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公开(公告)号：CN110245981A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910467120.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的人群类型识别方法，属于人群类型识别技术领域。本发明将手机信令数据与手机用户基本属性信息相结合，对人群出行相关特征挖掘与提取。通过计算样本全体间的总距离熵，利用后向消除法对各特征按重要程度进行排序，以进行特征选择。基于筛选出的特征，利用k-means聚类方法对手机信令数据进行聚类分析，划分聚类簇。结合各类人群在相应特征中的分布情况，对各聚类簇进行人群类型识别人群。本发明相比现有技术，该发明可以更加充分挖掘手机信令数据中的信息，利用机器学习的方法从全局的角度分析人群的类别属性。不仅减少了对先验经验知识的依赖与需求，提高了方法的适用性，而且可以避免规则判别法所带来的主观性。
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公开(公告)号：CN111862606B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010711331.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的非法营运车辆识别方法，它基于手机信令数据获取用户移动信息，筛选出符合营运车辆特征的用户，结合停留热点区域初步筛选出可疑非法营运车辆，在此基础上与合法运营车辆GPS进行比对筛选疑似车辆车主轨迹信息，最终通过与卡口数据的过车序列进行匹配获取疑似非法营运车辆车牌号码。相比现有技术，该发明能基于现有数据源对全部车辆进行筛查，在可疑车辆排查过程不需要额外加装感知设备以及人为参与。所涉及到的数据源不涉及用户隐私问题，且不需要乘客或其他人员的配合，数据易于获取技术易实施。交通执法人员可以根据车辆轨迹及时调整行动方案打破以往“固定时段、固定地点”的打击模式，提高打击“黑车”的精准度。
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公开(公告)号：CN110753307B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911019390.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于居民调查数据获取带有标签的手机信令轨迹数据方法，包括以下步骤：S1获取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的基本属性信息；S2基于手机基站与交通小区的空间对应关系将手机出行OD转化成交通小区出行OD；S3针对不同日期提取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的特征集合，对数据进行时间纬度上的初步融合；S4基于每一条居民出行调查数据的出行特征属性，在所设定的匹配规则下对手机信令轨迹数据进行初步筛选匹配；S5结合出行者与手机用户的个人特征属性，完成对居民出行调查数据与手机信令轨迹数据最终的特征匹配，获得带有标签的手机信令轨迹数据。实现了手机信令数据大样本与居民出行调查数据小样本的数据融合。
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公开(公告)号：CN111385753B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201911018350.X
申请日：2019-10-24
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的医疗设施可达性评估方法，针对医疗设施空间分布公平性问题，从可达性角度出发，考虑供需交互作用，利用强化的两步移动搜索法(E2SFCA)对医疗设施可达性进行评估。本发明综合考虑出行时间及出行距离对出行的影响，根据手机用户的出行情况划定医疗设施的服务范围及距离阈值，并引入基于时间阈值高斯衰减函数模拟出行吸引随出行时间的衰减。本发明可以同时考虑不同交通方式下医疗设施的可达性，展示不同交通方式下医疗设施可达性的空间分布情况，从而对医疗设施的空间分布均衡性情况进行评价，对城市规划与医疗设施均等化提出建议。
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公开(公告)号：CN110113718B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910467422.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于手机信令数据的铁路交通枢纽人口类型识别方法，针对特定城市枢纽如高铁站、火车站等，基于枢纽站的地理信息与运营商基站服务范围的关系，获得目标枢纽基站，利用手机信令数据的时空信息得到占用枢纽基站的用户出行轨迹，根据各类人口在时空中表现出的不同特性，通过出行轨迹链中各停留点与枢纽基站的逻辑关系，进而识别判断不同人口的类型，为枢纽交通的进一步分析与规划提供定性与定量的基础，同时利用手机大数据的样本量大、覆盖面广以及获得方式成熟稳定且成本较低等特性，增加结果准确性的同时降低过程的成本，提高研究效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111862606A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010711331.