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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105574489A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510894936.8
申请日：2015-12-07
Applicant: 上海交通大学 , 上海神州数码有限公司
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供了一种基于层次级联的暴力群体行为检测方法，其特征在于，包括：对原始监控视频进行预处理；对于预处理后的监控视频进行分块，对每一视频块提取时空不变性特征；选择特征量化的训练样本，训练获得视频字典；利用训练得到的视频字典，对待检测样本特征进行量化；选择量化后的特征作为支持向量机SVM分类器的训练样本，训练SVM分类器；利用训练完成的SVM分类器对待检测样本进行分类，判断待检测视频中是否包含暴力群体行为。本发明中的方法与其他同类方法相比，速度更快，准确率更高，特征更加具有区分性，此外在暴力群体行为的检测中能够区分大部分暴力行为和正常行为，有效提升了计算机辅助检测分析的能力。
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公开(公告)号：CN105574489B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510894936.8
申请日：2015-12-07
Applicant: 上海交通大学 , 上海神州数码有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于层次级联的暴力群体行为检测方法，其特征在于，包括：对原始监控视频进行预处理；对于预处理后的监控视频进行分块，对每一视频块提取时空不变性特征；选择特征量化的训练样本，训练获得视频字典；利用训练得到的视频字典，对待检测样本特征进行量化；选择量化后的特征作为支持向量机SVM分类器的训练样本，训练SVM分类器；利用训练完成的SVM分类器对待检测样本进行分类，判断待检测视频中是否包含暴力群体行为。本发明中的方法与其他同类方法相比，速度更快，准确率更高，特征更加具有区分性，此外在暴力群体行为的检测中能够区分大部分暴力行为和正常行为，有效提升了计算机辅助检测分析的能力。
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公开(公告)号：CN107274032A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710512480.3
申请日：2017-06-29
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G08G1/0104
Abstract: 本发明提供的双目标交通网络规划模型优化计算方法中提出的双目标网络规划模型能够规避预算规划模型和固定成本模型的缺陷，是一种更可靠的模型。本发明的关键是建立标量化问题最优解集和初始双目标问题非劣解集之间的内在联系，寻找确定帕累托解(Pareto-optimal solutions)的顺序和方法。本发明针对双目标优化问题提出二分解决框架，在解决离散最优问题的过程中，构造单目标函数，将原问题转化为求解参数标量化的最优问题。
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公开(公告)号：CN107451363B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710656623.8
申请日：2017-08-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种多目标均衡网络连续优化问题的计算方法，目前交通网络设计模型的建立通常围绕单一控制目标开展，如以降低总的出行成本为目标，很难对多目标进行权衡并优化。但越来越多的目标需要考量，如网络出行时间最小化，出行距离最小化，建设成本最小化，最优网络拓展等，目标函数的多样性也增加了问题的复杂度。本发明的目的解决多目标的均衡交通网络设计问题，基于参数法的启发式计算方法，类似于使用“分而治之”的策略来在解空间内确定所有的帕累托解。本发明针对连续型变量，得到连续的帕累托解，对交通网络多目标进行权衡并优化，弥补了单一目标的不足，实现多目标的效益最大化。
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公开(公告)号：CN107451363A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710656623.8
申请日：2017-08-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种多目标均衡网络连续优化问题的计算方法，目前交通网络设计模型的建立通常围绕单一控制目标开展，如以降低总的出行成本为目标，很难对多目标进行权衡并优化。但越来越多的目标需要考量，如网络出行时间最小化，出行距离最小化，建设成本最小化，最优网络拓展等，目标函数的多样性也增加了问题的复杂度。本发明的目的解决多目标的均衡交通网络设计问题，基于参数法的启发式计算方法，类似于使用“分而治之”的策略来在解空间内确定所有的帕累托解。本发明针对连续型变量，得到连续的帕累托解，对交通网络多目标进行权衡并优化，弥补了单一目标的不足，实现多目标的效益最大化。
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