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公开(公告)号：CN110363255B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910762521.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法，其可以根据道路的实际情况计算出符合道路自身的流量和速度阈值，且方法简单，实施便利，易于推广。本发明的技术方案中，对每一个待处理道路，通过道路卡口设备获取其专有的历史和实时的道路数据，作为道路数据样本集；利用车流量的历史数据训练车流量预测模型，把车流量的实时数据样本集输入到训练好的车流量预测模型中，获得针对每个待处理道路对应的预测的车流量数据；然后基于历史道路数据，建立车流状态分类器，获取将车流状态，根据拟合出的车流状态对应车流量与拥堵概率的关系图，最终获得待处理道路对应的车流量阈值、车速阈值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110505306A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910811184.2
申请日：2019-08-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种可指定位数的数据ID生成方法，其不需要依赖其他服务，独自运行生成具有唯一性的数据ID，且可以在分布式环境、高并发场景下持续高效生成数据ID。在本发明的技术方案中，通过获取提出数据服务请求的服务器的macid和应用进程的jvmpid，利用macid、jvmpid、时间戳、自增值进行位或运算，获得一个10进制的初始数据ID值；最后按照指定的位数，通过uuid算法对初始数据ID值进行运算，生成指定位数唯一ID。
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公开(公告)号：CN110505306B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910811184.2
申请日：2019-08-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种可指定位数的数据ID生成方法，其不需要依赖其他服务，独自运行生成具有唯一性的数据ID，且可以在分布式环境、高并发场景下持续高效生成数据ID。在本发明的技术方案中，通过获取提出数据服务请求的服务器的macid和应用进程的jvmpid，利用macid、jvmpid、时间戳、自增值进行位或运算，获得一个10进制的初始数据ID值；最后按照指定的位数，通过uuid算法对初始数据ID值进行运算，生成指定位数唯一ID。
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公开(公告)号：CN111123333B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911398575.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明提供一种融合卡口和GPS数据的车辆轨迹定位方法，其面对复杂地况也能够计算出更准确的匹配结果，且计算效率能够满足任何场景下的在线匹配实时性要求。本发明的技术方案，基于地图匹配算法获得初始车辆轨迹之后，通过卡口的过车数据对初始车辆轨迹进行纠错，获得更精确的车辆轨迹定位数据；将地图划分为不同的区块，将纠错后获得的车辆轨迹定位数据作为训练数据，对训练数据同样基于地图区块进行区块划分，同时根据不同的区块分别建立不同的区块轨迹定位模型后，通过训练数据进行训练，获得精准的区块轨迹定位模型；一旦模型训练好建立之后，输入实时数据可进行车辆轨迹的快速定位。
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公开(公告)号：CN110363255A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910762521.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法，其可以根据道路的实际情况计算出符合道路自身的流量和速度阈值，且方法简单，实施便利，易于推广。本发明的技术方案中，对每一个待处理道路，通过道路卡口设备获取其专有的历史和实时的道路数据，作为道路数据样本集；利用车流量的历史数据训练车流量预测模型，把车流量的实时数据样本集输入到训练好的车流量预测模型中，获得针对每个待处理道路对应的预测的车流量数据；然后基于历史道路数据，建立车流状态分类器，获取将车流状态，根据拟合出的车流状态对应车流量与拥堵概率的关系图，最终获得待处理道路对应的车流量阈值、车速阈值。
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公开(公告)号：CN111123333A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911398575.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明提供一种融合卡口和GPS数据的车辆轨迹定位方法，其面对复杂地况也能够计算出更准确的匹配结果，且计算效率能够满足任何场景下的在线匹配实时性要求。本发明的技术方案，基于地图匹配算法获得初始车辆轨迹之后，通过卡口的过车数据对初始车辆轨迹进行纠错，获得更精确的车辆轨迹定位数据；将地图划分为不同的区块，将纠错后获得的车辆轨迹定位数据作为训练数据，对训练数据同样基于地图区块进行区块划分，同时根据不同的区块分别建立不同的区块轨迹定位模型后，通过训练数据进行训练，获得精准的区块轨迹定位模型；一旦模型训练好建立之后，输入实时数据可进行车辆轨迹的快速定位。
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