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公开(公告)号：CN113269768B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110634686.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 中移智行网络科技有限公司 , 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种交通拥堵分析方法、装置及分析设备，属于图像处理技术领域，所述交通拥堵分析方法包括：从目标道路视频中获取道路图像；利用深度学习网络模型检测道路图像中的目标，得到目标检测结果，所述深度学习网络模型通过采用初始图像样本数据以及对所述初始图像样本数据进行增强处理后得到的图像样本数据进行训练得到；对所述目标检测结果中的目标进行目标跟踪，得到目标跟踪结果；根据所述目标检测结果和所述目标跟踪结果，计算交通参数；根据所述交通参数，生成道路的交通拥堵信息。本发明通过使用优化的深度学习网络模型进行目标检测，可以提高目标的检测精度和检测效率，从而使交通拥堵分析结果更加准确。
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公开(公告)号：CN113221861B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110770354.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中移智行网络科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种多车道线检测方法、装置及检测设备，属于图像处理技术领域，所述多车道线检测方法包括：从具有多车道线的道路的视频中抽取若干帧图像；对每一帧图像进行二值化处理以及边缘检测，得到多条直线段；根据多条直线段对应的位置信息对非车道线进行筛除；将经筛除后得到的多条直线段进行第一次合并处理；将所有帧图像中经第一次合并处理后得到的直线段进行第二次合并处理；根据第二次合并处理后得到的直线段确定车道线。本发明通过抽取道路视频中的多帧图像进行检测，利用多帧图像之间的互相补充和验证，既避免了因车辆遮挡车道线造成漏检的情况，也防止了将路面符号标识等非车道线误检为车道线，提高了车道线检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113096393A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110336601.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 中移智行网络科技有限公司 , 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种路况预警方法、装置及边缘云设备，属于信息处理技术领域，其中应用于边缘云设备的路况预警方法包括：接收所述边缘云设备覆盖区域内的各个路侧设备采集的初始路况信息，所述初始路况信息包括传感器数据；对所述初始路况信息中的传感器数据进行过滤处理，剔除所述传感器数据中的异常数据；对过滤处理后的初始路况信息进行融合处理，获取路况异常指标；根据路况异常指标，生成路况预警事件。本发明通过利用边缘云的边缘计算能力就近处理采集到的路况信息，免去了路况信息的长距离传输，同时可以提高对路况信息处理的准确度，使得经过计算生成的路况预警事件准确、可靠。
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公开(公告)号：CN113487650A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110634407.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中移智行网络科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种道路拥堵检测方法、装置及检测设备，属于图像处理技术领域，所述道路拥堵检测方法包括：从道路视频中提取若干帧图像，检测每一帧图像中的目标，得到目标检测结果；获取所述若干帧图像的前N帧图像中各目标的目标跟踪结果，其中，所述目标跟踪结果包括跟踪框和跟踪链，N为正整数；根据所述前N帧图像中各目标的跟踪链的长度以及目标的数量，对第N帧图像对应的时刻起的预设时间内的道路拥堵情况进行预判断，得到道路的拥堵预判断结果。本发明实施例中，通过对前N帧图像中各目标的目标跟踪结果进行分析处理，可以实现对未来一定时间段内的道路拥堵情况作出有效的预判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113221861A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110770354.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中移智行网络科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种多车道线检测方法、装置及检测设备，属于图像处理技术领域，所述多车道线检测方法包括：从具有多车道线的道路的视频中抽取若干帧图像；对每一帧图像进行二值化处理以及边缘检测，得到多条直线段；根据多条直线段对应的位置信息对非车道线进行筛除；将经筛除后得到的多条直线段进行第一次合并处理；将所有帧图像中经第一次合并处理后得到的直线段进行第二次合并处理；根据第二次合并处理后得到的直线段确定车道线。本发明通过抽取道路视频中的多帧图像进行检测，利用多帧图像之间的互相补充和验证，既避免了因车辆遮挡车道线造成漏检的情况，也防止了将路面符号标识等非车道线误检为车道线，提高了车道线检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116915844A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211523277.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中移智行网络科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种V2X事件的推送方法及装置，该方法包括：根据所获取的车辆的位置信息，确定车辆所在的路段及与路段对应的电子围栏；确定与电子围栏相关联的V2X事件；将V2X事件推送至车辆；其中，在确定与路段对应的电子围栏之前，还包括：获取V2X事件；在预先设置的事件推送规则中，选取与V2X事件对应的事件推送规则；并确定V2X事件的至少一条待推送路段；分别构建V2X事件的至少一条待推送路段中，每条待推送路段的电子围栏。由此，在C‑V2X云控平台构建并管理V2X事件的电子围栏，解决了车载终端无法有效过滤V2X事件信息的问题，C‑V2X云控平台能够根据电子围栏，精准的将事件信息推送到车载终端。
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公开(公告)号：CN113487650B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110634407.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中移智行网络科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种道路拥堵检测方法、装置及检测设备，属于图像处理技术领域，所述道路拥堵检测方法包括：从道路视频中提取若干帧图像，检测每一帧图像中的目标，得到目标检测结果；获取所述若干帧图像的前N帧图像中各目标的目标跟踪结果，其中，所述目标跟踪结果包括跟踪框和跟踪链，N为正整数；根据所述前N帧图像中各目标的跟踪链的长度以及目标的数量，对第N帧图像对应的时刻起的预设时间内的道路拥堵情况进行预判断，得到道路的拥堵预判断结果。本发明实施例中，通过对前N帧图像中各目标的目标跟踪结果进行分析处理，可以实现对未来一定时间段内的道路拥堵情况作出有效的预判断。
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公开(公告)号：CN113630829A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010378213.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 中移智行网络科技有限公司 , 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种终端在基准站间的迁移方法、系统、装置和网络设备。本发明实施例提供的技术方案中，接收初始基准站选择集发送的初始基准站选择集差分改正值和终端发送的第一定位数据；通过预先选择的解算算法对初始基准站选择集差分改正值和第一定位数据进行计算，得到终端的第一高精度定位信息和解算算法的第一解算精度；监测第一解算精度，采用趋势移动平均法判断第一解算精度是否呈下降趋势；若判断出第一解算精度呈下降趋势，将终端从初始基准站选择集迁移至当前边缘云的下一个初始基准站选择集或者下一个边缘云的基准站。本发明实施例能够解决相关技术中无法实现终端在基准站之间进行无感知迁移的技术问题。
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公开(公告)号：CN113269768A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110634686.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 中移智行网络科技有限公司 , 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种交通拥堵分析方法、装置及分析设备，属于图像处理技术领域，所述交通拥堵分析方法包括：从目标道路视频中获取道路图像；利用深度学习网络模型检测道路图像中的目标，得到目标检测结果，所述深度学习网络模型通过采用初始图像样本数据以及对所述初始图像样本数据进行增强处理后得到的图像样本数据进行训练得到；对所述目标检测结果中的目标进行目标跟踪，得到目标跟踪结果；根据所述目标检测结果和所述目标跟踪结果，计算交通参数；根据所述交通参数，生成道路的交通拥堵信息。本发明通过使用优化的深度学习网络模型进行目标检测，可以提高目标的检测精度和检测效率，从而使交通拥堵分析结果更加准确。
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