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公开(公告)号：CN118071996A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410250917.0
申请日：2024-03-06
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06T7/277
Abstract: 一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，采用目标识别及目标跟踪方法分析对交通监控视频进行处理，计算TTI指数以实现实时交通拥堵感知，具体步骤如下：步骤1)，使用车辆检测数据集对目标检测算法模型YOLOv8进行预训练，并设置检测目标类别标签步骤2)，以YOLOv8和ByteTrack对监控视频进行逐帧目标识别和目标跟踪：2.1)以YOLOv8进行目标识别，识别出视频中的不同车辆目标；2.2)在目标跟踪阶段，ByteTrack方法实现基于卡尔曼滤波方法的目标跟踪，不断更新轨迹列表以及跟踪结果列表。步骤3)，处理目标跟踪结果，计算得出实时拥堵指数RTTI。
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公开(公告)号：CN118061893A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410407916.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对大型曲面产品的柔性支撑运输装置，由多个柔性支撑运输单元阵列而成；所述柔性支撑运输单元包括移动底盘、车身支架、升降减震支撑平台和多点柔性支撑模块；车身支架位于移动底盘上，多个升降减震支撑平台分布在车身支架的两侧，多点柔性支撑模块的中部与车身支架连接，多点柔性支撑模块的两侧分别与相应的升降减震支撑平台连接；多点柔性支撑模块包括多个阵列的多点柔性支撑单元，多点柔性支撑单元包括支撑板、丝杠、连接滑块和顶升支撑件；支撑板的主板和侧板的两侧分别设有丝杠，主板和侧板上分别设有多个顶升支撑件，每个顶升支撑件的两侧分别与相应的丝杠滑动连接。该装置能够灵活调节支撑点位，使其能够实时适应大型曲面产品的形状和姿态，精确地适应不同产品的曲面变化，提供均匀且稳定的支撑力，从而有效防止产品在运输过程中的变形或损坏。
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公开(公告)号：CN118015595A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410270193.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于注意力机制和动态卷积的车辆目标检测和识别方法。针对复杂交通环境中车辆目标与周围环境的融合问题以及拥堵场景下的目标重叠问题，提出了一种能够实时车辆目标的YOLOv5‑vd神经网络模型，在YOLOv5模型基础上，骨干网络中加入全局注意力机制，高效提取全局注意力的特征图，同时引入利用可变形卷积算子DCNv3，可以根据目标的形状自适应的调整卷积核采样的位置，提高对多尺度目标的建模能力，使得模型在复杂场景下具有更强的泛化能力，在Head输出前，针对边界框回归效果较差的问题，将Focal‑EIoU替换原本的损失函数。
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公开(公告)号：CN115969388B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310171958.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: A61B5/363 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/352 , A61B5/05
Abstract: 本发明为基于多尺度残差收缩网络的多普勒雷达心跳检测方法，考虑时域上的连续波雷达信号在不同时间尺度上表现不同，提出多尺度时域特征提取模块，并将其置于残差收缩网络结构中，构成多尺度残差收缩模块，残差收缩网络使用软阈值作为非线性转换层，可以有效地排除干扰心跳检测的相关噪声；对不同尺度下的雷达信号进行希尔伯特‑黄变换，得到的结果反映的是信号的时频特征，进一步对变换后的信号进行特征提取，有利于将心跳相关特征从复杂的混合信号中分离出来；对多尺度残差收缩模块输出以及希尔伯特‑黄滤波模块的输出进行特征融合，有效地减少了原始雷达信号中的噪声干扰。该方法能重构出高质量的雷达信号，提高心跳检测准确率。
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公开(公告)号：CN111159523B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201911342546.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/006
Abstract: 本发明为一种基于Spark的并行蚁群优化社区发现方法，主要包含三个并行模块：确定蚂蚁转移顺序、构造最优解和解的优化。确定蚂蚁转移顺序模块负责计算网络节点的凝聚性度量值，并将其升序排列，获取对应的节点顺序列表，作为蚁群的转移顺序，降低蚂蚁转移过程中的随机性，从而提高算法的精确度；构造最优解模块负责使每只蚂蚁均完成解向量的构造，构成解空间，并获取最优解空间中模块度最高的解；解的优化模块负责对蚁群产生的最优解进行优化，以获得更好的社区划分结果。该方法提高了在大规模网络中进行社区发现的可行性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116703957A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310589969.6
