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公开(公告)号：CN115880898B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211403382.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06V20/52 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供一种私家新能源汽车异常使用的判定方法，其适用于具有不同分布特性的数据集，可以精准研判被异常使用的新能源私家车，适用于更多的场景中。其基于新能源汽车上传的gps数据和充电数据，针对待分析路段上的待分析车辆构建多维特征数据库，分析得到每辆车的出行特征、车辆轨迹重复率特征、充电频率特征，分别对三个特征设定上限阈值，找出与正常值偏差较大数据，将三个维度的特征数据都高于其对应的上限阈值的车辆，即同时具备出行过多、轨迹多重复、充电过频的车辆判定为异常使用车辆。
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公开(公告)号：CN115880898A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211403382.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06V20/52 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供一种私家新能源汽车异常使用的判定方法，其适用于具有不同分布特性的数据集，可以精准研判被异常使用的新能源私家车，适用于更多的场景中。其基于新能源汽车上传的gps数据和充电数据，针对待分析路段上的待分析车辆构建多维特征数据库，分析得到每辆车的出行特征、车辆轨迹重复率特征、充电频率特征，分别对三个特征设定上限阈值，找出与正常值偏差较大数据，将三个维度的特征数据都高于其对应的上限阈值的车辆，即同时具备出行过多、轨迹多重复、充电过频的车辆判定为异常使用车辆。
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公开(公告)号：CN113642893B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110937888.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及新能源汽车运行技术领域，具体公开了一种新能源汽车运行风险的评估方法，其中，包括：获取卡口监控设备记录的车辆通行轨迹信息得到新能源汽车的历史通行轨迹记录集合；将新能源汽车的历史通行轨迹记录集合划分为多个车辆单次出行子集，生成出行特征参数集合；生成车辆通行特征标签集合；将车辆通行特征标签集合与隐患故障报警信息进行关联，获得关联规则集合；根据所述关联规则集合筛选隐患故障发生概率大于预设阈值的车辆通行特征标签组合，获得新能源汽车的运行风险集合。本发明提供的新能源汽车运行风险的评估方法在新能源汽车的车载终端收集数据不可信或无法回传情况下，仍可主动发现新能源汽车运行风险，避免车辆漏管失管。
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公开(公告)号：CN111123333B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911398575.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明提供一种融合卡口和GPS数据的车辆轨迹定位方法，其面对复杂地况也能够计算出更准确的匹配结果，且计算效率能够满足任何场景下的在线匹配实时性要求。本发明的技术方案，基于地图匹配算法获得初始车辆轨迹之后，通过卡口的过车数据对初始车辆轨迹进行纠错，获得更精确的车辆轨迹定位数据；将地图划分为不同的区块，将纠错后获得的车辆轨迹定位数据作为训练数据，对训练数据同样基于地图区块进行区块划分，同时根据不同的区块分别建立不同的区块轨迹定位模型后，通过训练数据进行训练，获得精准的区块轨迹定位模型；一旦模型训练好建立之后，输入实时数据可进行车辆轨迹的快速定位。
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公开(公告)号：CN113806465A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111104186.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/29 , G06F16/215 , G01S19/42
Abstract: 本发明提供基于新能源汽车轨迹数据的卡口位置经纬度纠偏方法，其可以实现对卡口备案经纬度的自动校准，算法简单，可实施性强。本发明技术方案中，根据待校准卡口的过车记录中的过车时间、车牌号码匹配经过该卡口所有新能源车辆，再根据每辆新能源车辆在该时间点上传的经纬度数据，构成由新能源汽车轨迹经纬度集合而成的校准用经纬度集合；根据校准用经纬度集合中的经纬度取平均值，得到待校准卡口对应的计算经纬度；通过对计算经纬度、待校准卡口的备案经纬度进行比较，通过距离阈值D判断备案经纬度是否需要更新，完成对待校准卡口的纠偏过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112215497A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011095360.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06F16/9537 , G06F16/28 , G06F16/242
