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公开(公告)号：CN100541202C
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200810196374.X
申请日：2008-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01P1/00
Abstract: 一种风速仪支架，它是由六根可拉伸钢管通过可安装/拆卸连接方式组成，一根水平主杆、一根竖直主杆、水平左撑杆、水平右撑杆、竖直下撑杆、竖直上拉杆；其中，在水平面内，水平主杆固定于结构外侧，水平左撑杆与水平右撑杆连于水平主杆伸出端处，来提高主杆在水平面内的稳定性；在竖直平面内，竖直主杆垂直水平主杆于伸出端处，竖直下撑杆位于水平主杆下方，连接被测结构与水平主杆，竖直上拉杆位于水平主杆上方，连接被测结构与水平主杆，来提高主杆在竖直面内的稳定性。另外，该支架将照明灯作为附属结构安装于竖直主杆的底部，使其具有良好的照明功能。随着世界范围内对风特性测试的重视，该新型风速仪支架必将具有广泛的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN101349706A
公开(公告)日：2009-01-21
申请号：CN200810196374.X
申请日：2008-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01P1/00
Abstract: 一种风速仪支架，它是由六根可拉伸钢管通过可安装/拆卸连接方式组成，一根水平主杆、一根竖直主杆、水平左撑杆、水平右撑杆、竖直下撑杆、竖直上拉杆；其中，在水平面内，水平主杆固定于结构外侧，水平左撑杆与水平右撑杆连于水平主杆伸出端处，来提高主杆在水平面内的稳定性；在竖直平面内，竖直主杆垂直水平主杆于伸出端处，竖直下撑杆位于水平主杆下方，连接被测结构与水平主杆，竖直上拉杆位于水平主杆上方，连接被测结构与水平主杆，来提高主杆在竖直面内的稳定性。另外，该支架将照明灯作为附属结构安装于竖直主杆的底部，使其具有良好的照明功能。随着世界范围内对风特性测试的重视，该新型风速仪支架必将具有广泛的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN118411838B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410348024.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明构建了一种混合网联环境应急车辆时空路权协同优先控制方法，以提高混合网联环境下应急车辆的救援效率，同时避免对社会车辆造成较大延误。首先，针对混合网联环境下的网联车辆与人工车辆提出了一种基于CV精细化轨迹数据的车辆轨迹重构方法，用于估计各车道的交通状态；之后，提出了基于红灯早断、绿灯延长等方案的时间路权优先策略以及基于应急优先车道、动态清空距离等方案的空间路权优先策略；最后，基于模型预测控制框架设计了一种主动优先控制算法，通过速度引导、信号优先控制等方式保障应急车辆的优先通行权。
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公开(公告)号：CN118298227A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410394831.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V40/20 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/246 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于行人特性和人车交互的行人意图检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取车载摄像设备的行车记录视频；对行车记录视频进行人物检测，得到行人检测结果；对得到的行人检测结果提取行人关键点，并保存关键点提取过程中的关键点热力图；基于提取的行人关键点分别确定各行人的速度；将提取的行人关键点输入至第一特征提取网络得到用于表征各行人运动状态分类结果的第一行为特征；将关键点热力图输入至第二特征提取网络得到第二行为特征；将第一行为特征和第二行为特征拼接得到行人行为特征；对行车记录视频分别进行场景分割和深度估计，得到场景分割图和深度估计图，并将场景分割图和深度估计图拼接后输入至第三特征提取网络得到行车记录视频每帧的人车交互特征；将行人检测结果、行人的速度、行人行为特征结合对应帧的人车交互特征输入至意图分类网络得到行人横穿马路意图检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN112101433B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010924261.8
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开一种基于YOLO V4和DeepSORT的分车道车辆自动计数方法，包括以下步骤：收集YOLO V4训练数据集和车辆重识别数据集与数据增强，搭建YOLO V4模型并进行训练，搭建DeepSORT目标追踪模型，进行车辆的追踪并提取每辆车运行轨迹，搭建轨迹记录文件并存储每辆车的运行轨迹信息，使用DBSCAN聚类算法对轨迹数据的终点坐标进行聚类，将聚类簇与车道信息进行关联，根据轨迹数据的变化规律以及轨迹和聚类簇对应关系，实现车辆的分车道计数功能；本发明采用了YOLO V4+DeepSORT车辆检测和追踪模型，保证了车辆检测和追踪实时性的同时，精度也有了大幅度提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117037461A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210867442.0
