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公开(公告)号：CN119149657A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411284086.5
申请日：2024-09-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G08G1/052
Abstract: 本申请提供的一种高速公路断崖式测速设备发现方法，利用现有的机动车测速设备备案信息数据库和免费的互联网地图工具，可以准确高效地找到断崖式嫌疑设备集合，为交通管理部分提供可靠的数据支持。本方法无需新增软硬件装置，方案的成本低廉；而且本方法有较强鲁棒性，可以适用于所有高速公路断崖式测速设备检测，也可扩展一级公路的断崖式测速设备检测。
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公开(公告)号：CN114944083B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210518077.2
申请日：2022-05-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供的一种高速公路上行驶车辆与前车距离的判断方法，其通过卡口监控设备采集待确认车辆和其同车道的待计算前车的过车时间以及车辆速度，自动计算得到二者之间的车距，为后续车辆精准管控预警提供数据参数，当高速公路上行驶车辆与前车距离为不安全距离时，可以做到及时发现、及时预警，进而做到减少此类事故发生。
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公开(公告)号：CN115205840A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210845912.3
申请日：2022-07-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/62 , G06V10/774 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供的一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其无需针对每个车牌的卡口采集到的图片数据进行逐一判断，而是基于数据采集范围中所有卡口设备的历史数据训练得到车辆号牌号码识别可信度计算模型，然后将待处理号牌对应的通过卡口数量、通行天数、通行轨迹次数等参数送入车辆号牌号码识别可信度计算模型，计算得到车辆号牌识别可信度，极大的提高了计算速度，不但结果准确率更高，且模型相对简单，对硬件性能要求也较低，尤其适用于海量数据的实时计算需求场景中。
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公开(公告)号：CN119723479A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411833665.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/54 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供的一种自动甄别高速公路货车占用快车道方法，其通过深度学习模型精确识别道路指示牌、限速标志及车辆类型，有效排除堵车、变道等特殊情形下的误判，提高甄别准确率。本申请可以自动记录违规车辆信息，减少人工干预，大幅提高交通管理效率。
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公开(公告)号：CN112509325B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011398572.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法，其可以自动定位违法图片，降低了人工甄别的工作量，提高了工作效率，简化了取证手段，且降低了取证的争议率。本发明技术方案中，基于无效场景识别子模型，先将视频图像中的无效场景图片识别出来，然后将剩余图片投入到违法事件识别子模型中，进行交通违法现场图片识别，由人工对违法取证数据、疑似违法视频数据进行最终确认。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109523787B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201811459478.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法，其取得数据不依靠车辆本身安装的车载设备，能够保证数据的客观性，且可以实时采集数据，并且主动发出警报，协助执法人员进行执法行动。其包括：S1：以头卡口Ks为起点获取计算开始前的所有被分析车辆途径的卡口；S2：计算头卡口Ks为起点的相邻卡口之间的过车时间差、导航距离；S3：选取一个检测路段，检测路段最后一个卡口记作尾卡口Ke；S4：从头卡口Ks开始到尾卡口Ke为止，计算相邻卡口之间的平均通行速度；S5：根据道路类型，速度阈值，判断有疲劳驾驶嫌疑的嫌疑车辆；S6：抽取所有卡口拍摄的嫌疑车辆的图片；S7：确认驾驶人信息；S8：如果不存在更换驾驶人的现象，则判断为疲劳驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN112509325A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011398572.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法，其可以自动定位违法图片，降低了人工甄别的工作量，提高了工作效率，简化了取证手段，且降低了取证的争议率。本发明技术方案中，基于无效场景识别子模型，先将视频图像中的无效场景图片识别出来，然后将剩余图片投入到违法事件识别子模型中，进行交通违法现场图片识别，由人工对违法取证数据、疑似违法视频数据进行最终确认。
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公开(公告)号：CN119152355A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411284081.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/00 , G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供的一种基于深度学习的图片叠加要素完备性判断方法，提取待判断图片上传时的关键信息，基于关键信息对图片进行分类，根据分类结果，先对信号灯类图片、单点测速类或区间测速类图片分别进行针对性的判断，将存在问题的图片进行排除，提高了检测效率；然后利用水印信息完备性检测模型对待判断图片的水印的完备性和正确性进行判断，整个过程无需人工参与，极大地降低了审核工作人员的工作量。
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公开(公告)号：CN118762546A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411187368.3
申请日：2024-08-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/097
Abstract: 本申请提供的一种道路交通信号灯故障检测方法，基于监控设备抓拍待监测信号灯的视频图像，基于图像识别技术对信号灯的状态实施监控，通过信号灯故障检测模型，实时地检测信号灯遮挡、信号灯颜色异常、信号灯不亮、信号灯常亮、信号灯相位异常、信号灯指示与路面标线不一致等故障，与现有的信号灯故障自检方式相比，可以基于信号灯使用者的角度发现引起信号灯失效的各种类型的信号灯故障，有效地降低了因为信号灯故障导致交通事故的风险的概率。
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公开(公告)号：CN115188186B
公开(公告)日：2024-02-20
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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