CN111783503A - 电子设备状态切换方法 - Google Patents
电子设备状态切换方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111783503A CN111783503A CN201910320865.9A CN201910320865A CN111783503A CN 111783503 A CN111783503 A CN 111783503A CN 201910320865 A CN201910320865 A CN 201910320865A CN 111783503 A CN111783503 A CN 111783503A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- interpolation
- edge enhancement
- equipment
- receiving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 27
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 8
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
- G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/10—Selection of transformation methods according to the characteristics of the input images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
- G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/096—Arrangements for giving variable traffic instructions provided with indicators in which a mark progresses showing the time elapsed, e.g. of green phase
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30236—Traffic on road, railway or crossing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种电子设备状态切换方法,该方法包括运行一种电子设备状态切换系统,在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率。
Description
技术领域
本发明涉及智慧城市领域,尤其涉及一种电子设备状态切换方法。
背景技术
智慧城市(英语:Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念,集成城市的组成系统和服务,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务,以及改善市民生活质量。智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态,实现信息化、工业化与城镇化深度融合,有助于缓解“大城市病”,提高城镇化质量,实现精细化和动态管理,并提升城市管理成效和改善市民生活质量。关于智慧城市的具体定义比较广泛,目前在国际上被广泛认同的定义是,智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新环境下的城市形态,强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用,更重要的是通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用,构建用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的城市可持续创新生态。
发明内容
本发明至少具有以下三个重要发明点:
(1)在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率;
(2)在区域分割的基础上,计算待处理图像中各个图像区域的各个对比度的均方差,以获得与所述均方差对应的对比度的变化程度以及相应的驱动命令;
(3)在采用多个插值处理设备的情况下,根据图像内容的变化情况选择相应的插值机制以维持电力节省和插值效果之间的平衡。
根据本发明的一方面,提供一种电子设备状态切换方法,该方法包括运行一种电子设备状态切换系统,在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率,所述电子设备状态切换系统包括:时间段检测设备,设置在交通路口上方的横杆上,用于基于当前时刻确定当前是否属于高峰时间段。
更具体地,在所述电子设备状态切换系统中:在所述时间段检测设备中,当确定当前属于高峰时间段,发出第一驱动指令。
更具体地,在所述电子设备状态切换系统中:在所述时间段检测设备中,当确定当前不属于高峰时间段,发出第二驱动指令。
更具体地,在所述电子设备状态切换系统中,还包括:车体辨别设备,与边缘增强设备连接,用于基于车体成像特征从边缘增强图像中识别出各个车体目标,并将在所述边缘增强图像中车体目标的数量作为当前等灯数量输出;MCU控制设备,与设置在交通路口上方的横杆上的信号灯连接,还分别与所述时间段检测设备和所述车体辨别设备连接,用于在接收到所述第一驱动指令时,根据当前等灯数量确定与其成反比的信号灯中红灯的点亮时长;图像传感设备,设置在交通路口上方的横杆上,与信号灯连接,用于每当信号灯中的黄灯亮起时,对对面车辆排队等灯情景进行一次图像感应操作,以获得并输出对应的排队情景图像;图像分割设备,与所述图像传感设备连接,用于接收所述排队情景图像,基于所述排队情景图像的分辨率对所述排队情景图像执行区域分割处理,以获得各个图像区域。
