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公开(公告)号：CN118468413B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410942224.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和大数据的建筑安全预测方法，包括采集数字孪生数据并对其进行类别标注得到原始训练数据；基于原始训练数据集训练原始数据扩充模型，得到扩充训练数据集和数据扩充模型；基于扩充训练数据集训练原始特征提取模型得到特征提取训练数据集和特征提取模型；基于特征提取训练数据集训练原始特征降维模型得到特征降维训练数据集和特征降维模型；基于特征降维训练数据集训练原始分类器模型得到分类器模型；基于特征提取模型、特征降维模型和分类器模型构建建筑安全预测模型，将待分类数据输入至建筑安全预测模型得到建筑安全预测分类类别，提高了模型训练稳定性和效率，同时也提高了模型的泛化能力和精度。
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公开(公告)号：CN119066236B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411565326.9
申请日：2024-11-05
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G06F16/901 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及数据存储技术领域，特别是涉及一种BIM数据的存储方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据接收到的BIM数据生成初始数据指纹，结合元数据提交数据审核请求，若对数据发送端的权限验证通过，将数据审核请求发送至各个目标用户以进行投票，根据每个目标用户的投票信息和在当前项目阶段的投票权重，确定出审核结果，当审核通过时，若当前数据指纹与初始数据指纹一致，将当前数据指纹和BIM数据的元数据写入预设区块链中，并将BIM数据存储于给定的分布式存储系统中；本发明能够在不同阶段确保决策权的合理分配，且在数据审核过程中自动执行投票结果和权限管理，提高了数据审核上链的合法性和数据审核效率。
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公开(公告)号：CN119693521A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510202400.9
申请日：2025-02-24
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司
Abstract: 本发明涉及建筑信息建模技术领域，尤其涉及一种BIM模型渲染方法、装置、介质及设备，通过建筑构件与各初始网格层级之间的匹配程度以及预设的网格数据，筛选出参考网格层级集合和中间网格层级集合，并构建出第一瓦片集合和第二瓦片集合，通过第一瓦片从相对宏观的角度对建筑构件进行划分和渲染，通过第二瓦片呈现建筑构件更精细的细节部分，有助于实现对建筑构件从不同层次进行合理的划分与渲染，满足多样化的展示需求，并从多个网格码中筛选出目标网格码，进而构建并整合出建筑构件在各个第一瓦片下对应的网格三角面，在优化渲染数据量的同时精准确定了用于渲染建筑构件外表面的三角面数据，在保证渲染效果的基础上极大地提高了渲染效率。
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公开(公告)号：CN119520293A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411795927.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司
IPC: H04L41/0896 , H04L69/22 , H04L67/1095 , H04L67/1008
Abstract: 本发明公开了一种基于faas的物联网云原生设备接入系统和方法，系统包括k8s平台、FaaS引擎、用户函数、消息队列、物联网服务、镜像仓库、用户交互界面七大组成部分；本发明系统资源利用率高。基于FaaS的自动扩缩容，在流量较低的时候系统会自动回收函数容器，减少对系统资源的占用。同时，K8s提供了详细的资源管理功能，可以精细控制CPU、内存等资源的分配和使用。设备协议解析通用。系统支持更多的语言，包括常用的python、java、c#等，而不受限于物联网其他组件的实现语言。业务隔离。基于k8s的命名空间，不同业务以及不同的设备可以使用不同的命名空间，使用不同的容器，服务之间互不影响。
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公开(公告)号：CN119442623A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411474613.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F30/12 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物理引擎的沉箱拖运仿真系统和方法，仿真系统包括：用户交互界面：用于提供参数录入面板，接收用户录入的仿真参数，以及仿真窗口，在仿真开始后接收物理引擎数据，渲染仿真场景；模型管理模块：用于管理通用的拖船模型，以及拖船的基本参数；仿真控制模块：用于从用户交互界面获取用户录入的仿真参数，创建仿真场景，同时控制仿真的启停；物理引擎模块：用于执行仿真，将物体的运动分解为连续的时间步进，循环执行受力分析、更新速度和位置、碰撞检测运算。