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公开(公告)号：CN112185580A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010840952.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G01C21/34 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于云端的行程风险信息处理方法，其特征在于，包括：获取用户的计划行程信息，提取计划行程信息中的所有停留点和换乘点；获取每个停留点和换乘点的停留时间和疫情信息，并基于获取的信息计算得到每个停留点和换乘点的风险；将计算得到的每个停留点和换乘点的风险发送至用户终端。与现有技术相比，本发明计算得出用户计划行程中的所有停留点和换乘点的风险，为用户出行提供指导，并实时定位用户位置，计算得到当前停留点或换乘点的风险并更新，为用户提供安全保障，在用户到达目的地后评估用户的实际行程路径，有效评估用户的疫情感染风险，对规避疫情风险和抑制疫情扩展具有重要指导作用。
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公开(公告)号：CN111968755A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010846548.3
申请日：2020-08-21
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，包括LSTM用于提取序列数据中的规律信息的长短期记忆网络层、用于拟定输出维度的全连接层、以及用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度的激活层；所述疫情预测模型包含两层连接的长短期记忆网络层，第一层长短期记忆网络层的输出作为第二层长短期记忆网络层的输入。本发明将2*LSTM层连接模型对序列化数据进行建模，充分考虑疫情序列数据之间变化的影响，使得模型拟合效果更好。疫情序列数据在经过1层LSTM训练后，记忆信息得以保留并传输入下一层LSTM，使得模型能充分学习序列间的变化信息，无需考虑除疫情变化记录外的其他参数，预测误差相对较低，对于后期疫情发展趋势存在参考价值。
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公开(公告)号：CN118941627A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410797957.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RGB‑D影像的巡视器空间定位方法、设备及介质，该方法包括：从RGB‑D数据获取序列RGB影像和深度图信息；从RGB影像提取特征点，对特征点进行分布均匀化处理，基于相机模型结合深度图信息计算特征点三维坐标；对相邻帧影像进行特征点提取，基于描述子与灰度信息计算得到相邻帧提取特征点的跟踪匹配结果，对跟踪匹配结果进行误匹配剔除以及跟踪点对分布均匀化处理；根据特征点三维坐标和相邻帧影像的跟踪匹配结果计算相对位姿变换结果，并通过基于二次优化的递增式光束法平差方法对各影像的位姿估计结果进行优化。与现有技术相比，本发明具有定位精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113777590B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111009289.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种用于软着陆障碍探测的复杂月表模拟场及验证方法，用于构建月表地形地貌特征，并可动态调整特征分布结构，该模拟场包括固化的用于模拟软着陆安全着陆区的平坦区域，该平坦区域上设有可移动石块、不同尺寸的坑体和斜坡区，所述坑体设有坑唇和顶盖，通过坑体的顶盖和可移动石块动态变换模拟场地形，从而来模拟多种月表平地、洼地、月坑、石块的地形特征和月表弱反射率障碍探测环境；所述验证方法包括获取基准地形数据、获取激光器成像点云数据、误差校验以及精度评定。与现有技术相比，本发明为深空探测软着陆过程的多种着陆区快速建模与障碍物识别提供支撑。
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公开(公告)号：CN112382402B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010841075.8
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向学生返校的交通站点大数据平台建立方法，包括：1)对于有中间停靠站的交通工具，通过车次信息网络查询，获取有中间停靠站的交通工具的客运信息，并进行本地存储，构建本地交通站点大数据库；2)对于无中间停靠站的交通工具，构建在线实时查询策略，用于查询无中间停靠站的客运信息；3)对于有中间停靠站的交通工具，通过本地交通站点大数据库进行客运信息查询，对于无中间停靠站的交通工具，通过在线实时查询策略，实时在线进行客运信息查询。与现有技术相比，本发明通过本地化存储与实时在线查询的联合处理方式，满足了全国范围内所有列车车次信息的查询需求，为高校学生返校风险评估及返校方案制定等提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN113777590A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111009289.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种用于软着陆障碍探测的复杂月表模拟场及验证方法，用于构建月表地形地貌特征，并可动态调整特征分布结构，该模拟场包括固化的用于模拟软着陆安全着陆区的平坦区域，该平坦区域上设有可移动石块、不同尺寸的坑体和斜坡区，所述坑体设有坑唇和顶盖，通过坑体的顶盖和可移动石块动态变换模拟场地形，从而来模拟多种月表平地、洼地、月坑、石块的地形特征和月表弱反射率障碍探测环境；所述验证方法包括获取基准地形数据、获取激光器成像点云数据、误差校验以及精度评定。与现有技术相比，本发明为深空探测软着陆过程的多种着陆区快速建模与障碍物识别提供支撑。
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公开(公告)号：CN112835877A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010841018.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/215 , G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向公共突发事务的疫情大数据清理方法，包括以下步骤：1)获取病例位置数据，并采用病例位置数据清洗策略，对该病例位置数据进行数据清洗；2)获取区县统计数据，并采用区县统计数据清洗策略，对该区县统计数据进行数据清洗；3)根据数据清洗后的病例位置数据和区县统计数据，获得疫情大数据；病例位置数据清洗策略包括：S11：获取官方发布的原始疫情数据，构建第一病例位置数据；S12：从第三方平台中获取病例位置数据，作为第二病例位置数据；S13：进行数据匹配，如果匹配成功，则获得数据清洗后的病例位置数据，否则，进行数据核对处理。与现有技术相比，本发明可以实现疫情数据的快速获取、有效清洗和高效管理。
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公开(公告)号：CN112185579A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010840941.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法，包括：步骤1：获取病例身份信息并查询病例的轨迹信息；步骤2：针对病例轨迹点，获取缓冲区，确定搜索范围；步骤3：以选定的缓冲区范围为元胞空间，以在该范围内来往的人员为元胞，确定元胞自动机的邻域大小；步骤4：根据密切接触判断条件，形成元胞自动机搜索机制，通过多时段的轨迹分析，获得密切接触人员数据；步骤5：对密切接触人员进行预警。与现有技术相比，本发明具有有效搜索区域内的新冠密切接触人员、适用性强、实用性好等优点。
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