本发明的电子设备状态切换方法反应迅速,控制及时。由于在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的电子设备状态切换系统所在的交通路口的场景示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的实施方案进行详细说明。
公共设施是由政府提供的属于社会的给公众享用或使用的公共物品或设备。按经济学的说法,公共设施是公共政府提供的公共产品。从社会学来讲,公共设施是满足人们公共需求(如便利、安全、参与)和公共空间选择的设施,如公共行政设施、公共信息设施、公共卫生设施、公共体育设施、公共文化设施、公共交通设施、公共教育设施、公共绿化设施、公共屋等。城市公共设施不同于农村公共设施,具体来说,城市公共设施是指城市污水处理系统、城市垃圾(包括粪便)处理系统、城市道路、城市桥梁、港口、市政设施抢险维修、城市广场、城市路灯、路标路牌、城空防空设施、城市绿化、城市风景名胜区、城市公园等。城市公共设施按收费与否,有收费和不收费之分。从空间布局来分,有全市性公共设施、区域性公共设施、邻里性公共设施三种。
目前,随着城市的发展和汽车的普及,城市拥堵现象层出不穷,交通路口是拥堵的主要节点之一,一般在高峰时间段,会专门安排交管人员进行定点疏通,对于非高峰时间段的交通路口就很少进行关注,实际上,在非高峰时间段也需要提高交通路口通行效率,从而减少道路堵塞的概率。
为了克服上述不足,本发明搭建一种电子设备状态切换方法,该方法包括运行一种电子设备状态切换系统,在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率。所述电子设备状态切换系统能够有效解决相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的电子设备状态切换系统所在的交通路口的场景示意图。
根据本发明实施方案示出的电子设备状态切换系统包括:
时间段检测设备,设置在交通路口上方的横杆上,用于基于当前时刻确定当前是否属于高峰时间段。
接着,继续对本发明的电子设备状态切换系统的具体结构进行进一步的说明。
在所述电子设备状态切换系统中:
在所述时间段检测设备中,当确定当前属于高峰时间段,发出第一驱动指令。
在所述电子设备状态切换系统中:
在所述时间段检测设备中,当确定当前不属于高峰时间段,发出第二驱动指令。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
车体辨别设备,与边缘增强设备连接,用于基于车体成像特征从边缘增强图像中识别出各个车体目标,并将在所述边缘增强图像中车体目标的数量作为当前等灯数量输出;
MCU控制设备,与设置在交通路口上方的横杆上的信号灯连接,还分别与所述时间段检测设备和所述车体辨别设备连接,用于在接收到所述第一驱动指令时,根据当前等灯数量确定与其成反比的信号灯中红灯的点亮时长;
图像传感设备,设置在交通路口上方的横杆上,与信号灯连接,用于每当信号灯中的黄灯亮起时,对对面车辆排队等灯情景进行一次图像感应操作,以获得并输出对应的排队情景图像;
图像分割设备,与所述图像传感设备连接,用于接收所述排队情景图像,基于所述排队情景图像的分辨率对所述排队情景图像执行区域分割处理,以获得各个图像区域;
参数检测设备,与所述图像分割设备连接,用于检测每一个图像区域的对比度;
命令触发设备,与所述参数检测设备连接,用于接收各个图像区域的各个对比度,计算所述各个对比度的均方差,以获得与所述均方差对应的对比度的变化程度,并在所述变化程度超限时,发出第一驱动命令,否则,发出第二驱动命令;
第一插值设备,与所述图像分割设备连接,用于接收所述排队情景图像,对所述排队情景图像执行基于8×8像素邻域的Lanczos插值处理,以获得并输出相应的Lanczos插值图像;
第二插值设备,与所述第一插值设备连接,用于对接收到的Lanczos插值图像执行三次多项式插值操作,以获得对应的三次多项式插值图像;
色彩校正设备,与所述第二插值设备连接,用于对接收到的三次多项式插值图像进行色彩校正处理,以获得并输出对应的色彩校正图像;
边缘增强设备,与所述色彩校正设备连接,用于接收所述色彩校正图像,对所述色彩校正图像执行边缘增强处理,以获得并输出相应的边缘增强图像;
其中,所述第二插值设备还与所述命令触发设备连接,用于在接收到所述第一驱动命令时,跳过对接收到的Lanczos插值图像执行的三次多项式插值操作,将Lanczos插值图像作为三次多项式插值图像输出;
其中,所述第二插值设备还用于在接收到所述第二驱动命令时,恢复对接收到的Lanczos插值图像执行的三次多项式插值操作;
其中,在所述图像分割设备中,基于所述排队情景图像的分辨率对所述排队情景图像执行区域分割处理包括:所述排队情景图像的分辨率越低,对所述排队情景图像执行区域分割处理获得的图像区域的数量越少;
其中,所述MCU控制设备还用于在接收到所述第二驱动指令时,停止对信号灯中红灯的点亮时长的控制。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
电力供应设备,分别与所述色彩校正设备、所述边缘增强设备、所述第二插值设备和所述第一插值设备连接,用于分别为所述色彩校正设备、所述边缘增强设备、所述第二插值设备和所述第一插值设备提供电力供应。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
类型分析设备,与所述边缘增强设备连接,用于接收所述边缘增强图像,获取所述边缘增强图像中的各种类型的噪声,将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型,并输出所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
参数提取设备,与所述类型分析设备连接,用于接收所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型,并基于所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
系数解析设备,分别与所述类型分析设备和所述参数提取设备连接,用于接收所述目标小波基,并基于所述目标小波基对所述边缘增强图像执行预设层数的数据分解动作,以获得所述边缘增强图像对应的逐层高频系数和所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数;