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的非法营运车辆识别方法，它基于手机信令数据获取用户移动信息，筛选出符合营运车辆特征的用户，结合停留热点区域初步筛选出可疑非法营运车辆，在此基础上与合法运营车辆GPS进行比对筛选疑似车辆车主轨迹信息，最终通过与卡口数据的过车序列进行匹配获取疑似非法营运车辆车牌号码。相比现有技术，该发明能基于现有数据源对全部车辆进行筛查，在可疑车辆排查过程不需要额外加装感知设备以及人为参与。所涉及到的数据源不涉及用户隐私问题，且不需要乘客或其他人员的配合，数据易于获取技术易实施。交通执法人员可以根据车辆轨迹及时调整行动方案打破以往“固定时段、固定地点”的打击模式，提高打击“黑车”的精准度。
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公开(公告)号：CN111385753A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201911018350.X
申请日：2019-10-24
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的医疗设施可达性评估方法，针对医疗设施空间分布公平性问题，从可达性角度出发，考虑供需交互作用，利用强化的两步移动搜索法(E2SFCA)对医疗设施可达性进行评估。本发明综合考虑出行时间及出行距离对出行的影响，根据手机用户的出行情况划定医疗设施的服务范围及距离阈值，并引入基于时间阈值高斯衰减函数模拟出行吸引随出行时间的衰减。本发明可以同时考虑不同交通方式下医疗设施的可达性，展示不同交通方式下医疗设施可达性的空间分布情况，从而对医疗设施的空间分布均衡性情况进行评价，对城市规划与医疗设施均等化提出建议。
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公开(公告)号：CN110245981B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910467120.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的人群类型识别方法，属于人群类型识别技术领域。本发明将手机信令数据与手机用户基本属性信息相结合，对人群出行相关特征挖掘与提取。通过计算样本全体间的总距离熵，利用后向消除法对各特征按重要程度进行排序，以进行特征选择。基于筛选出的特征，利用k‑means聚类方法对手机信令数据进行聚类分析，划分聚类簇。结合各类人群在相应特征中的分布情况，对各聚类簇进行人群类型识别人群。本发明相比现有技术，该发明可以更加充分挖掘手机信令数据中的信息，利用机器学习的方法从全局的角度分析人群的类别属性。不仅减少了对先验经验知识的依赖与需求，提高了方法的适用性，而且可以避免规则判别法所带来的主观性。
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公开(公告)号：CN111737605A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010658543.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及出行目的识别技术领域，尤其涉及一种基于手机信令数据的出行目的识别方法及装置。出行目的识别方法，步骤：提取OD数据，划分人口类型及职住地；获取POI及基站位置，并分别与其所在地块关联，形成位置对应关系；基于出行终点基站所在地块与该地块对应的POI类型及职住地的对应关系对出行目的进行初步识别，提取特征参数基于K-means聚类算法对剩余样本进行聚类，最终获取出行目的；由人口类型，对出行目的结果进行修正。本实施例基于手机信令数据及POI点，通过机器学习算法对居民出行目的进行划分，同时结合人群的出行行为特性对结果进行修正，该方法不仅减少了对先验经验知识的依赖与需求，而且可以避免单一规则判别法所带来的主观性。
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公开(公告)号：CN110753307A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911019390.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于居民调查数据获取带有标签的手机信令轨迹数据方法，包括以下步骤：S1获取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的基本属性信息；S2基于手机基站与交通小区的空间对应关系将手机出行OD转化成交通小区出行OD；S3针对不同日期提取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的特征集合，对数据进行时间纬度上的初步融合；S4基于每一条居民出行调查数据的出行特征属性，在所设定的匹配规则下对手机信令轨迹数据进行初步筛选匹配；S5结合出行者与手机用户的个人特征属性，完成对居民出行调查数据与手机信令轨迹数据最终的特征匹配，获得带有标签的手机信令轨迹数据。实现了手机信令数据大样本与居民出行调查数据小样本的数据融合。
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