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公开(公告)号：CN112215497A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011095360.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06F16/9537 , G06F16/28 , G06F16/242
Abstract: 本发明提供一种纯电动汽车运行风险预警方法，其可以利用现有设备实现研判风险车辆的智能化和自动化，整个研判算法较为全面的考虑了纯电动汽车运行风险的关联要素，极大提高了纯电动汽车路面运行风险研判的效率和准确率。本发明技术方案基于待检测车辆的处理交通违法次数信息、夜间出行比例信息、电池信息、电机信息、电控信息、速度信息，对待检测车辆的运行风险进行预测；不但考虑了车辆本身车辆状态参数数据，同时考虑了驾驶人的驾驶行为习惯和交通状态对车辆运行的影响，更全面的覆盖了不同原因导致的纯电动车运行风险。
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公开(公告)号：CN117058634A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311109919.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种高速路场景自适应交通违法行为识别方法，其能够快速而准确地发现摄像头监控角度的调整变化，能够有效地降低高速公路违法行为识别误判的问题发生的概率。其在监控设备对车辆违法行为进行监控的同时，通过视频图像数据的背景变化对监控设备的监控角度进行第一次判断，然后将判断监控角度发生变化的视频图像数据，再调用道路分割模型提取道路元素，基于道路元素对监控角度是否发生变化进行精准判断。
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公开(公告)号：CN112509336A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011305670.6
申请日：2020-11-20
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单点测速设备震慑范围分析方法，基于现有的单点设备、事故大数据，计算得到单点测速设备上下游的事故密度，通过事故密度分布曲线趋势图准确测算出单点测速设备对超速违法的的有效震慑范围区间；测算基础数据为基于历史数据而得，不依赖于技术人员的个人经验，确保得到准确、客观的对于测速设备震慑范围。
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公开(公告)号：CN104207791B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410425869.0
申请日：2014-08-26
Applicant: 江南大学 , 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法，属于汽车安全驾驶领域，通过采集驾驶员的行为指标(主要为方向盘数据、驾驶时间和驾驶车速)，进行信息预处理，得到疲劳生理参数作为检测指标变量，然后利用疲劳指标变量对BP神经网络进行训练建立相应的疲劳检测网络模型，利用该模型进行疲劳检测。本发明通过实时采集车辆数据，能在不影响驾驶员驾驶操作的情况下，客观、准确判断驾驶人员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN118247751A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410208021.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06T3/4038 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种车载360度全景高速公路视频目标识别算法训练方法，包括：将车载盲区平面图像样本进行球面变形，以得到车载盲区全景图像样本；获取车载盲区平面图像样本的标注信息；提取每个标注信息中的所有标注点，并将所有标注点进行球面变形，以得到所有变形后的标注点；将所有变形后的标注点进行重新连线，以得到适用于车载盲区全景图像样本的标注信息；将车载盲区全景图像样本及其标注信息组成新的训练样本；利用新的训练样本对全景目标识别模型进行训练。本发明能够解决车载高速公路全景视频目标识别算法缺乏全景图像训练样本的问题，有效提升普通车载识别算法在球面变形条件下的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101944292A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010283254.0
申请日：2010-09-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹碰撞的嫌疑车辆分析方法，嫌疑车辆分析方法包括如下步骤：a、根据嫌疑车辆的起点和终点，得到嫌疑车辆的若干行驶路径；b、提取每条行驶路径上相对应的卡口信息；c、计算车辆在相对应的行驶路径上的出现比率；d、将步骤c得到的车辆在行驶路径上出现比率与设定的比率相比较，得到在相应路径上大于出现比率的第一车辆数据集；e、根据嫌疑车辆的相关信息与步骤d得到的第一车辆数据集进行比对检测，并得到第二车辆数据集；f、将第二车辆数据集内的车辆信息与卡口信息中相对应的过车信息图片及相关联的机动车登记信息箱比对，得到嫌疑车辆。本发明大大减小了搜索嫌疑车辆的过程，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104199910A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410432355.8
申请日：2014-08-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
CPC classification number: G06F17/30241 , G06Q10/06 , G06Q50/265
Abstract: 本发明涉及一种基于GIS的主干公路网交通安全执法服务站自动布设方法，其通过对主干公路网、行政区划GIS图层的叠加求交运算，生成省际、市际、县际交点图层；并从关联图层中继承包括道路、违法、流量在内的属性信息，进行Coordinate Concatenator函数运算，生成点位X、Y坐标值；再通过Duplicate Remover函数判断同一图层中各点位属性是否重复；然后匹配收费站图层X、Y坐标值，对省际、市际、县际交点图层X、Y属性值进行修正；再根据点位附近的桥梁、隧道图层对应的缓冲区，将落入缓冲区的执法服务站点位通过叠加求交进行修正；最后生成执法服务站图层，按照公安交通执法服务站分类原则自动分类。本发明通过GIS软件，在主干公路网电子地图上自动选址、分类布设交通安全执法服务站。
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公开(公告)号：CN101944292B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010283254.0
申请日：2010-09-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹碰撞的嫌疑车辆分析方法，嫌疑车辆分析方法包括如下步骤：a、根据嫌疑车辆的起点和终点，得到嫌疑车辆的若干行驶路径；b、提取每条行驶路径上相对应的卡口信息；c、计算车辆在相对应的行驶路径上的出现比率；d、将步骤c得到的车辆在行驶路径上出现比率与设定的比率相比较，得到在相应路径上大于出现比率的第一车辆数据集；e、根据嫌疑车辆的相关信息与步骤d得到的第一车辆数据集进行比对检测，并得到第二车辆数据集；f、将第二车辆数据集内的车辆信息与卡口信息中相对应的过车信息图片及相关联的机动车登记信息箱比对，得到嫌疑车辆。本发明大大减小了搜索嫌疑车辆的过程，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119007486A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411104012.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/097 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/56 , G01M11/00 , G01M11/02 , G08G1/07
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于道路监控视频的交通信号灯运行异常判别方法，包括：获取当前路口的信号灯图像；从信号灯图像中识别出熄灭的信号灯；当同一组信号灯中的其他信号灯未点亮时，确定出该熄灭的信号灯存在应亮未亮故障；当其他信号灯点亮时，判断当前路口的该组信号灯方向的交通状态是否异常；若异常，则确定出该其他信号灯存在常亮不变故障；若不异常，则获取当前路口的其他方向的交通状态；当当前路口的一个方向存在车辆排队而另一个方向未存在车辆排队时，对未排队方向整个绿灯时段的车辆通行情况进行跟踪；当未排队方向的绿灯点亮一段时间后，未排队方向的排队车辆清空，则确定出当前路口的信号灯存在配时不合理情况。本发明能够及时发现道路交通信号灯运行异常，避免由信号灯运行异常引发的交通事故。
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公开(公告)号：CN112215497B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011095360.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06F16/9537 , G06F16/28 , G06F16/242 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种纯电动汽车运行风险预警方法，其可以利用现有设备实现研判风险车辆的智能化和自动化，整个研判算法较为全面的考虑了纯电动汽车运行风险的关联要素，极大提高了纯电动汽车路面运行风险研判的效率和准确率。本发明技术方案基于待检测车辆的处理交通违法次数信息、夜间出行比例信息、电池信息、电机信息、电控信息、速度信息，对待检测车辆的运行风险进行预测；不但考虑了车辆本身车辆状态参数数据，同时考虑了驾驶人的驾驶行为习惯和交通状态对车辆运行的影响，更全面的覆盖了不同原因导致的纯电动车运行风险。
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