Abstract: 本发明提供一种纯电动汽车运行风险预警方法，其可以利用现有设备实现研判风险车辆的智能化和自动化，整个研判算法较为全面的考虑了纯电动汽车运行风险的关联要素，极大提高了纯电动汽车路面运行风险研判的效率和准确率。本发明技术方案基于待检测车辆的处理交通违法次数信息、夜间出行比例信息、电池信息、电机信息、电控信息、速度信息，对待检测车辆的运行风险进行预测；不但考虑了车辆本身车辆状态参数数据，同时考虑了驾驶人的驾驶行为习惯和交通状态对车辆运行的影响，更全面的覆盖了不同原因导致的纯电动车运行风险。
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公开(公告)号：CN110363255A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910762521.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法，其可以根据道路的实际情况计算出符合道路自身的流量和速度阈值，且方法简单，实施便利，易于推广。本发明的技术方案中，对每一个待处理道路，通过道路卡口设备获取其专有的历史和实时的道路数据，作为道路数据样本集；利用车流量的历史数据训练车流量预测模型，把车流量的实时数据样本集输入到训练好的车流量预测模型中，获得针对每个待处理道路对应的预测的车流量数据；然后基于历史道路数据，建立车流状态分类器，获取将车流状态，根据拟合出的车流状态对应车流量与拥堵概率的关系图，最终获得待处理道路对应的车流量阈值、车速阈值。
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公开(公告)号：CN114626964B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210257129.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q50/26 , G06F16/29 , G06F16/26 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G08G1/01 , G08G1/08 , G16Y10/40 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y30/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50 , G16Y40/60
Abstract: 本发明提供的一种新能源汽车监控信息跨区域共享方法，通过分类分级部署设置各级平台，将新能源汽车信息按照区域进行划分，基于辖区新能源汽车运行期望模型，将新能源汽车信息按照辖区进行整体计算，而不是对每辆车数据分别计算，极大的降低了计算复杂度；不同的应用场景得到的计算结果体现在不同的新能源汽车整车时空特性、时空上运行特性、辖区期望修正值上，实现了对海量新能源汽车监控信息数据基于应用场景的挖掘利用；新能源汽车监控信息共享应用平台、各辖区的运算基于本地部署的地市新能源汽车监控信息共享应用平台可以分别对自己辖区内的海量新能源汽车监控信息数据进行计算，实现分类分级部署的平台间数据关联应用。
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公开(公告)号：CN115188186A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210740114.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种区域内交通流量监测方法，其中，包括：根据上一周期的交通流量监测数据确定待监测地区当前周期的流量上限阈值和流量下限阈值；获取待监测地区的实时交通流量数据，并与所述流量上限阈值和流量下限阈值分别进行比较；若当前周期的实时交通流量数据在所述流量下限阈值与所述流量上限阈值之间，则确定当前交通流量数据正常，否则确定当前交通流量异常。本发明提供的区域内交通流量监测方法，通过对地理空间进行划区，综合划定区域内卡口和GPS流量监测数据，从而更加全面地对区域内交通流量进行刻画，比单点或单源的流量检测方法更加准确。
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公开(公告)号：CN111582596B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010406405.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/04 , G06V10/774 , G06V10/764 , G08G1/01 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种融合交通状态信息的纯电动汽车续航里程风险预警方法，其能应对各种复杂交通状态从而具备实际可用性，且预测模型具有很强的泛化能力和精准性。本发明技术方案中，基于历史交通数据训练数据样本重构模型，用以获得异常交通状态样本数据集；基于待检测电动汽车的车载GPS数据和动力电池数据的历史数据，构样本集；通过样本集、异常交通状态样本数据集，训练车辆耗能预测模型；然后基于车辆耗能预测模型，输入待检测电动汽车实时所在的路段编号和行驶速度后，获得行驶能耗信息，最后通过行驶能耗信息与待检测电动汽车的电池剩余能量的比较，进行续航里程不足预警。
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