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公开(公告)号：CN115238984A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210846272.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供的一种场景自适应的交通流量预测方法，将交通状态分为三类场景，针对每个场景的特点选用不同的交通流量算法，分别构建交通流量预测模型，确保能够覆盖到所有的交通状态；交通流量预测时，将当前时刻的交通流量与指定监测周期的历史数据进行比较，通过同期流量合集的流量对比上限阈值和流量对比下限阈值，来判断当前时刻的交通流量所处的交通状态，然后使用不同的交通流量预测模型进行下一时刻的交通流量预测，确保在任何一种场景下都能得到准确的交通流量预测结果。
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公开(公告)号：CN115206095A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210739957.2
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，具体公开了一种卡口过车轨迹数据重构方法，其中，包括：获取卡口过车轨迹数据，所述卡口过车轨迹数据包括经过卡口的每辆车的出行轨迹；根据预设出行时间间隔划分每辆车的出行轨迹，得到每辆车的N份出行轨迹，其中N为大于或者等于1的自然数；对每辆车的N份出行轨迹进行聚类处理，得到每辆车的M份出行轨迹，其中M≤N；根据每辆车的M份出行轨迹进行车辆轨迹重构，得到每辆车的车辆出行重构轨迹。本发明提供的卡口过车轨迹数据重构方法能够消除由于卡口分布造成的数据不均衡问题。
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公开(公告)号：CN109409337B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201811459480.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 基于卷积神经网络的渣土车特征识别方法，其包括：S1：从监控系统中提取监控图片；S2：通过图像识别技术，输出车辆区域图片；S3：在车辆区域图片内进行车辆位置分类识别，将车辆区域图片划分为车头图片和车尾图片；S4：把车头、车尾图片分别输入到训练好的渣土车识别算法模型进行识别；S5：如果甄别结果为发现渣土车，且是通过车尾图片识别出渣土车，则把车尾图片输入到训练好的渣土车违法行为识别算法模型中进行识别；如果是通过车头图片识别出渣土车，则把车辆信息通知给监管人员；S6：S5中通过训练好的渣土车违法行为识别算法模型对车尾图片进行识别，如果违法识别结果为存在违法行为，则生成预警信息，把预警信息通知监管人员。
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公开(公告)号：CN115100856B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210695137.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供的一种从多个出发地到多个目的地的车辆流向分析方法，其预设需要进行车辆流向分析的来源地、目的地和分析时间段后，根据来源地、目的地包括的不同的行政区级别的地区与卡口备案信息的对应关系，找到来源地、目的地中所有的卡口设备，在全国车辆通行记录数据中提取来源地、目的地对应的待操作数据；再通过待操作数据包括的号牌种类和号牌号码，统计待分析的来源地、目的地车辆通行基本信息；进而针对每辆目标车辆，得到从来源地到目的地的车辆流向分析基础结果，将异常数据过滤后，得到车辆流向分析结果，将车辆流向分析结果按照所述目的地分组后，分别推送到所述目的地。
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公开(公告)号：CN115510172A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211155027.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06V20/54 , G06V20/62
Abstract: 本申请关于一种常驻车辆在指定时间段内流向的分析方法，涉及智能交通控制技术领域。该方法包括：预设第一时间段以及目标区域，提取目标区域第一时段车辆通行记录；得到第一时段车辆通行统计信息并确定目标区域常驻车辆；预设第二时间段，提取每个目标区域常驻车辆的第二时段最后通行记录；进行已驶出和未驶出车辆的划分；在目标时间段期间，每日分析目标区域常驻车辆的前日驶入以及驶出详情；汇总目标区域常驻车辆的前日驶入以及驶出详情，得到目标区域常驻车辆流向分析结果。该技术方案在指定的目标时间段期间，能够对辖区内常驻车辆流向开展高效、全面、及时、低时延的分析，为辖区掌握进出车辆与车辆动态的详细情况提供有力支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115206095B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210739957.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种卡口过车轨迹数据重构方法，其中，包括：获取卡口过车轨迹数据，所述卡口过车轨迹数据包括经过卡口的每辆车的出行轨迹；根据预设出行时间间隔划分每辆车的出行轨迹，得到每辆车的N份出行轨迹，其中N为大于或者等于1的自然数；对每辆车的N份出行轨迹进行聚类处理，得到每辆车的M份出行轨迹，其中M≤N；根据每辆车的M份出行轨迹进行车辆轨迹重构，得到每辆车的车辆出行重构轨迹。本发明提供的卡口过车轨迹数据重构方法能够消除由于卡口分布造成的数据不均衡问题。
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公开(公告)号：CN110852290B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911123168.0
申请日：2019-11-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种大规模车辆特征向量相似度比较方法，其可以在确保计算结果准确度的基础上显著提高计算速度。对进行相似度比较的车辆特征进行矩阵乘法计算，而不是直接进行两两车辆特征的余弦计算，降低了计算复杂度；同时在对车辆特征进行初始化的时候，提前把车辆特征向量计算时需要重复计算的内容先计算出来，分散了最后一步的计算工作量；与原有的计算方法相比明显的提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN110852290A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911123168.0
申请日：2019-11-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种大规模车辆特征向量相似度比较方法，其可以在确保计算结果准确度的基础上显著提高计算速度。对进行相似度比较的车辆特征进行矩阵乘法计算，而不是直接进行两两车辆特征的余弦计算，降低了计算复杂度；同时在对车辆特征进行初始化的时候，提前把车辆特征向量计算时需要重复计算的内容先计算出来，分散了最后一步的计算工作量；与原有的计算方法相比明显的提高了计算速度。
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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：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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