申请日：2022-07-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/9537 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多权重图三维卷积的路网交通拥堵预测方法，该方法使用的模型包括图三维卷积模块和事故模块事故影响模块。在图三维模块中，首先使用权重图卷积提取考虑多种静态外部因素(兴趣点和道路结构属性)的空间异质性影响下的交通拥堵空间关联性，再使用三维卷积考虑多种静态外部因素的时间异质性影响下的交通拥堵时间关联性。事故模块事故影响模块使用简单神经网络，不仅根据事故本身的特征(事故类型、严重程度等)、事故发生地点和从事故发生到预测时间步长的时间长度，提取了事故影响在不同时间和路段上的交通拥堵的不同影响，即时空异质性影响。为避免稀疏的事故数据造成模型过拟合，事故模块事故影响模块被单独构建，独立与图三维模块之外，且在邻近历史时间段内路网上有事故发生时才被使用。
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公开(公告)号：CN113572417B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110708419.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种自清洁防结冰复合表面装置，包括底座和密封盖，所述底座的上表面设有若干锥形实体，所述密封盖上设有若干密封口，所述密封口用于穿过所述锥形实体；所述密封盖和所述底座连接，所述锥形实体由所述密封口伸出至所述密封盖的表面外；锥形实体表面设有亲水涂层，所述密封盖的表面设有疏水层。本发明能实现表面在湿润环境中表面的自我清洁，同时在寒冷环境中有效防止水汽在表面集结凝固对表面破坏，减少维护成本，安装方便，没有复杂的机械结构，具有良好的机械稳定性，安装完成后不需要外部能源，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114636338A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210190650.1
申请日：2022-02-28
Applicant: 东南大学
IPC: F28D20/00
Abstract: 本发明涉及一种强化换热的可承压蓄冷蓄热器，包括至少一级蓄能单元，所述至少一级蓄能单元包括壳体、填充材料和换热通道，所述换热通道设置在所述壳体中，所述填充材料均匀填充在换热通道外表面与壳体内表面之间形成的腔体内，流体工质流经换热通道与所述填充材料进行换热；还包括强化传热介质，所述强化传热介质填充在壳体中，用于强化填充材料与换热通道之间的换热。还涉及一种蓄冷蓄热方法，包括蓄能和释能，蓄能过程中换热通道内工质的流动方向与释能过程中换热通道内工质的流动相反。本发明实现冷热能的高效存储和回收利用的同时，保证了流体高压传热情况下，蓄冷蓄热器的制造成本可控，具备可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN114485053A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210104374.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: F25J3/02
Abstract: 一种自适应工业氩气提纯回收波动的控制组态系统，包括DSC控制模组系统、氩气后备系统、工业氩气提纯回收系统和氩气用户侧系统，氩气后备系统和工业氩气提纯回收系统分别和氩气用户侧系统相连接并输送高纯度氩气，氩气用户侧系统能够向工业氩气提纯回收系统输送带有杂质的粗氩气，DSC控制模组系统分别与氩气后备系统、工业氩气提纯回收系统和氩气用户侧系统电连接，DSC控制模组系统能够接收氩气后备系统、工业氩气提纯回收系统和氩气用户侧系统的传感器信号并反馈回去。基于DSC控制模组系统的分散控制，通过不同用户侧氩气需求下系统供气模式的切换，实现了对氩气用气的流量波动和气体组分波动的自适应响应，保证全自动现场无人值守设备的稳定运行。
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公开(公告)号：CN114419541A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111626944.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于一到多对抗网络的全天候车辆检测方法。考虑了黑夜场景因光源分布以及光照强度差异导致黑夜场景非单一的特点，利用灰度直方分布以及聚类算法，实现黑夜场景自然光和背景光的光照强度的分级；提出该一到多对抗网络的目的在于将一张白天图片按照设定的自然光与背景光强度转换为不同光照环境下的黑夜图片，并利用携带标签信息的白天图片与合成的黑夜图片共同训练车辆检测模型，有效缓解了现有全天候车辆检测技术方法因带标签信息的黑夜图片稀少或者合成黑夜图片的多样性不足而导致其在不同光照的黑夜环境下泛化能力不足的问题。
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