集进行道路标志提取得到道路标志点集；S4、对道路标志点集进行聚类得到若干个道路标志子点集；S5、对每个道路标志子点集进行外壳提取得到外壳点集；S6、分别将标准所规定的基本三维公路曲线模型和外壳点集进行模型拟合得到候选曲线；S7、对候选曲线进行对比得到最佳曲线。本发明能够在数据中含有大量离群点的情况下自动鲁棒地识别公路曲线的类型并准确地估计出符合公路几何设计标准的三维道路曲线的参数，可以用于公路建造质量评估等诸多领域中。
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公开(公告)号：CN110379006A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910673664.7
申请日：2019-07-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光雷达扫描点云的三维斑马线重建方法，包括以下步骤：S1、输入原始点云，原始点云通过移动激光雷达对斑马线进行扫描获得；S2、生成拟合模型，拟合模型由一参数组确定，参数组包含位置信息、长度信息及角度信息；S3、计算原始点云与步骤S2生成的拟合模型之间的相似值；S4、利用布谷鸟搜索算法调整拟合模型参数；S5、重复步骤S2、S3、S4，直到找到最优拟合模型。本发明通过建立拟合模型并结合布谷鸟搜索算法来获得最优拟合模型，从而实现三维斑马线的重建，能够获取斑马线的长度、宽度以及坡度信息，进而能够为高清地图制作和自动驾驶系统提供有价值的斑马线几何信息。
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