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公开(公告)号：CN104268599B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410514768.0
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种基于车辆轨迹时空特征分析的黑车智能发现方法。本发明首先提取城市小型车车辆列表，并剔除合法运营出租车，其次对于特定排查期，提取车辆列表中所有车辆在排查期的卡口过车记录数据，进而从过车记录数据中初步筛选得出嫌疑黑车列表；然后选择数据挖掘分析样本，提取车辆时空特征数据，接着采用支持向量机算法训练黑车分类器模型，最后将嫌疑黑车列表中的所有嫌疑黑车特征数据作为测试集输入训练的分类器模型进行分类判定。本发明改变了传统黑车人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，通过对训练样本数据进行样本交叉训练消除过拟合问题。
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公开(公告)号：CN114495492B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111678495.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 贵阳信息技术研究院
IPC: G08G1/01 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于图神经网络的交通流预测方法，在空间依赖性建模时强调相隔较远的空间两点间的依赖关系，并加入时间因素和时序因素；基于轨迹频繁序列和时间顺序相似度构造交通路网的图邻接矩阵，将图定义为加入时间因素的无向图Graph＝(V，E，A)；利用时间维度和空间维度计算注意力系数，同时关注空间序号和时序变化趋势提出时空融合网络STGFN的交通预测模型，提高了大范围的城市交通流预测的整体预测准确度，尤其是突发交通状况时的预测准确度。
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公开(公告)号：CN114429601A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111678492.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 贵阳信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种光流形变分别编码的视频预测方法，将视频信息流按帧分离为位置和形状两条编码路径，对位置流特征应用神经光流估计方法以提取空间相关运动，对形状流特征进行差分运算以捕获细粒度的空间形变，最后将它们组合解码以生成下一帧的像素级预测。本发明所提出的将位移和形变分开建模的方法，可以降低预测的不确定性，减缓图像模糊的趋势。与当前最先进的基于雷达回波序列的临近降雨预测方法相比，所提出的模型表现更好，特别是对强降雨和相对较长时间步的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509270A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810188779.2
申请日：2018-03-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: G06F9/5038 , G06F9/4881
Abstract: 本发明提出了一种国产申威26010众核处理器上K-means算法的高性能并行实现方法，基于国产处理器申威26010平台，针对聚类阶段，本发明设计了一种块距离矩阵计算与规约操作融合的计算框架，该框架使用三层分块策略进行任务划分，同时设计协作式的核间数据共享方案和基于寄存器通信机制的簇标签规约方法，及使用双缓冲技术，指令重排等优化技术。针对更新中心点阶段，本发明设计了动态调度的任务划分方式。通过在真实数据集上测试，本发明可以达到最大348.1GFlops的浮点计算性能，相比理论上最大性能，可以获得47％～84％的浮点计算效率，相比不融合的计算方式，可以获得最高1.7x，平均1.3x的加速比。
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公开(公告)号：CN110851488A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910920062.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 贵阳信息技术研究院(中科院软件所贵阳分部) , 中国科学院软件研究所 , 中科嘉速(北京)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06K9/62 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源多模态数据融合分析处理方法，通过接口服务采集、物联网感知读取、数据库同步、文件同步、数据爬取等方式进行数据采集，针对采集到的这些结构化数据库数据、半结构化网络数据以及非结构化文本、视频等海量数据中存在的数据缺失、时空数据异常、数据不一致等问题，建立多种数据清洗模型，对多模态数据进行处理；多源多模态数据融合分析模块构建了常用的数据融合常见算法的算法库，能够支持对文本数据分析和图像数据分析，以及对来自多源的结构化数据和非结构化数据进行融合分析。
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公开(公告)号：CN114495492A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111678495.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 贵阳信息技术研究院
Abstract: 一种基于图神经网络的交通流预测方法，在空间依赖性建模时强调相隔较远的空间两点间的依赖关系，并加入时间因素和时序因素；基于轨迹频繁序列和时间顺序相似度构造交通路网的图邻接矩阵，将图定义为加入时间因素的无向图Graph＝(V，E，A)；利用时间维度和空间维度计算注意力系数，同时关注空间序号和时序变化趋势提出时空融合网络STGFN的交通预测模型，提高了大范围的城市交通流预测的整体预测准确度，尤其是突发交通状况时的预测准确度。
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公开(公告)号：CN108509270B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810188779.2
申请日：2018-03-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提出了一种国产申威26010众核处理器上K‑means算法的高性能并行实现方法，基于国产处理器申威26010平台，针对聚类阶段，本发明设计了一种块距离矩阵计算与规约操作融合的计算框架，该框架使用三层分块策略进行任务划分，同时设计协作式的核间数据共享方案和基于寄存器通信机制的簇标签规约方法，及使用双缓冲技术，指令重排等优化技术。针对更新中心点阶段，本发明设计了动态调度的任务划分方式。通过在真实数据集上测试，本发明可以达到最大348.1GFlops的浮点计算性能，相比理论上最大性能，可以获得47％～84％的浮点计算效率，相比不融合的计算方式，可以获得最高1.7x，平均1.3x的加速比。
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公开(公告)号：CN104268599A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410514768.0
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供一种基于车辆轨迹时空特征分析的黑车智能发现方法。本发明首先提取城市小型车车辆列表，并剔除合法运营出租车，其次对于特定排查期，提取车辆列表中所有车辆在排查期的卡口过车记录数据，进而从过车记录数据中初步筛选得出嫌疑黑车列表；然后选择数据挖掘分析样本，提取车辆时空特征数据，接着采用支持向量机算法训练黑车分类器模型，最后将嫌疑黑车列表中的所有嫌疑黑车特征数据作为测试集输入训练的分类器模型进行分类判定。本发明改变了传统黑车人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，通过对训练样本数据进行样本交叉训练消除过拟合问题。
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