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公开(公告)号：CN119207122A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411304002.X
申请日：2024-09-19
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，具体公开了一种基于道路监控视频的机动车路口不减速发现方法，包括：获取目标路口的道路监控视频；对目标路口的道路监控视频中的当前方向红绿灯、当前方向机动车和其他方向机动车分别进行跟踪，以对应获取到目标路口的当前方向红绿灯变化时间、当前方向机动车运动轨迹和其他方向机动车运动轨迹；其中，当前方向机动车运动轨迹包括当前方向机动车通过停止线时间；根据目标路口的当前方向红绿灯变化时间、当前方向机动车运动轨迹和其他方向机动车运动轨迹，判断当前方向机动车经过目标路口时是否存在不减速行为。本发明提供的基于道路监控视频的机动车路口不减速发现方法，能够降低路口交通事故发生的概率。
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公开(公告)号：CN118568532A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410474651.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/0635 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及智能交通应用技术领域，具体公开了一种新能源汽车运行安全风险等级评估方法及其系统，该方法包括：获取新能源汽车的初始定位数据并进行卡尔曼滤波，以得到新能源汽车的优化定位数据；对优化定位数据分别做平均速度分析、急加减速频率分析以及急转弯频率分析，以对应得到平均速度分析结果、急加减速频率分析结果和急转弯频率分析结果；根据三种分析结果构建驾驶员的驾驶行为特征向量，并进行聚类分析，以得到驾驶员的驾驶行为聚类分析结果；根据驾驶员的驾驶行为聚类分析结果对新能源汽车的运行安全风险等级进行评估。本发明能够提醒高危险车辆安全驾驶，减少交通事故，提升道路安全系数，保障交通安全。
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公开(公告)号：CN115100861B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210708024.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通控制技术领域，具体公开了一种酒驾车辆识别方法，其中，包括：获取历史酒驾违法查处记录，并获取所述历史酒驾违法查处记录中车辆对应的车辆通行轨迹记录；将所述历史酒驾违法查处记录与所述车辆通行轨迹记录进行关联，并根据关联结果确定车辆被查处前最后一次的停留点信息；对所述停留点信息进行时空聚类，并根据聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域；若目标车辆在所述酒驾高风险时段进入所述酒驾高风险区域，则判定所述目标车辆为酒驾高风险车辆。本发明提供的酒驾车辆识别方法，通过历史酒驾违法查处记录与卡口监控设备记录的车辆通行轨迹记录的关联分析，能够精准识别酒驾高风险车辆，提高执法的精准性和效率。
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公开(公告)号：CN115188186A
公开(公告)日：2022-10-14
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：CN115168659A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210845900.0
申请日：2022-07-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/9537 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F9/46 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供的一种基于Spark Streaming的快速实时预警方法，将待处理车辆轨迹数据按照车牌号码分别存储到不同的存储分区中，将所有实时监测事件分别建立一个实时比对线程thread，每次将待处理车辆轨迹数据同时送入到所有的实时比对线程thread中并行计算；同时，因为待处理车辆轨迹数据是按照车牌号码存储的，每次计算时，车缓存队列消费线程将数据送入存储分区对应的过车数据缓存队列中，在每个实时比对线程thread中，因为是按照需要比对的待处理车辆轨迹数据对应的车牌范围从基础数据库和嫌疑车辆黑名单中提取对应车牌号码范围的数据，所以数据对比查找的命中率会提高，极大的提高了系统的计算效率，同时每个thread中每次需要计算的数据量有限，进一步的提高了计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100861A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210708024.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通控制技术领域，具体公开了一种酒驾车辆识别方法，其中，包括：获取历史酒驾违法查处记录，并获取所述历史酒驾违法查处记录中车辆对应的车辆通行轨迹记录；将所述历史酒驾违法查处记录与所述车辆通行轨迹记录进行关联，并根据关联结果确定车辆被查处前最后一次的停留点信息；对所述停留点信息进行时空聚类，并根据聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域；若目标车辆在所述酒驾高风险时段进入所述酒驾高风险区域，则判定所述目标车辆为酒驾高风险车辆。本发明提供的酒驾车辆识别方法，通过历史酒驾违法查处记录与卡口监控设备记录的车辆通行轨迹记录的关联分析，能够精准识别酒驾高风险车辆，提高执法的精准性和效率。
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公开(公告)号：CN115083169A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210664155.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明提供的一种假冒救护车的嫌疑车辆的发现方法，其构建了救护车特征检测模型、救护车判定模型和综合判断模型；其中，救护车特征检测模型中包括：号牌检测模型、车型检测模型、品牌检测模型、颜色检测模型、救护车典型特征检测模型，从救护车的外形特征角度将类似救护车的机动车筛选出来；然后通过救护车判定模型从救护车外形上进一步缩小数据范围，最后，基于车辆等级信息，使用综合判断模型进行筛选，从车辆登记信息中的车辆登记地、车辆使用性质、车辆所有者三个角度进行判断，找出假冒救护车的嫌疑车辆。
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公开(公告)号：CN111582596B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010406405.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/04 , G06V10/774 , G06V10/764 , G08G1/01 , G06F30/20
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：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。
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公开(公告)号：CN112528881B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011482423.3
申请日：2020-12-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/54 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06K9/62
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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