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公开(公告)号：CN113031035B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110179100.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 交信北斗科技有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能算法的道路设施数据采集系统，包括AI采集设备、移动终端、北斗定位模块与后台服务器，所述AI采集设备、北斗定位模块均与所移动终端无线连接，所述移动终端将接收的数据上传至所述后台服务器中。本发明通过众包方式，结合北斗定位和地理围栏技术，低成本高效地提取道路巡检中需要重点确认的巡检点的图像，图像实时上传到后台通过AI图像识别技术进行远程道路巡检识别。
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公开(公告)号：CN113033301B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110179090.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 交信北斗科技有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，包括如下步骤：基于高精地图中目标采集物与道路类型、道路区域的关系获取目标采集物类型，根据不同的目标采集物类型设定不同的采集预案；基于无人机遥感影像获取目标采集物的空间位置与空间形状，以及通过AI采集设备进行地表视觉采集，获取视频流数据信息；将获取的目标采集物的空间位置、空间形状、视频流数据信息与采集预案进行交叉验证，通过AI图像识别技术获取目标道路巡检设施。本发明通过AI图像识别技术与北斗定位技术相结合进行实时采集物识别，将识别成果文本化、规格化，处理后成果数据尺寸小、对移动数字网络带宽依赖低，可实时自动上传到后台服务器。
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公开(公告)号：CN112987035B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110177286.0
申请日：2021-02-07
Applicant: 交信北斗科技有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种北斗边缘计算设备，包括：AI视觉单元用于实时获取标准视频流数据，并传输至NPU处理单元；NPU处理单元用于通过运行不同的神经网络对标准视频流数据进行处理，以实现视觉中空间数据信息的识别提取，并将识别后的空间数据信息传输给CPU处理单元；北斗定位模块用于实时接收空间位置信息；CPU处理单元用于将空间数据信息与空间位置信息相匹配，形成实时规格化空间数据信息；数据传输单元用于将规格化空间数据信息传输给后台服务器。本发明还提供一种基于北斗边缘计算设备获取巡检设施的方法。本发明通过边缘计算方法与北斗定位技术相结合，将识别成果文本化规格化，处理后数据尺寸小对移动数字网络带宽依赖低，可实时自动上传到后台服务器。
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公开(公告)号：CN113128606B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110446432.5
申请日：2021-04-25
Applicant: 交信北斗科技有限公司 , 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明提供一种基于大数据体系的北斗交通运输数据融合系统，包括：交通基础地理信息框架数据模块用于获取基础地理信息数据并进行初步数据融合；交通运输网络数据模块用于初步融合数据为基准，结合交通转运枢纽点节点信息，将交通运输网络信息与初步融合数据进行匹配融合；交通实时大数据模块用于从各类交通运输实时数据中抽取实时大数据；数据融合模块用于通过北斗交通地理信息数据处理平台，将交通实时大数据、交通运输网络数据与交通基础地理信息框架数据进行位置匹配和数据关联，实现交通立体一张图数据融合。本发明提出静态数据和实时动态数据融合的理念，解决了一张图的实效性问题，提高一张图数据在交通综合运输网络分析方面的效能。
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公开(公告)号：CN113128606A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110446432.5
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京中交创新投资发展有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于大数据体系的北斗交通运输数据融合系统，包括：交通基础地理信息框架数据模块用于获取基础地理信息数据并进行初步数据融合；交通运输网络数据模块用于初步融合数据为基准，结合交通转运枢纽点节点信息，将交通运输网络信息与初步融合数据进行匹配融合；交通实时大数据模块用于从各类交通运输实时数据中抽取实时大数据；数据融合模块用于通过北斗交通地理信息数据处理平台，将交通实时大数据、交通运输网络数据与交通基础地理信息框架数据进行位置匹配和数据关联，实现交通立体一张图数据融合。本发明提出静态数据和实时动态数据融合的理念，解决了一张图的实效性问题，提高一张图数据在交通综合运输网络分析方面的效能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033301A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110179090.