发明专利 已授权

一种基于深度学习的物流路径规划方法

📄 申请号:CN201710555838.0 📄 发布日:2026/07/28

著录项目信息

申请日
2017-07-10
公开号
CN107424426B
公开日
2020-07-07
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

物流配送, 路径优化, 智能调度, 智慧物流, 交通运输

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的物流路径规划方法,快速引入道路路口交通实时情况,并能够基于此实时进行车辆最优路径的规划,其中,采用卷积神经网络的方法来实现交通视频中车辆目标的识别,并通过车辆间的bounding‑box的坐标来计算车辆间的拥堵情况,可以实时地获取当前交通中车况信息;如此根据实时获取到的交通信息,并综合车辆达到该路口的时间代价因素,来规划车辆的最优路径,可以为物流车辆规划一条高效的运输路径,提高了路径划化的效率。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN107424426B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:69 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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