阈值处理设备,与所述系数解析设备连接,用于接收所述边缘增强图像对应的逐层高频系数,将数值小于等于与目标小波基对应的阈值的高频系数修改为零,将数值大于与目标小波基对应的阈值的高频系数保持原值。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
系数修正设备,与所述系数解析设备连接,用于接收所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数,将所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数组成数列并进行高斯滤波处理,以获得修改后的最高层的低频系数;
图像重构设备,分别与所述阈值处理设备和所述系数修正设备连接,用于接收所述阈值处理设备处理后的逐层高频系数以及接收所述系数修正设备处理后的最高层的低频系数,基于所述阈值处理设备处理后的逐层高频系数以及所述系数修正设备处理后的最高层的低频系数进行信号搭建,以获得所述边缘增强图像对应的已重构图像。
在所述电子设备状态切换系统中,还包括:
TF存储设备,与所述系数解析设备连接,用于向所述系数解析设备输出与目标小波基对应的数据分解模式;
其中,所述图像重构设备还与所述车体辨别设备连接,用于将所述已重构图像替换所述边缘增强图像发送给所述车体辨别设备;
其中,在所述系数解析设备中,基于所述目标小波基对所述边缘增强图像执行预设层数的数据分解动作包括:所述预设层数的数值与所述主要噪声类型的数量成正相关的关系;
其中,所述TF存储设备还与所述图像重构设备连接,用于向所述图像重构设备输出与目标小波基对应的数据搭建模式。
另外,MCU控制器。微控制单元(Microcontroller Unit;MCU),又称单片微型计算机(Single Chip Microcomputer)或者单片机,是把中央处理器(Central Process Unit;CPU)的频率与规格做适当缩减,并将内存(memory)、计数器(Timer)、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口,甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上,形成芯片级的计算机,为不同的应用场合做不同组合控制。诸如手机、PC外围、遥控器,至汽车电子、工业上的步进马达、机器手臂的控制等,都可见到MCU的身影。
32位MCU可说是MCU市场主流,单颗报价在1.5~4美元之间,工作频率大多在100~350MHz之间,执行效能更佳,应用类型也相当多元。但32位MCU会因为操作数与内存长度的增加,相同功能的程序代码长度较8/16bit MCU增加30~40%,这导致内嵌OTP/FlashROM内存容量不能太小,而芯片对外脚位数量暴增,进一步局限32bit MCU的成本缩减能力。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (10)
1.一种电子设备状态切换方法,该方法包括运行一种电子设备状态切换系统,在非高峰时间段根据对面车辆的数量确定与其成反比的红灯持续时长,从而在非高峰时间段减少交通路口堵车的概率,所述电子设备状态切换系统包括:
时间段检测设备,设置在交通路口上方的横杆上,用于基于当前时刻确定当前是否属于高峰时间段。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
在所述时间段检测设备中,当确定当前属于高峰时间段,发出第一驱动指令。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于:
在所述时间段检测设备中,当确定当前不属于高峰时间段,发出第二驱动指令。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
车体辨别设备,与边缘增强设备连接,用于基于车体成像特征从边缘增强图像中识别出各个车体目标,并将在所述边缘增强图像中车体目标的数量作为当前等灯数量输出;
MCU控制设备,与设置在交通路口上方的横杆上的信号灯连接,还分别与所述时间段检测设备和所述车体辨别设备连接,用于在接收到所述第一驱动指令时,根据当前等灯数量确定与其成反比的信号灯中红灯的点亮时长;
图像传感设备,设置在交通路口上方的横杆上,与信号灯连接,用于每当信号灯中的黄灯亮起时,对对面车辆排队等灯情景进行一次图像感应操作,以获得并输出对应的排队情景图像;
图像分割设备,与所述图像传感设备连接,用于接收所述排队情景图像,基于所述排队情景图像的分辨率对所述排队情景图像执行区域分割处理,以获得各个图像区域;
参数检测设备,与所述图像分割设备连接,用于检测每一个图像区域的对比度;
命令触发设备,与所述参数检测设备连接,用于接收各个图像区域的各个对比度,计算所述各个对比度的均方差,以获得与所述均方差对应的对比度的变化程度,并在所述变化程度超限时,发出第一驱动命令,否则,发出第二驱动命令;
第一插值设备,与所述图像分割设备连接,用于接收所述排队情景图像,对所述排队情景图像执行基于8×8像素邻域的Lanczos插值处理,以获得并输出相应的Lanczos插值图像;
第二插值设备,与所述第一插值设备连接,用于对接收到的Lanczos插值图像执行三次多项式插值操作,以获得对应的三次多项式插值图像;
色彩校正设备,与所述第二插值设备连接,用于对接收到的三次多项式插值图像进行色彩校正处理,以获得并输出对应的色彩校正图像;
边缘增强设备,与所述色彩校正设备连接,用于接收所述色彩校正图像,对所述色彩校正图像执行边缘增强处理,以获得并输出相应的边缘增强图像;
其中,所述第二插值设备还与所述命令触发设备连接,用于在接收到所述第一驱动命令时,跳过对接收到的Lanczos插值图像执行的三次多项式插值操作,将Lanczos插值图像作为三次多项式插值图像输出;
其中,所述第二插值设备还用于在接收到所述第二驱动命令时,恢复对接收到的Lanczos插值图像执行的三次多项式插值操作;
其中,在所述图像分割设备中,基于所述排队情景图像的分辨率对所述排队情景图像执行区域分割处理包括:所述排队情景图像的分辨率越低,对所述排队情景图像执行区域分割处理获得的图像区域的数量越少;
其中,所述MCU控制设备还用于在接收到所述第二驱动指令时,停止对信号灯中红灯的点亮时长的控制。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
