-
公开(公告)号：CN109214345B
公开(公告)日：2022-05-31
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: G06V20/54
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。
-
公开(公告)号：CN114419892A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210106495.0
申请日：2022-01-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种判定有疲劳驾驶交通违法风险的车辆的方法，其主动研判车辆疲劳驾驶交通违法风险，找到有疲劳驾驶交通违法风险的车辆，及时预警风险车辆并加强管控，预防交通事故的发生。使用本发明的技术方案，先汇总全国所有因疲劳驾驶导致的非轻微事故数据，根据事故发生时间提取涉事车辆事发前半年内所有卡口通行轨迹；再从所有轨迹中提取能够反映车辆行驶从开始到停止的通行轨迹记录集合，划分车辆出行片段；进而统计车辆通行特征各项指标；以覆盖车辆尽可能多且统计条件尽可能严格作为原则，综合选取疲劳驾驶风险的各项评价条件；最后根据选取的各项条件，提取符合各项条件的车辆，得到有疲劳驾驶交通违法风险车辆。
-
公开(公告)号：CN110363255B
公开(公告)日：2022-04-05
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。
-
公开(公告)号：CN111583648A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010406812.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供融合GPS数据和卡口流量数据的城市交通流量预测方法，其可以得到较为准确的预测基础数据，同时基于全路网的交通因素，提供更为准确的交通流量预测数据。本发明的技术方案中，提供了将GPS速度数据和卡口流量数据融合的方法，将GPS速度数据和卡口流量数据融合之后作为基础数据，不但考虑了待测道路的车流量还考虑了车辆的速度，从车流量和速度两个方面综合考虑，提供了更加完整的交通状态信息；同时，将基础数据从空间和时间两个维度进行考虑，使待预测路段处于整个待预测地图区域中进行交通流量预测，确保能够提供更切合实际的交通流量数据，尤其适用于复杂路网下的交通流量预测需求。
-
公开(公告)号：CN110505306A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910811184.2
申请日：2019-08-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种可指定位数的数据ID生成方法，其不需要依赖其他服务，独自运行生成具有唯一性的数据ID，且可以在分布式环境、高并发场景下持续高效生成数据ID。在本发明的技术方案中，通过获取提出数据服务请求的服务器的macid和应用进程的jvmpid，利用macid、jvmpid、时间戳、自增值进行位或运算，获得一个10进制的初始数据ID值；最后按照指定的位数，通过uuid算法对初始数据ID值进行运算，生成指定位数唯一ID。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109523787A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811459478.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法，其取得数据不依靠车辆本身安装的车载设备，能够保证数据的客观性，且可以实时采集数据，并且主动发出警报，协助执法人员进行执法行动。其包括：S1：以头卡口Ks为起点获取计算开始前的所有被分析车辆途径的卡口；S2：计算头卡口Ks为起点的相邻卡口之间的过车时间差、导航距离；S3：选取一个检测路段，检测路段最后一个卡口记作尾卡口Ke；S4：从头卡口Ks开始到尾卡口Ke为止，计算相邻卡口之间的平均通行速度；S5：根据道路类型，速度阈值，判断有疲劳驾驶嫌疑的嫌疑车辆；S6：抽取所有卡口拍摄的嫌疑车辆的图片；S7：确认驾驶人信息；S8：如果不存在更换驾驶人的现象，则判断为疲劳驾驶车辆。
-
公开(公告)号：CN109344886A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811081354.8
申请日：2018-09-17
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法，其可以持续不断的提升识别能力，确保能够维持较高的识别准确率。其包括：S1通过图像识别技术，从道路监控设备中提取数据，输出车辆区域图片；S2进行车辆号牌检测，将没有检测到号牌的车辆标记为嫌疑车辆；S3获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S4定时的循环收集车牌样本；S5通过图像识别技术对所有的车牌样本进行提取，输出样本的车辆区域图片；S6获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S7每次收集新的车牌样本后，训练卷积神经网络；S8把得到的嫌疑车辆的候选区域图片，输入到训练好的卷积神经网络中，判定是否遮挡号牌，如果判定嫌疑车辆存在遮挡号牌的行为，则针对嫌疑车辆进入后续程序。
-
公开(公告)号：CN104200659B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201410433546.6
申请日：2014-08-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种不按规定线路行驶的重点车辆交通违法行为判定方法，其通过公路卡口设备生成目标重点车辆通行记录集；根据重点车辆上报路线从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素，生成初始计划路线GIS图层，再获取交点生成初始计划路线必经点GIS图层；利用GIS系统对通行记录集进行地图展示，经缓冲区分析和歧义点剔除后建立路径自动计算流程，生成车辆的实际路线轨迹GIS图层，由初始计划路线必经点GIS图层，结合道路网的空间拓扑关系，生成新的计划路线GIS图层；在路网数据集上以不同颜色叠加该计划路线GIS图层和实际路线轨迹GIS图层，系统自动判断路线匹配度。本发明通过卡口通行信息形成行车轨迹来判断车辆是否按规定路线行驶，无需安装GPS设备。
-
公开(公告)号：CN104408920A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410692387.1
申请日：2014-11-25
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104 , G08G1/017
Abstract: 本发明涉及一种基于卡口通行信息判断长途客运车辆交通违法行为的方法，其原理是先通过道路上的卡口监控设备记录、比对、提取，生成当日凌晨2时至5时长途客运车辆通行记录集；再结合路网与卡口空间叠加相交分析，提取生成某车该时段在高速公路上行驶的通行记录集；然后对该车的通过卡口数和记录数进行组合概率运算，并利用路网网络分析路径求解，来可信判断在该时段违规行驶的嫌疑车辆，最后比对接驳运输车辆信息，判定长途客运车辆在该时段违规行驶的交通违法行为。本发明的优点是：无需在车辆安装GPS设备，就能主动获知车辆行驶路线；结合长途客运车辆行驶规律和行驶频率验证嫌疑车辆号牌号码识别准确性，确保被判定违规行驶车辆的可信度。
-
公开(公告)号：CN119580357A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411796337.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06V10/74
Abstract: 本申请提供的一种骑车使用手机行为的检测方法，基于现有的监控设备采集到的图像，从中选择可以用于行为分析的正面行驶图像，将非机动车和骑车人的图像截取出来，进行方向矫正后，构成待分析视频，有效地提高了视频中车辆驾驶人的可识别行为特征，再经过三维卷积神经网络进行行为识别，确保能够有效发现视频中非机动车骑车人汽车使用手机的行为；通过三维卷积神经网络进行行为识别，可以有效降低误识别率；本方法无需新增硬件，以较低成本即可基于普通分辨率的视频数据检测出使用手机行为。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.032 seconds)
