基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法

    公开(公告)号:CN109214345A

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201811081366.0

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明提供了基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法,其可以不受车牌更换的影响,提取涉牌违法的嫌疑车辆的疑似号牌轨迹,以便监管部门进行后续工作,降低了监管部门在监管工作中投入的人力物力。其包括S1:通过特征智能识别技术,识别车辆的特征信息并存储;S2:认定嫌疑涉牌违法车辆;S3:获取所有的嫌疑涉牌违法车辆数据的集合;S4:获取指定范围内的指定时间段内的所有候选车辆的特征集合;S5:使用某一辆嫌疑涉牌违法车辆的车辆特征,与候选车辆的车辆特征进行相似度计算;S6:遍历所有的嫌疑涉牌违法车辆,使其都参与过步骤S5中的相似度计算,则得到嫌疑车辆集合;S7:通过人工审核嫌疑车辆集合中的数据以进行后续工作。

    一种定点甄别违法车辆的方法

    公开(公告)号:CN108986478A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201811081367.5

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明提供一种定点甄别违法车辆的方法,其可以利用现有设备在目标地点附近自动识别有违法行为的嫌疑车辆,成本低、费时短、且可以不被察觉的实施,确保后续执法工作的正常实施。其包括S1:确定目标地点经纬度信息;S2:确定一天内需要实施监控的甄别时间段;S3:确定目标车辆的特征信息;S4:确定针对目标地点实施监控的总监控时间;S5:确定目标车辆的甄别信息;S6:确定调查数据用的目标卡口监控设备;S7:生成由所有目标卡口监控设备记录的通行轨迹记录集合;S8:筛出非目标车辆相关的信息,生成车辆通行记录集合;S9:得出甄别时间段内目标车辆通行集合;S10:生成总监控时间内的目标车辆通行总集;S11:得出有违法行为的嫌疑车辆的信息。

    基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法

    公开(公告)号:CN109214345B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN201811081366.0

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明提供了基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法,其可以不受车牌更换的影响,提取涉牌违法的嫌疑车辆的疑似号牌轨迹,以便监管部门进行后续工作,降低了监管部门在监管工作中投入的人力物力。其包括S1:通过特征智能识别技术,识别车辆的特征信息并存储;S2:认定嫌疑涉牌违法车辆;S3:获取所有的嫌疑涉牌违法车辆数据的集合;S4:获取指定范围内的指定时间段内的所有候选车辆的特征集合;S5:使用某一辆嫌疑涉牌违法车辆的车辆特征,与候选车辆的车辆特征进行相似度计算;S6:遍历所有的嫌疑涉牌违法车辆,使其都参与过步骤S5中的相似度计算,则得到嫌疑车辆集合;S7:通过人工审核嫌疑车辆集合中的数据以进行后续工作。

    基于自然语言处理与关联规则的警情分析方法

    公开(公告)号:CN114003683A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111303071.5

    申请日:2021-11-04

    Abstract: 本发明涉及警情分析技术领域,具体公开了一种基于自然语言处理与关联规则的警情分析方法,其中,包括:获取接处警业务原始数据;对接处警业务原始数据通过基于自然语言的工具进行处理,得到事件三元组;将事件三元组与事故因子进行匹配,将事件三元组中的结构化数据与事故因子绑定,其中事故因子表示警情的自然语言与警情的数字语言的映射关系表;根据关联规则挖掘算法对每个事故因子所绑定的多条结构化数据进行关联规则的挖掘,得到具有关联规则的集合;对具有关联规则的集合进行处理,得到警情分析结果。本发明提供的基于自然语言处理与关联规则的警情分析方法能够有效利用历史警情数据进行警情分析。

    基于大数据智能的新能源汽车运行风险分类处置方法

    公开(公告)号:CN113808402A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111125952.2

    申请日:2021-09-26

    Abstract: 本发明提供的基于大数据智能的新能源汽车运行风险分类处置方法,通过将待处理预警数据进行警情分级,对于不同级别的警情,进行分别处理,确保新能源汽车的交通事故处理,由被动应对转换为主动防控,极大地降低新能源汽车发生运行风险的可能性;同时通过权重调整时间阈值将时效性不高的四级警情的权重调低,避免了优先级更高的警情被大量四级警情耽误处理,保证了发明技术方案,更具备实用性。

    基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法

    公开(公告)号:CN109344886A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811081354.8

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法,其可以持续不断的提升识别能力,确保能够维持较高的识别准确率。其包括:S1通过图像识别技术,从道路监控设备中提取数据,输出车辆区域图片;S2进行车辆号牌检测,将没有检测到号牌的车辆标记为嫌疑车辆;S3获取遮挡号牌判别用的候选区域图片;S4定时的循环收集车牌样本;S5通过图像识别技术对所有的车牌样本进行提取,输出样本的车辆区域图片;S6获取遮挡号牌判别用的候选区域图片;S7每次收集新的车牌样本后,训练卷积神经网络;S8把得到的嫌疑车辆的候选区域图片,输入到训练好的卷积神经网络中,判定是否遮挡号牌,如果判定嫌疑车辆存在遮挡号牌的行为,则针对嫌疑车辆进入后续程序。

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