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公开(公告)号：CN109214345A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811081366.0
申请日：2018-09-17
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法，其可以不受车牌更换的影响，提取涉牌违法的嫌疑车辆的疑似号牌轨迹，以便监管部门进行后续工作，降低了监管部门在监管工作中投入的人力物力。其包括S1：通过特征智能识别技术，识别车辆的特征信息并存储；S2：认定嫌疑涉牌违法车辆；S3：获取所有的嫌疑涉牌违法车辆数据的集合；S4：获取指定范围内的指定时间段内的所有候选车辆的特征集合；S5：使用某一辆嫌疑涉牌违法车辆的车辆特征，与候选车辆的车辆特征进行相似度计算；S6：遍历所有的嫌疑涉牌违法车辆，使其都参与过步骤S5中的相似度计算，则得到嫌疑车辆集合；S7：通过人工审核嫌疑车辆集合中的数据以进行后续工作。
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公开(公告)号：CN108986478A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201811081367.5
申请日：2018-09-17
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明提供一种定点甄别违法车辆的方法，其可以利用现有设备在目标地点附近自动识别有违法行为的嫌疑车辆，成本低、费时短、且可以不被察觉的实施，确保后续执法工作的正常实施。其包括S1：确定目标地点经纬度信息；S2：确定一天内需要实施监控的甄别时间段；S3：确定目标车辆的特征信息；S4：确定针对目标地点实施监控的总监控时间；S5：确定目标车辆的甄别信息；S6：确定调查数据用的目标卡口监控设备；S7：生成由所有目标卡口监控设备记录的通行轨迹记录集合；S8：筛出非目标车辆相关的信息，生成车辆通行记录集合；S9：得出甄别时间段内目标车辆通行集合；S10：生成总监控时间内的目标车辆通行总集；S11：得出有违法行为的嫌疑车辆的信息。
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公开(公告)号：CN104091451A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410324630.4
申请日：2014-07-08
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明涉及一种交通信号控制方法，尤其是一种交通干线信号协调控制的过渡调整方法，属于交通干线协调控制的技术领域。按照本发明提供的技术方案，所述交通干线信号协调控制的过渡调整方法包括：以当日零点为协调控制方案的起始点，根据道路交通信号机在方案切换时刻距离下一协调周期开始的剩余周期时长，给出协调控制过渡调整中的周期调整方法；根据协调控制过渡调整中周期的调整策略，分别给出了采用周期缩短及延长时绿灯时长的分配方法，获取各相位绿灯时长，最终形成各协调控制过渡方案。本发明操作方便，能实现协调控制方案的平滑过渡，适应范围广，安全可靠。
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公开(公告)号：CN119580204A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625978.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于道路监控视频的大货车闯红灯取证修正方法，包括：实时获取道路监控视频；当道路监控视频中有大货车行驶时，自动调整虚拟停止线的位置，并在信号灯切换为红灯后，依次拍摄第一张大货车行驶图像、第二张大货车行驶图像和第三张大货车行驶图像；当第一张大货车行驶图像和第二张大货车行驶图像均不合格时，对第一张大货车行驶图像和第二张大货车行驶图像进行修正；将修正后的第一张大货车行驶图像和修正后的第二张大货车行驶图像分别作为第一张违法证据图像和第二张违法证据图像。本发明能够提高大货车闯红灯取证成功率，通过强化事后处罚以遏制大货车闯红灯违法行为，有效降低大货车交通事故发生率。
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公开(公告)号：CN119445847A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411625976.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于监控视频的高速公路交通事故分阶段发现方法，包括：获取高速公路的监控视频；当监控视频中的车辆运行轨迹交叉后静止，然后从视频中识别出事故车辆、事故碎片和事故人员时，确定出高速公路为交通事故刚刚发生阶段；当监控视频中的车辆数量和行人数量增多，且从监控视频中识别出事故车辆、事故碎片和事故人员，确定出高速公路为交通事故发生初期阶段；当监控视频中出现交通拥堵，且从视频中识别出事故车辆和事故碎片，且监控视频中出现车辆避让轨迹，确定出高速公路为交通事故发生较长时间未处置阶段。本发明能够在发现交通事故的同时判别交通事故阶段，从而进行有效处置，节约应急处置资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118486175A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410644835.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/052 , G08G1/054 , H04N7/18 , G06V20/52 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及交通监控技术领域，具体公开了一种基于车辆特征匹配的高速公路区间速度计算方法，包括：建立测速区间链路表；提取出车辆图像的车辆特征；根据测速区间链路表，查找当前视频监控设备采集到的目标车辆图像，并查找到该目标车辆到达的下一视频监控设备，然后预测出该目标车辆到达下一视频监控设备的合理时间范围，并查找下一视频监控设备在合理时间范围内采集到的合理车辆图像；根据目标车辆图像的车辆特征，从合理车辆图像中筛选出相似度值最高的匹配车辆图像，即为目标车辆图像；计算出目标车辆在两个视频监控设备之间的行驶速度。本发明提高了速度计算的准确性和可靠性，为交通管理提供了有效手段。
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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：CN114202944B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111516690.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通应用技术领域，具体公开了一种高速公路团雾预警方法，其中，包括：获取备案记录中团雾多发路段的实时视频流数据；对实时视频流数据进行分析计算，得到团雾多发路段的团雾等级；将团雾等级与预设团雾风险等级进行比对，若团雾等级低于预设团雾风险等级，则确定当前存在团雾风险，并生成异常信号；根据异常信号以及风险因素确定是否生成团雾预警；当确定生成团雾预警时，向预警前端服务器发出团雾预警信号，预警前端服务器能够在团雾预警信号的有效性被确认后生成路面管控信号。本发明还公开了一种高速公路团雾预警装置及高速公路团雾预警系统。本发明提供的高速公路团雾预警方法能够实现团雾的精准监测。
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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：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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