本发明利用物理引擎进行实时仿真，能够快速响应并调整拖运方案，不需要大量的运算时间和计算资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119227216A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757751.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G06F30/13 , G01D21/02 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06T17/10 , G06T17/20 , G06F16/25 , H04L67/566 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM和FEM的悬索桥实时状态评估方法及系统，所述方法包括，获取悬索桥的传感器监测数据和悬索桥BIM模型信息并进行存储构建模型数据库；基于模型数据库中的BIM模型信息数据构建几何维度的悬索桥有限元仿真模型；基于POD本征正交分解方法对悬索桥有限元仿真模型进行降阶，获得降阶有限元仿真模型；基于响应面法对降阶有限元仿真模型进行修正，获得修正有限元仿真模型；利用传感器监测数据和修正有限元仿真模型对悬索桥进行状态监测和损伤识别，实时评估悬索桥运行状态。该方法提高了悬索桥运行状态评估和损伤识别的效率以及准确率，有效支撑悬索桥运行状态实时评估工作。
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公开(公告)号：CN119181249A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411691166.2
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/123 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的交通地理信息数据处理方法及系统，方法包括：实时获取目标区域的二维数据和三维数据，并进行预处理；采用坐标转换算法，将二维数据和三维数据进行匹配并整合到统一的坐标系中；将整合到统一的坐标系中的二三维数据进行融合，得到融合后的交通地理信息；基于深度学习网络构建交通模式分析模型，并使用融合后的交通地理信息对所述交通模式分析模型进行训练；利用训练好的交通模式分析模型对当前获取的交通地理信息进行分析，得到交通模式和交通信息数据。本发明通过构建深度学习网络进行交通模式分析，能够有效判断和预测交通流量及拥堵情况，从而为城市交通管理提供科学依据，提升交通效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119095134A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411587206.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
Abstract: 本发明涉及网络拓扑优化技术领域，特别是涉及一种传感器网络拓扑结构优化方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据若干监测传感器以及边缘节点的连接关系构建初始连接图，并根据获取的监测传感器的属性特征和路径特征生成初始网络拓扑结构输入至GNN模型，根据属性特征向量和路径特性向量对GNN模型进行训练以得到目标网络拓扑结构，当监测到目标网络拓扑结构中的拓扑图节点发生故障时，根据若干拓扑图节点的实测参数信息获取到网络拓扑预测结构，以实现对网络拓扑结构的优化；本发明能够根据拓扑图节点的异常情况来动态调整网络拓扑结构，极大提高了网络的灵活性和自适应能力，进而保证网络的持续运行和数据传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN118587636A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411063546.1
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/54 , G06V20/62 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种异常检测方法、装置、设备及介质，涉及异常检测技术领域，所述方法能够获取第一异常子图像标识对应的第一异常分值，当所有第一异常子图像标识对应的第一异常分值相加得到的和大于第一预设异常分值时，确定目标车辆存在异常并发出异常信息提示，否则，获取第二异常子图像标识对应的第二异常分值和第三异常子图像标识对应的第三异常分值，根据第二异常分值和第三异常分值确定目标车辆是否存在异常且确定目标车辆存在异常时发出异常信息提示，可知，本发明无需人工检测也无需同时对若干个视频和图像进行处理来确定目标车辆是否存在异常，有利于提高异常检测的精准度，节省了人力成本和投入成本。
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公开(公告)号：CN118468413A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410942224.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和大数据的建筑安全预测方法，包括采集数字孪生数据并对其进行类别标注得到原始训练数据；基于原始训练数据集训练原始数据扩充模型，得到扩充训练数据集和数据扩充模型；基于扩充训练数据集训练原始特征提取模型得到特征提取训练数据集和特征提取模型；基于特征提取训练数据集训练原始特征降维模型得到特征降维训练数据集和特征降维模型；基于特征降维训练数据集训练原始分类器模型得到分类器模型；基于特征提取模型、特征降维模型和分类器模型构建建筑安全预测模型，将待分类数据输入至建筑安全预测模型得到建筑安全预测分类类别，提高了模型训练稳定性和效率，同时也提高了模型的泛化能力和精度。
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