一、一种基于车辆噪音的智能手机交通危险预警方法与系统

现如今，智能手机在给人们带来极大便利的同时也出现了潜在的交通安全隐患，在马路上边走路或骑车边用耳机听手机的现象随处可见，因路上沉溺于看手机或用耳机听手机而无法注意到道路车辆状况所导致的交通事故经常被媒体报道；此外，在无信号控制的交叉口或人行横道处，一些有听力障碍的特殊人群因自身障碍无法提前预知交叉口或人行横道盲区是否有到来车辆，而且容易被驾驶员忽略导致交通事故发生。针对存在的这些交通安全隐患，如果能够提前提醒行人对到来车辆做出应急避险，就可以有效降低道路上的事故率，保护特殊人群，提高安全出行率。

现今社会智能手机已经成为社会大众不可或缺的通讯和娱乐工具，已经普及到人们生活的方方面面，且智能手机本身已经安装有各种感应器和硬件设备，将智能手机作为一种对到来车辆做出提前预警的工具，对于提高出行安全性无疑是一种非常可行且便利可靠的方法措施。

本发明提出一种基于车辆噪音的智能手机交通危险预警方法和系统，车辆在道路上行驶时发出的噪音比较明显且易于分辨，利用车辆噪音提醒行人无疑是一种非常便利的方式。

专利优势：

(1) 本发明不需要在智能手机上或者其他地方安装其他硬件设备，花销少且便于携带。

(2)本发明通过采集训练样本数据建立两种匹配关系和BP神经网络模型的方法使车辆噪音转变为智能手机的提醒信号，为沉溺于玩手机人员或特殊人群提供提前预警，更有利的保护了出行人员，降低事故发生率。

(3)本发明方法和系统是对智能手机的应用开发的一项推广，具有较宽广的发展前景。

二、基于A*算法与烟花算法的配电网故障恢复方法

在传统配电网中，由于其不含有分布式电源，故障恢复无需考虑孤岛划分的问题，仅需要考虑一个统一网络的重构问题。现代智能配电网中，由于DG的大量加入，不得不考虑DG的发电能力以及合理的孤岛划分，进而来提高系统的可靠性。目前解决该问题的方法大多采用孤岛划分和主网重构两个过程独立执行，进行分别求最优解，再通过简单的协调规则整合生成最终的恢复方案。

对于配电网故障恢复网络重构部分中，主要的研究方法可以分为三类：数学规划方法、启发式方法、人工智能优化算法。数学规划方法求解过程中一般要进行近似和简化处理，严重的维数灾将导致计算时间长，难以满足故障恢复快速性的要求；启发式方法以其快速性，得到业界的广泛关注，但其遍历搜索过程依赖节点编号顺序，编程实现逻辑复杂且难以保证恢复效果；以遗传算法为代表的人工智能优化方法通过随机搜索可能产生大量的不可行解，计算效率差，耗时严重而无法忍受，距离实时应用的要求还较远。

专利优势：

(1)本发明将联络开关转化为虚拟分布式发电装置DG进行全局寻优，避免了大多数配电网故障恢复算法将孤岛划分和网络重构分步执行难以得到全局最优的状况。

(2)本发明考虑了DG的黑启动能力，并且据此对DG进行合理的分类，提高了实际工程可操作性。

(3)本发明将寻优过程分为两个阶段，第一阶段使用A*算法，将简化后的重要负荷作为初始节点，DG作为终节点，保障了简化后的每一个重要负荷都可以得到最优的路径恢复供电，且使用启发式算法，保证第一阶段的快速性。A*算法结束后，失电区的重要负荷与所连接的DG被等值为一个与DG相连的负荷节点。仅剩下非重要负荷，减少了烟花算法的搜索的解空间。