申请日：2023-05-24
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法，首先利用CannyLines算法对图像进行边缘检测，得到所有像素链；然后，利用RANSAC算法对各个像素链进行直线拟合，提取图像中的线段；最后，判断所有线段中的近似线段，并进行近似合并；对于合并后的新线段，若新线段与合并前的长线段的角度差值是否在合理范围内，若是，则保留合并后的新线段；否则，不保留合并后的新线段，对合并前的两条相似线段进行复位，继续遍历剩余线段。该方法利用近似线段合并策略将断裂的短小线段合并为较长的线段，将近似线段合并为一条线段，减少短小和冗余线段，提高视觉SLAM过程中特征匹配的精度，减少特征匹配的耗时。
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公开(公告)号：CN116523780A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310456127.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 河北省交通规划设计研究院有限公司 , 河北工业大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T5/10
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于GAN的去除图像运动模糊的方法、设备及介质。其中，方法包括：获取由多幅模糊图像和对应的清晰图像组成的训练集，其中，所述多幅模糊图像包括不均匀运动模糊图像；基于所述训练集对GAN模型的生成器和判别器进行训练，使模糊图像经过所述生成器和判别器后得到的特征，与对应的清晰图像经过所述判别器后得到特征趋于一致；从训练完毕的GAN模型中提取训练完毕的生成器，利用所述训练完毕的生成器对需要去模糊的图像进行去模糊。本实施例去除图像中的不均匀运动模糊。
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公开(公告)号：CN116129659A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310205025.4
申请日：2023-03-06
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于自适应二维图卷积的起讫点交通流量预测方法，一是在捕获空间依赖性方面提出自适应二维图卷积，其具体做法为：在起点和终点两个维度建立节点嵌入矩阵；使用起点和终点两个维度的节点嵌入矩阵，构建起点和终点两个维度的自适应邻接矩阵；从两个角度对起讫点交通流量数据进行自适应二维图卷积。二是将自适应二维图卷积和时间卷积网络进行多层堆叠，并使用残差连接，防止过拟合现象，在此基础上构建时空卷积块，同时捕获空间依赖性和时间依赖性。使用时间卷积网络捕获不同时间片数据之间的时间依赖关系，能够充分捕获起讫点交通流量数据的时空依赖关系，从而提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115562273A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211239943.0
申请日：2022-10-11
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了基于混合改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法及系统，涉及智能算法路径规划技术领域,该方法包括：使用栅格法构建环境地图，并对地图中的栅格进行坐标映射；基于环境地图，采用遗传算法进行路径规划，将获得的优化解转化为蚁群算法的初始信息素值；蚁群算法采用初始信息素值、动态的启发式信息值和伪随机状态转移规则，重新进行路径规划，最终得到最优路径；本发明对蚁群算法本身进行改进的同时，使用遗传算法生成蚁群算法的初始信息素，利用了遗传算法良好的全局搜索特性，在短时间内及时寻找到最优路径，对路径长度的收敛速度有明显的加快。
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公开(公告)号：CN115271214A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210913400.6
申请日：2022-07-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9537 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/04
Abstract: 本发明为基于拓扑与属性独立性约束的网站流量预测方法及系统，该方法获取网站的历史流量数据并转换为网站流量图数据，网站流量图数据的节点表示该网站中的一个网页，边表示网页之间的链接关系，从网站流量图数据中获取节点属性信息和图拓扑信息；接着，基于图卷积神经网络构建网站流量预测模型的目标函数，以希尔伯特‑施密特独立性准则或向量1‑范数作为属性与拓扑间的独立性约束条件，对目标函数求最优解，得到属性表征和拓扑表征的迭代公式，收敛后的属性表征与拓扑表征按行拼接在一起，得到模型的输出。对属性和拓扑信息进行独立性约束，避免属性与拓扑信息融合时，两者存在的相互干扰，同时充分提取网站流量图数据中的低频和高频信息。
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