-
公开(公告)号：CN111653093B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010475924.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W4/20 , H04W4/42
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。本发明为提高识别的准确性，采取三种修正方式分别对识别结果进行修正(路网修正、用户个人属性修正、路网和用户个人属性结合修正)，并提出优化算法，将三种修正方式进行比对，获得最优的修正结果。
-
公开(公告)号：CN111653094B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010475926.1
申请日：2020-05-29
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且含路网修正的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，结合目标城市公交线网设计与真实道路的设置及管控情况对结果进行进一步的修正。本发明充分考虑了供给侧不同城市道路中不同等级道路的设置、当地特有的不同路段的管控规定以及真实的公交线网布置情况对出行方式的影响，并以此对交通方式的识别结果进行修正。
-
公开(公告)号：CN111653096B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010478118.0
申请日：2020-05-29
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城市出行方式识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。本发明基于手机信令数据在利用地铁专用基站判断地下轨道交通出行的基础上，结合显著出行特征的划分、高德GPS导航规划不同方式的出行路径特征偏移度判断、无监督的模糊K‑means聚类机器学习算法，对目标城市一天产生的全样本出行的交通方式进行识别。
-
公开(公告)号：CN111653097B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010478155.1
申请日：2020-05-29
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且含个人属性修正的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，基于个人属性及出行行为特性对方式识别结果进行进一步修正，提高了方式划分结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN112512032A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011278825.1
申请日：2020-11-16
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对外出行人群识别方法，包括以下步骤：S1、获取手机信令数据以及其对应的手机用户基本属性信息；S2、基于手机信令数据的人群出行相关特征提取；S3、基于手机信令数据界定对外出行行为并进行细化分类；S4、结合各类对外出行人群时空特征分布情况设计对外出行行为判别规则；S5、运用滑动窗口法对对外出行人群进行识别，获得用户对外出行状态。本发明不同于以往仅考虑单一目标人群的识别提取，本专利基于手机信令数据运用滑动窗口算法实现了不同类型对外出行人群分类与识别，并可降低调查成本与模型运算效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111653094A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010475926.1
申请日：2020-05-29
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且含路网修正的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，结合目标城市公交线网设计与真实道路的设置及管控情况对结果进行进一步的修正。本发明充分考虑了供给侧不同城市道路中不同等级道路的设置、当地特有的不同路段的管控规定以及真实的公交线网布置情况对出行方式的影响，并以此对交通方式的识别结果进行修正。
-
公开(公告)号：CN111653093A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010475924.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W4/20 , H04W4/42
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。本发明为提高识别的准确性，采取三种修正方式分别对识别结果进行修正(路网修正、用户个人属性修正、路网和用户个人属性结合修正)，并提出优化算法，将三种修正方式进行比对，获得最优的修正结果。
-
公开(公告)号：CN111653096A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010478118.0
申请日：2020-05-29
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城市出行方式识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。本发明基于手机信令数据在利用地铁专用基站判断地下轨道交通出行的基础上，结合显著出行特征的划分、高德GPS导航规划不同方式的出行路径特征偏移度判断、无监督的模糊K-means聚类机器学习算法，对目标城市一天产生的全样本出行的交通方式进行识别。
-
公开(公告)号：CN112512032B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011278825.1
申请日：2020-11-16
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对外出行人群识别方法，包括以下步骤：S1、获取手机信令数据以及其对应的手机用户基本属性信息；S2、基于手机信令数据的人群出行相关特征提取；S3、基于手机信令数据界定对外出行行为并进行细化分类；S4、结合各类对外出行人群时空特征分布情况设计对外出行行为判别规则；S5、运用滑动窗口法对对外出行人群进行识别，获得用户对外出行状态。本发明不同于以往仅考虑单一目标人群的识别提取，本专利基于手机信令数据运用滑动窗口算法实现了不同类型对外出行人群分类与识别，并可降低调查成本与模型运算效率。
-
公开(公告)号：CN111653097A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010478155.1
申请日：2020-05-29
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且含个人属性修正的城市出行方式综合识别方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出每个人的停驻点及全天出行OD，首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式，然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较，利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，基于个人属性及出行行为特性对方式识别结果进行进一步修正，提高了方式划分结果的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.029 seconds)
