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公开(公告)号：CN110909788B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911135825.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 湖南博通信息股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于统计聚类的轨迹数据中道路交叉口位置识别方法，包括轨迹数据坐标投影转换、轨迹数据化简处理；针对化简后轨迹数据，采用多核并行计算方式，根据采样点转向变化识别道路交叉口区域内的采样点，构成转向采样点集合；以转向采样点集合为输入，利用自适应统计聚类算法进行自动划分聚类，将不同位置的道路交叉口进行剥离；最后，针对每个转向采样点聚类，通过最小外接圆拟合算法计算覆盖该聚类的最小外接圆的中心位置和半径，以最小外接圆的中心和半径表示该道路交叉口的中心位置和区域范围。
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公开(公告)号：CN111311910A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010103090.2
申请日：2020-02-19
Applicant: 中南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种多层次道路级浮动车异常轨迹探测方法，包括：提取轨迹数据点集中车牌号相同、时间戳递增的GPS采样点，组成不同车辆的轨迹序列；将提取得到的出行轨迹数据与城市路网进行匹配，从而将轨迹点序列转化为道路级的路段序列；选择匹配度最高的候选轨迹为出行轨迹数据在城市路网中的移动轨迹，并使用匹配度最高的候选轨迹中轨迹点所在的路段序列表达原始出行轨迹的行驶路径。本发明方法顾及浮动车受到路网约束的条件，从全局和局部探测浮动车异常轨迹，使探测的异常轨迹更加全面和准确。
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公开(公告)号：CN110472729A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910712725.6
申请日：2019-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于综合CNN-LSTM的岩爆状态预测方法，包括：根据岩爆状态变量时序数据，进行岩爆状态变量的相空间重构，得到相空间；将所述相空间输入卷积神经网络CNN，得到具有高维特征信息的时间序列；将所述时间序列输入深度学习LSTM模型，进行特征时间序列预测；将所述岩爆状态变量时序数据划分为训练集数据和测试集数据，利用所述训练集数据对CNN-LSTM模型进行学习训练，提取所述相空间数据演化的时间特征，获得训练好的CNN-LSTM模型。本发明的方法将CNN表现出的数据特征高表达能力与深度学习LSTM模型在连续性时序数据预测上的优势组合起来进行t+1时刻岩爆状态预测，以降低预测误差，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN119719832B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510216690.2
申请日：2025-02-26
Applicant: 中南大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及运动模式识别技术领域，提供了一种基于移动目标轨迹的运动模式挖掘方法及相关设备。该方法包括：基于所有轨迹数据获取每个移动目标对的距离变化序列；根据所有距离变化序列计算汇聚率和分离率，并根据汇聚率和分离率从所有移动目标中确定出多个汇聚移动目标和多个分离移动目标；根据在当前时刻的轨迹数据，对汇聚移动目标进行聚类，得到多个汇聚聚类簇，并根据在第1个时刻的轨迹数据，对分离移动目标进行聚类，得到多个分离聚类簇；将每个汇聚聚类簇中所有移动目标在时间段内的运动作为一汇聚模式，将每个分离聚类簇中所有移动目标在时间段内的运动作为一分离模式。本申请的方法能够提高运动模式挖掘的泛用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114997421B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210445778.8
申请日：2022-04-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2321 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N7/01 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的空间点数据异质性度量方法，包括：生成面向空间点数据异质性度量的训练数据；利用多元统计指标度量点数据异质性并进行显著性检验；通过获取模型参数构建集成学习式评估模型；对其测试数据的分布模式进行预判断，对集成框架中的不完备性指标计算结果进行加权融合，以求得基于评估模型测试数据的异质性度量指标I，用于实现不同先验分布下的空间点数据于同一量纲下的异质性度量；本发明创新性地借鉴数据驱动下的参数学习类算法，提出采样点异质性的集成学习式评估模型；在训练数据的驱动下，实现任意空间点数据异质性的稳健评估与横向对比，具有应用有效性与针对不同采样点数据统一量纲下横向对比的双重优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068662A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411343831.