一种高速公路隐患车辆预警方法及其系统

    公开(公告)号:CN115100855A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210694866.1

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明涉及智能交通技术应用领域,具体公开了一种高速公路隐患车辆预警方法,包括:获取目标车辆的标签信息;依据目标车辆的标签信息,筛选出目标车辆中的风险隐患车辆;获取风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;依据风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出风险隐患车辆中的有效隐患车辆;获取有效隐患车辆中的驾驶人信息;依据有效隐患车辆中的驾驶人信息,向有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。本发明还公开了一种高速公路隐患车辆预警系统。本发明提供的高速公路隐患车辆预警方法,能够精准发现高速公路上隐患车辆,并对驾驶员进行及时提醒,消除交通隐患,做到交通事故事前干预,最终压降事故量。

    基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法

    公开(公告)号:CN109344886B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN201811081354.8

    申请日:2018-09-17

    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。

    融合GPS数据和卡口流量数据的城市交通流量预测方法

    公开(公告)号:CN111583648B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202010406812.1

    申请日:2020-05-14

    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。

    一种融合卡口和GPS数据的车辆轨迹定位方法

    公开(公告)号:CN111123333A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201911398575.2

    申请日:2019-12-30

    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。

    一种定点甄别违法车辆的方法及监控系统

    公开(公告)号:CN109326126A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811476727.1

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明提供一种借道超车违法行为的判断方法,其可以在目标地点附近自动识别违法车辆,成本低、费时短、效率高,正确率高,确保后续执法工作的正常实施;同时本发明还公开了基于此方法的监控系统。一种定点甄别违法车辆的方法,其包括:S1:依时间顺序,获取经过道路进口的车牌号码,按时间先后依次存入第一队列;S2:依时间顺序,获取经过道路出口的车牌号码,按采集时间排序后,按时间先后依次存入第二队列;S3:比较第一队列和第二队列中的号码牌,进行比对,如果一辆车驶过道路出口的排序高于此车辆进入道路的排序,也即是说,此车辆存在后进先出现象,则此车辆为嫌疑车辆;S4:把嫌疑车辆的号码牌信息发送给监控人员,以便后续执法工作实施。

    一种基于深度学习的车牌检测方法

    公开(公告)号:CN109271991A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811037178.8

    申请日:2018-09-06

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车牌识别方法,其可以自适应地获得不同场景下的车牌特征信息,同时提高了车牌识别的准确率。本发明将车牌固有的颜色属性加入YOLO模型中构建一个具有泛化能力强、检测以及定位准确率高的车牌检测模型,对输入的卡口监控设备拍摄的过车图片进行检测,得到车牌的区域位置;接着使用Radon变换对倾斜的车牌区域进行校正,同时利用颜色和边缘等线索对车牌区域进行微调,最后将微调后的车牌区域送入加入车牌编码规则约束的CRNN网络对车牌号码进行识别。

    基于违法事故的干预成效分析方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119600814A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411804788.1

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明关于一种基于违法事故的干预成效分析方法、装置及设备,涉及智能交通领域。本发明提供的基于违法事故的干预成效分析方法不仅关注违法事故数据的变化率,还特别强调了干预成本和干预效率这两个关键因素的作用。具体而言,这种方法通过对某一路段的一段时间内违法及事故数据的动态监测,结合具体的干预措施实施前后的情况变化,计算出各项干预措施的成本效益比,从而实现对干预措施更全面、更深入的效果评估。在此情况下,可以揭示哪些类型的干预措施最有可能带来显著的安全改进,同时还能帮助识别那些可能耗费过多资源却收效甚微的策略,为政策制定者提供了强有力的数据支撑。

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