电力供应设备,分别与所述色彩校正设备、所述边缘增强设备、所述第二插值设备和所述第一插值设备连接,用于分别为所述色彩校正设备、所述边缘增强设备、所述第二插值设备和所述第一插值设备提供电力供应。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
类型分析设备,与所述边缘增强设备连接,用于接收所述边缘增强图像,获取所述边缘增强图像中的各种类型的噪声,将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型,并输出所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
参数提取设备,与所述类型分析设备连接,用于接收所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型,并基于所述边缘增强图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
系数解析设备,分别与所述类型分析设备和所述参数提取设备连接,用于接收所述目标小波基,并基于所述目标小波基对所述边缘增强图像执行预设层数的数据分解动作,以获得所述边缘增强图像对应的逐层高频系数和所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数;
阈值处理设备,与所述系数解析设备连接,用于接收所述边缘增强图像对应的逐层高频系数,将数值小于等于与目标小波基对应的阈值的高频系数修改为零,将数值大于与目标小波基对应的阈值的高频系数保持原值。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
系数修正设备,与所述系数解析设备连接,用于接收所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数,将所述边缘增强图像对应的最高层的低频系数组成数列并进行高斯滤波处理,以获得修改后的最高层的低频系数;
图像重构设备,分别与所述阈值处理设备和所述系数修正设备连接,用于接收所述阈值处理设备处理后的逐层高频系数以及接收所述系数修正设备处理后的最高层的低频系数,基于所述阈值处理设备处理后的逐层高频系数以及所述系数修正设备处理后的最高层的低频系数进行信号搭建,以获得所述边缘增强图像对应的已重构图像。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:
TF存储设备,与所述系数解析设备连接,用于向所述系数解析设备输出与目标小波基对应的数据分解模式;
其中,所述图像重构设备还与所述车体辨别设备连接,用于将所述已重构图像替换所述边缘增强图像发送给所述车体辨别设备;
其中,在所述系数解析设备中,基于所述目标小波基对所述边缘增强图像执行预设层数的数据分解动作包括:所述预设层数的数值与所述主要噪声类型的数量成正相关的关系;
其中,所述TF存储设备还与所述图像重构设备连接,用于向所述图像重构设备输出与目标小波基对应的数据搭建模式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910320865.9A CN111783503A (zh) | 2019-04-21 | 2019-04-21 | 电子设备状态切换方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910320865.9A CN111783503A (zh) | 2019-04-21 | 2019-04-21 | 电子设备状态切换方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111783503A true CN111783503A (zh) | 2020-10-16 |
Family
ID=72755663
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910320865.9A Withdrawn CN111783503A (zh) | 2019-04-21 | 2019-04-21 | 电子设备状态切换方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111783503A (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104036644A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-09-10 | 江苏科技大学 | 一种智能交通灯控制系统及实现方法 |
CN107424418A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-12-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种智能交通信号灯的管理方法及系统 |
CN206833710U (zh) * | 2017-06-08 | 2018-01-02 | 西南民族大学 | 一种智能信号灯系统 |
CN108492589A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-04 | 俞跃 | 交通灯智能调节方法及装置 |
US10127496B1 (en) * | 2017-11-23 | 2018-11-13 | Beijing Didi Infinity Technology And Development | System and method for estimating arrival time |
CN109001990A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-14 | 杨娟 | 基于大数据分析的电机驱动机构 |
CN109567850A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-05 | 宁波耀通管阀科技有限公司 | 探测器随机选通系统 |
-
2019
