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公开(公告)号：CN114120080B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111462046.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/82 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06Q50/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种违反禁止标线的车辆违法行为的识别方法，其可以在不依赖场景要素标注和识别的基础上，结合追踪结果和分类结果进行违反禁止标线违法行为的识别。本发明技术方案中，通过设置违规行为标注框，将机动车与其周边环境的背景信息统一标注，基于包含背景信息的违法行检测用图片训练得到车辆行为分类模型，基于车辆行为分类模型对包括背景信息的违法识别待识别图片进行识别，然后基于识别结果中的机动车行为类型，判断待识别监控图片对应的车辆是否存在违反禁止标线的违法行为。
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公开(公告)号：CN115188186B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210740114.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种区域内交通流量监测方法，其中，包括：根据上一周期的交通流量监测数据确定待监测地区当前周期的流量上限阈值和流量下限阈值；获取待监测地区的实时交通流量数据，并与所述流量上限阈值和流量下限阈值分别进行比较；若当前周期的实时交通流量数据在所述流量下限阈值与所述流量上限阈值之间，则确定当前交通流量数据正常，否则确定当前交通流量异常。本发明提供的区域内交通流量监测方法，通过对地理空间进行划区，综合划定区域内卡口和GPS流量监测数据，从而更加全面地对区域内交通流量进行刻画，比单点或单源的流量检测方法更加准确。
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公开(公告)号：CN115510172A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211155027.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06V20/54 , G06V20/62
Abstract: 本申请关于一种常驻车辆在指定时间段内流向的分析方法，涉及智能交通控制技术领域。该方法包括：预设第一时间段以及目标区域，提取目标区域第一时段车辆通行记录；得到第一时段车辆通行统计信息并确定目标区域常驻车辆；预设第二时间段，提取每个目标区域常驻车辆的第二时段最后通行记录；进行已驶出和未驶出车辆的划分；在目标时间段期间，每日分析目标区域常驻车辆的前日驶入以及驶出详情；汇总目标区域常驻车辆的前日驶入以及驶出详情，得到目标区域常驻车辆流向分析结果。该技术方案在指定的目标时间段期间，能够对辖区内常驻车辆流向开展高效、全面、及时、低时延的分析，为辖区掌握进出车辆与车辆动态的详细情况提供有力支持。
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公开(公告)号：CN110517493B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910813077.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06F16/953
Abstract: 本发明提供一种跨区域机动车综合信息获取方法，其可以确保跨区域数据查询也可以得到最新的数据信息，进而确保执法的准确性、及时性，且节省了人力资源。为此，同时提供了一种跨区域机动车综合信息获取系统。其包括：S1获取待检机动车的车辆信息；S2为每个区域设置一个区域服务器，为所有区域设置一个汇总服务器；S3首先访问其所在区域的区域服务器；S4本区域服务器访问汇总服务器，获取其他区域服务器可用服务列表、非实时车辆信息；S5继续访问其他区域服务器查询待检机动车的实时车辆信息；S6其他区域服务器把车辆信息返回给本区域服务器；S7本区域服务器对数据整理后，生成查询结果；S8本区域服务器把查询结果传递回移动警务终端。
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公开(公告)号：CN110505306B
公开(公告)日：2021-12-21
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528881A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011482423.3
申请日：2020-12-16
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，具体公开了一种公路场景识别中抑制过拟合的训练方法，包括：获取一训练样本集和一过拟合检测样本集；对训练样本集进行训练，得到一初始识别模型；利用过拟合检测样本集对训练样本集的初始识别模型进行准确率检测，其中，按照过拟合检测样本集的场景类别，通过初始识别模型计算过拟合检测样本集的各个场景整体的分割精度；依据过拟合检测样本集的各类场景整体的分割精度，自动调整各类场景下训练样本的损失权重。本发明可以在训练阶段按照验证精度交并比为不同场景的训练样本分配不同的样本损失权重，从而有效解决样本优化的不均衡性，最终遏制过拟合问题。
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公开(公告)号：CN111582596A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010406405.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种融合交通状态信息的纯电动汽车续航里程风险预警方法，其能应对各种复杂交通状态从而具备实际可用性，且预测模型具有很强的泛化能力和精准性。本发明技术方案中，基于历史交通数据训练数据样本重构模型，用以获得异常交通状态样本数据集；基于待检测电动汽车的车载GPS数据和动力电池数据的历史数据，构样本集；通过样本集、异常交通状态样本数据集，训练车辆耗能预测模型；然后基于车辆耗能预测模型，输入待检测电动汽车实时所在的路段编号和行驶速度后，获得行驶能耗信息，最后通过行驶能耗信息与待检测电动汽车的电池剩余能量的比较，进行续航里程不足预警。
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公开(公告)号：CN110930724A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911247694.8
申请日：2019-12-09
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017 , G06F16/583 , G06F16/51 , G06K9/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及智能交通管理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的交通非现场违法记录筛选审核方法及系统。其中，方法包括以下步骤：获取前端上传的非现场违法记录信息；根据所述非现场违法记录信息，确定相对应的违法行为项目信息和违法证据图像信息；根据所述违法行为项目信息，获取至少一个预存的废片删除场景图像数据；将与所述违法行为项目信息相对应的违法证据图像信息，与所述废片删除场景图像数据逐一比对；若所述违法证据图像信息与至少一个所述废片删除场景图像数据一致，确定所述违法证据图像为废片。其中系统用于执行上述方法。本发明能够识别、自动删除无效违法证据照片，找回误删、错删的非现场违法记录。
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公开(公告)号：CN110517493A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910813077.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06F16/953
Abstract: 本发明提供一种跨区域机动车综合信息获取方法，其可以确保跨区域数据查询也可以得到最新的数据信息，进而确保执法的准确性、及时性，且节省了人力资源。为此，同时提供了一种跨区域机动车综合信息获取系统。其包括：S1获取待检机动车的车辆信息；S2为每个区域设置一个区域服务器，为所有区域设置一个汇总服务器；S3首先访问其所在区域的区域服务器；S4本区域服务器访问汇总服务器，获取其他区域服务器可用服务列表、非实时车辆信息；S5继续访问其他区域服务器查询待检机动车的实时车辆信息；S6其他区域服务器把车辆信息返回给本区域服务器；S7本区域服务器对数据整理后，生成查询结果；S8本区域服务器把查询结果传递回移动警务终端。
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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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