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于时空数据挖掘技术领域，提供了一种出租车供需失衡路段探测方法，包括：按照时间顺序从出租车GPS原始数据集中提取出每个车牌号对应的GPS数据条目序列；根据所有GPS数据条目序列确定出租车供应点和出租车需求点；在城市路网中确定出租车供应点和出租车需求点的校正点；对城市路网进行精细划分，得到最终城市路网；将最终城市路网中有租车需求校正点的路段作为种子路段，并通过迭代优化的方式将种子路段沿着最终城市路网扩展，得到多个候选出租车供需失衡路段；利用蒙特卡洛模拟的方法进行显著性检验，并将通过显著性检验的候选出租车供需失衡路段作为出租车供需失衡路段。本申请能提升出租车供需失衡路段探测的准确性。
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公开(公告)号：CN118364214B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410774324.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/15 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及时空数据挖掘技术领域，提供了一种人类活动强度估算方法、装置、设备及介质。该方法包括：将目标区域划分为多个栅格单元；获取栅格单元的多种人类活动指标的值；根据所有人类活动指标的值，计算每种人类活动指标的数据标准差，并根据相关系数计算每种人类活动指标的不相关程度；基于每种人类活动指标的数据标准差和不相关程度获取每种人类活动指标的初步权重；基于相关系数计算人类活动指标的熵值，并基于熵值对人类活动指标的初步权重进行加权得到最终权重；根据所有人类活动指标的最终权重、栅格单元对应的所有人类活动指标的值，计算栅格单元的人类活动强度。本申请的方法能够提高人类活动强度估算方法的泛用性。
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公开(公告)号：CN118245821A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410624902.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种室内POI数据的位置纠正与匹配方法及介质，方法包括：基于POI形状与建筑物轮廓形状相似性的POI位置纠正；建立顾及POI与建筑物空间位置和语义属性约束的POI与建筑物关联；匹配POI与建筑物空间位置，使POI与建筑物精确匹配。本发明从POI与建筑物的空间形态分布、位置依赖与语义信息依赖的多个视角出发来解决室内POI数据的位置纠正以及其与关联建筑物之间的匹配问题，顾及了空间位置与语义属性约束的POI与建筑物匹配，充分考虑了POI与建筑物的空间分布、空间距离和语义信息，可以更准确的将POI与建筑物进行匹配，可以服务于更加准确和全面的地理信息关联查询等方面。
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公开(公告)号：CN115131669A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210909277.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/10 , G06F16/29 , G06F16/51 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/00 , G01C21/32 , G01C21/00
Abstract: 本发明提供了一种多源数据协同的人车路网一体化构建方法，包括：获取开放街景地图数据、车辆轨迹数据、遥感影像数据、街景图像数据；提取现有道路拓扑数据并作为模板；利用车辆轨迹数据采用层次化建模策略生成道路网络数据；利用高分辨率遥感影像数据提取道路网络数据，与基于车辆轨迹数据提取的道路网络数据形成互补；利用街景图像数据提取道路语义信息；构成包含几何、拓扑、语义等全信息的道路网拓扑数据；匹配生成更新后的道路拓扑数据。本发明为城市级高精度导航道路网拓扑数据的获取与更新提供了有利的技术与方法支撑，在自动驾驶、智能交通系统、电子地图导航等应用中具有明显的应用前景和实用价值。
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公开(公告)号：CN110515961B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910804309.9
申请日：2019-08-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于时空大数据的基础地理信息更新需求评价方法，利用网络爬虫程序提取更新区域的地名地址信息，得到更新区域的新增地名地址数据量a和更新区域的属性内容变化较大的地名地址数据量b；获取更新区域的道路地址元素，基于路名提取的道路信息变化获取道路变化情况c；根据人口活动热度获取更新区域人口密集度数据d；根据城市规划图及区域发展状况获取更新区域所处城市等级信息e；通过城市规划图，提取不同城市功能区的地理空间范围得到该更新地区的城市功能区等级信息f；根据所得到的单位更新区域内的地名地址数据变化情况、道路变化情况以及区域更新对人类活动影响情况，通过公式求取单位更新区域的更新需求得分ω。
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