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公开(公告)号：CN114093171A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210069231.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于多源数据融合的交通运行状态监测方法及装置，方法包括：获取待检测路段多个车辆在当前周期至少两种数据源类型的交通初始数据；针对每一数据源类型，基于当前周期交通初始数据确定观测平均速度，根据当前周期交通初始数据的平均延时及平均缺失率，确定数据质量影响系数，根据上一周期平均速度估计值及平均速度估计方差，确定当前周期速度预测值及速度预测方差，根据当前周期速度预测值、速度预测方差、观测平均速度及数据质量影响系数，确定平均速度估计值及平均速度估计方差；对不同数据源类型平均速度估计值及平均速度估计方差融合得到车辆融合速度，确定当前周期交通运行状态，提高交通运行状态监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118824014B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411207287.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例适用于交通工程及智能规划技术领域，提供了一种交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取历史时段的交通特征数据，所述交通特征数据包括时间特征数据以及至少一种非时间特征数据；采用训练的交通流量预测模型对所述交通特征数据进行处理；其中，所述交通流量预测模型由至少三个不同类型的基模型和至少一个元模型堆叠构成，至少一个所述元模型的输入数据为至少三个所述基模型输出的预测数据，至少三个所述基模型的输入数据为所述交通特征数据；接收所述交通流量预测模型输出的交通流量预测结果。采用上述方法，可以利用多个不同类型模型的互补性，共同提高交通流量预测结果的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118916839B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411404161.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411
Abstract: 本申请公开了一种交通指标预测方法，获取目标交通区域在多个历史时间窗口内的历史交通指标数据；对历史交通指标数据进行分类，得到离散型固定特征数据和连续型时变特征数据；将离散型固定特征数据输入交通指标预测模型中的第一嵌入模型，得到离散特征的隐向量，将连续型时变特征数据输入交通指标预测模型中的第二嵌入模型，得到连续特征的高维隐向量；采用交通指标预测模型中的特征融合层，将离散特征的隐向量与连续特征的高维隐向量进行融合，得到时空特征；采用交通指标预测模型中的预测层对时空特征进行预测，得到目标交通区域在未来时间窗口内的交通指标预测数据。本申请提高了模型的训练速度，有效提升了交通指标的预测效果。
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公开(公告)号：CN115019525B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210699911.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/083 , G08G1/01 , G06F16/215
Abstract: 本申请提供一种行程时间数据的筛选方法和交通信号控制方法，涉及智能交通领域。该行程时间数据的筛选方法包括：获取原始行程时间数据集；根据原始行程时间数据集，确定自由时间项和延误项；自由时间项为车辆不受交通信号的影响的情况下通过采样路段的时长；延误项用于表征车辆在采样路段的机动车道中受减速的影响而产生的延误时长；根据自由时间项和延误项选取原始行程时间数据集中的噪声数据，以确定原始行程时间数据集中噪声数据之外的原始行程时间数据为有效行程时间数据。该方法适用于行程时间数据的获取过程中，用于优化行程时间数据的筛选效果。
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公开(公告)号：CN116524738A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310489379.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种可变车道管理方法、装置及设备，该方法包括：针对指定统计周期内的每个时间段，若确定所述时间段满足车道属性改变约束条件，则获取左转车道与直行车道之间的不均衡系数，获取左转车道与直行车道之间的不均衡系数阈值；若所述不均衡系数不小于所述不均衡系数阈值，则确定所述时间段对应的最优车道转向配置；若所述指定统计周期内存在左转车道转向配置的时间段和直行车道转向配置的时间段，则将所述候选路口确定为需要设置可变车道的目标路口。通过本申请的技术方案，能够准确设置可变车道及时间段(左转车道的时间段和直行车道的时间段)，有效弥补左转车道或直行车道利用率不足的缺点，使得左转车道或直行车道的利用率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114093171B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210069231.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于多源数据融合的交通运行状态监测方法及装置，方法包括：获取待检测路段多个车辆在当前周期至少两种数据源类型的交通初始数据；针对每一数据源类型，基于当前周期交通初始数据确定观测平均速度，根据当前周期交通初始数据的平均延时及平均缺失率，确定数据质量影响系数，根据上一周期平均速度估计值及平均速度估计方差，确定当前周期速度预测值及速度预测方差，根据当前周期速度预测值、速度预测方差、观测平均速度及数据质量影响系数，确定平均速度估计值及平均速度估计方差；对不同数据源类型平均速度估计值及平均速度估计方差融合得到车辆融合速度，确定当前周期交通运行状态，提高交通运行状态监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118692243B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411186889.7
申请日：2024-08-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本申请实施例提供了一种交通状态预测方法及装置，涉及智能交通技术领域，具体方案为：获得主交通网络中各主节点的自相关特征；基于各主节点与辅交通网络中各辅节点之间的第二连通性关系以及各辅节点的目标节点数据，获得各主节点的互相关特征；对各主节点的自相关特征和互相关特征进行混合融合，得到各主节点的融合相关特征；基于各主节点的融合相关特征预测各主节点在下一预测周期的交通状态。应用本申请实施例提供的交通状态预测方案，不仅能够实现预测交通网络中节点的交通状态，而且相比于仅考虑交通网络自身节点之间的关联关系来预测交通状态，本方案还能够提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN118916839A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411404161.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411
Abstract: 本申请公开了一种交通指标预测方法，获取目标交通区域在多个历史时间窗口内的历史交通指标数据；对历史交通指标数据进行分类，得到离散型固定特征数据和连续型时变特征数据；将离散型固定特征数据输入交通指标预测模型中的第一嵌入模型，得到离散特征的隐向量，将连续型时变特征数据输入交通指标预测模型中的第二嵌入模型，得到连续特征的高维隐向量；采用交通指标预测模型中的特征融合层，将离散特征的隐向量与连续特征的高维隐向量进行融合，得到时空特征；采用交通指标预测模型中的预测层对时空特征进行预测，得到目标交通区域在未来时间窗口内的交通指标预测数据。本申请提高了模型的训练速度，有效提升了交通指标的预测效果。
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公开(公告)号：CN118824014A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411207287.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例适用于交通工程及智能规划技术领域，提供了一种交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取历史时段的交通特征数据，所述交通特征数据包括时间特征数据以及至少一种非时间特征数据；采用训练的交通流量预测模型对所述交通特征数据进行处理；其中，所述交通流量预测模型由至少三个不同类型的基模型和至少一个元模型堆叠构成，至少一个所述元模型的输入数据为至少三个所述基模型输出的预测数据，至少三个所述基模型的输入数据为所述交通特征数据；接收所述交通流量预测模型输出的交通流量预测结果。采用上述方法，可以利用多个不同类型模型的互补性，共同提高交通流量预测结果的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118430273A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410879843.7
申请日：2024-07-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种交通状态确定方法及装置，涉及智能交通技术领域。方法包括：获取目标时间段内目标路段中各车辆的目标行驶数据；基于行驶数据缺失的车辆之前的参考车辆完整的行驶数据，计算该车辆缺失的重构行驶数据；在第一车辆和第二车辆为同一车辆时，基于第一车辆的上游行驶数据、重构行驶数据、第二车辆的下游行驶数据和重构行驶数据，确定该车辆在目标路段完整的行驶数据；基于目标时间段内目标路段中各车辆完整的行驶数据，计算各子时间段内的子路段中车辆的目标通行速度；基于各子时间段内各子路段中车辆的目标通行速度，确定目标时间段内所述目标路段的交通状态，提高确定交通状态的准确性。
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