- 2019-04-21 CN CN201910320865.9A patent/CN111783503A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104036644A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-09-10 | 江苏科技大学 | 一种智能交通灯控制系统及实现方法 |
CN206833710U (zh) * | 2017-06-08 | 2018-01-02 | 西南民族大学 | 一种智能信号灯系统 |
CN107424418A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-12-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种智能交通信号灯的管理方法及系统 |
US10127496B1 (en) * | 2017-11-23 | 2018-11-13 | Beijing Didi Infinity Technology And Development | System and method for estimating arrival time |
CN108492589A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-04 | 俞跃 | 交通灯智能调节方法及装置 |
CN109001990A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-14 | 杨娟 | 基于大数据分析的电机驱动机构 |
CN109567850A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-05 | 宁波耀通管阀科技有限公司 | 探测器随机选通系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李春杰等: "《信息技术专题研究》", 31 May 2012 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yan et al. | An evaluation system based on the self-organizing system framework of smart cities: A case study of smart transportation systems in China | |
CN112330962B (zh) | 交通信号灯控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
CN115861031A (zh) | 用于使用变换器块来执行密集预测的方法和设备 | |
CN102013170A (zh) | 基于车辆计数的交通灯的控制系统及该系统的控制方法 | |
CN111142402A (zh) | 仿真场景构建方法、装置和终端 | |
Hsia et al. | An Intelligent IoT-based Vision System for Nighttime Vehicle Detection and Energy Saving. | |
CN114781768B (zh) | 基于城市资源数据的停车场设施规划方法、装置及设备 | |
CN111046714B (zh) | 电子设备状态切换系统 | |
Barodi et al. | Intelligent transportation system based on smart soft-sensors to analyze road traffic and assist driver behavior applicable to smart cities | |
CN111783503A (zh) | 电子设备状态切换方法 | |
CN108010344B (zh) | 一种十字路口绿灯时间调整方法及系统 | |
CN117612364A (zh) | 一种机动车的违章检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Mok et al. | Adaptive traffic signal management method combining deep learning and simulation | |
CN208240092U (zh) | 一种物联网车道控制系统 | |
Ghosh et al. | Simulation of density based traffic control system using Proteus 7.1 professional | |
Zhang et al. | The intelligent engine start-stop trigger system based on the actual road running status | |
CN115547274A (zh) | 基于内容分析的商显节能方法、系统和可读存储介质 | |
Krishan et al. | An impact of smart traffic sensing on strategic planning for sustainable smart cities | |
CN114419896A (zh) | 基于数字孪生的交通信号灯控制方法、装置、设备及介质 | |
CN108758481A (zh) | 一种基于互联网的路灯管理装置 | |
CN111667699B (zh) | 智慧城市实时管控方法 | |
CN105632226A (zh) | 一种基于控制箱的公交车调度控制方法 | |
Priyanka et al. | Automatic Routing of Traffic Signaling using Image Processing | |
Kareem et al. | Integrated tripartite modules for intelligent traffic light system | |
CN110562162A (zh) | 一种集成于智慧警务车的中央控制面板控制系统及控制方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20201016 |