(4)本发明的第二阶段在第一阶段的优化后运行，缩小了待恢复区，大大减少了解搜索空间，进一步保证了快速性的要求。

(5)本发明在第二阶段使用了新兴的人工智能算法烟花算法，进行多目标优化问题的寻优，使用支配强度来评估个体的适应度并用来选择，引入差分进化的操作来增强算法的搜索能力和多样性，与其他人工智能算法相比具有更高的稳定性，更快的收敛速度和更好的解的质量。

(6)本发明在第二阶段中使用了烟花算法，进行多目标优化问题的寻优，得到的解是最优解或者是由操作员根据实际需求选择非支配解集中的解，提高了实际工程实用性。

三、视频监控系统中视频源与追踪服务器的自动优化分配方法

目前对事故发生后逃逸嫌犯的追捕还是依靠人力查看事故发生地及其附近监控摄像画面。人力查看监控的方法帮助我国破获大量的案件，各案件发生地覆盖全国各地，破获案件数量多。以山东青岛莱西市为例，2015年9月8日至2016年9月8日，全市通过视频监控系统直接破获各类刑事案件770余起。利用人力查看监控的方法追捕逃逸嫌犯是追捕逃逸嫌犯如今最常用的方法。

在之前相当长的历史时期，人力查看监控画面追捕逃逸嫌犯对于抓捕嫌犯起到了重要的作用。但是随着案件发生后时间的延续，疑犯的逃逸范围就逐步扩大，在实际追捕调查中搜寻疑犯的难度也将越来越大，需要的人力也就越来越多。后期虽然增派了人力来加快查看监控的速度，但是因为总人力的限制，通过人力来实现追捕逃逸嫌犯的方法的效率不高。显然，效率受到了限制。

本发明的目的在于提供一种视频监控系统中视频源与追踪服务器的自动优化分配方法，解决目前视频监控系统追踪逃逸嫌犯效率较低的技术问题。

专利优势：

本发明的视频监控系统中视频源与追踪服务器的自动优化分配方法，在某一摄像头处发生事故后，该处摄像头拍摄具有事故特定目标信息(如逃逸嫌犯的五官特征)的视频源，通过本方法确定以视频源摄像头a为起点，以可达路径长度r为半径的覆盖区域内的n个摄像头为查询区域，追踪服务器根据特定目标信息分析时间片内的视频源，判断该目标是否出现在分配给该追踪服务器的摄像头拍摄的视频源中，确定逃逸嫌犯的逃跑路径及位置，提高利用视频监控系统追踪逃逸嫌犯的效率。

四、车载式不良天气实时感知及防碰撞预警方法

不良天气条件下发生道路交通事故所造成的人员伤亡和事故损失十分巨大，车辆行驶过程中所获得的气象信息主要来自于天气预报，而天气预报是通过对气象卫星所获的卫星云图和天气图进行分析，并综合地面观测站所获的气象、地形和季节参数后作出的，对局部路段可能发生的短时对流天气，预报结果很可能并不准确。如何使车辆预警系统获取实时、准确的交通气象信息，提高防碰撞预警系统在不良天气条件下的适应性和预报的准确性是目前尚未解决的问题。不良天气条件一般会导致能见度变差，行驶环境恶劣，对事故预警技术提出了更高的要求，既包括对动态交通目标的检测精度要求，也包括预警信息的提取、融合及相应策略的建立。在现有交通条件下，如果能够将准确的预警信息传递给更多的车辆，更将有助于提高交通系统的整体安全性。

本发明提供了一种车载式不良天气实时感知及防碰撞预警方法，旨在使车辆预警系统能够获得实时、准确的交通气象条件信息，从而提高预警精度。

专利优势：

(1)采用车载视觉传感器进行车辆所处交通微环境气象信息的实时感知，提高了预警系统输入信息的全面性、准确性；

(2)从特征级、决策级层面建立预警信息融合模型，有助于提高不良天气条件下预警系统的可靠性和鲁棒性；

(3)运用车-车通讯技术和智能决策技术解决多车协作环境感知问题，有助于提升交通系统的整体安全性。

成果联系方式:蒋学凯17660458662

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