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京中交创新投资发展有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，包括如下步骤：基于高精地图中目标采集物与道路类型、道路区域的关系获取目标采集物类型，根据不同的目标采集物类型设定不同的采集预案；基于无人机遥感影像获取目标采集物的空间位置与空间形状，以及通过AI采集设备进行地表视觉采集，获取视频流数据信息；将获取的目标采集物的空间位置、空间形状、视频流数据信息与采集预案进行交叉验证，通过AI图像识别技术获取目标道路巡检设施。本发明通过AI图像识别技术与北斗定位技术相结合进行实时采集物识别，将识别成果文本化、规格化，处理后成果数据尺寸小、对移动数字网络带宽依赖低，可实时自动上传到后台服务器。
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公开(公告)号：CN113157989A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110446414.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京中交创新投资发展有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06F16/904 , G06F16/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于大数据体系的北斗交通运输数据融合方法，包括如下步骤：获取基础地理信息数据并进行初步数据融合，形成交通基础地理信息框架数据；以此为基准，结合交通转运枢纽点节点信息，将交通运输网络信息与交通基础地理信息框架数据匹配融合，形成具备空间位置信息的交通运输网络数据；通过大数据处理技术从各类交通运输实时数据中抽取交通实时大数据；通过北斗交通地理信息数据处理平台，将交通实时大数据、交通运输网络数据与交通基础地理信息框架数据进行位置匹配和数据关联，实现交通立体一张图数据融合。本发明提出静态数据和实时动态数据融合的理念，解决了一张图的实效性问题，提高一张图数据在交通综合运输网络分析方面的效能。
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公开(公告)号：CN112987035A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110177286.0
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京中交创新投资发展有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种北斗边缘计算设备，包括：AI视觉单元用于实时获取标准视频流数据，并传输至NPU处理单元；NPU处理单元用于通过运行不同的神经网络对标准视频流数据进行处理，以实现视觉中空间数据信息的识别提取，并将识别后的空间数据信息传输给CPU处理单元；北斗定位模块用于实时接收空间位置信息；CPU处理单元用于将空间数据信息与空间位置信息相匹配，形成实时规格化空间数据信息；数据传输单元用于将规格化空间数据信息传输给后台服务器。本发明还提供一种基于北斗边缘计算设备获取巡检设施的方法。本发明通过边缘计算方法与北斗定位技术相结合，将识别成果文本化规格化，处理后数据尺寸小对移动数字网络带宽依赖低，可实时自动上传到后台服务器。
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公开(公告)号：CN113031035A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110179100.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京中交创新投资发展有限公司 , 中国交通通信信息中心 , 安徽宇呈数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能算法的道路设施数据采集系统，包括AI采集设备、移动终端、北斗定位模块与后台服务器，所述AI采集设备、北斗定位模块均与所移动终端无线连接，所述移动终端将接收的数据上传至所述后台服务器中。本发明通过众包方式，结合北斗定位和地理围栏技术，低成本高效地提取道路巡检中需要重点确认的巡检点的图像，图像实时上传到后台通过AI图像识别技术进行远程道路巡检识别。
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公开(公告)号：CN115128647A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211049749.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 交信北斗(北京)信息科技有限公司 , 交信北斗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多GNSS系统快速选星方法，属于导航技术领域，通过定义特征斜率描述每颗可见卫星对于当前可见卫星几何构型GDOP的影响，卫星的特征斜率越小表明删除该卫星对整体的GDOP影响越小；进而将选星过程分解为每次都删除特征斜率最小的可见卫星，直到剩余的可见卫星数满足要求；本发明提供的选星方法只需要进行一次矩阵求逆运算，计算效率高，选星速度快，且具有较高的选星准确率，有助于实现多GNSS系统条件下快速定位解算，且最大程度减少定位精度损失。
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