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公开(公告)号：CN114358990A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111330827.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于居民出行结构的城市交通状态感知方法，首先基于出租车轨迹中上下客点和遥感影像数据，并采用机器学习提取社会功能区属性。并标定出租车轨迹中上下客点的社会功能区属性，建立居民出行OD矩阵。对OD矩阵中的居民流进行分类，并统计一段时间内各类型OD流在总出行量中的比重，最终建立不同时期的居民出行结构。通过分析社会正常时期和新冠肺炎爆发时期的居民出行结构状态变化，提取居民出行结构的阈值，从居民出行视角实现城市交通状态判别，为城市管理者制定针对性居民出行措施提供定量参考。同时本发明中的出行结构能够通过其他具有居民出行位置信息的社会感知数据建立，如手机信令、公交IC卡等数据，具有较强的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110990661A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911008792.6
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。本发明将城市路网数据和遥感影像数据结合，进行区域划分后确定兴趣区域，然后获取出租车下客点数据并进行清洗。针对每个兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取缓冲区域内的出租车下客点数据，并对出租车下客点数据进行密度聚类，确定兴趣区域的出入口位置。本发明通过对出租车下客点数据进行密度聚类，准确提取常见兴趣区域的出入口，实现了常见兴趣区域的出入口的动态监测与及时更新。
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公开(公告)号：CN111738600A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010581581.8
申请日：2020-06-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，基于多源数据并结合神经网络方法反演出整个研究区域的PM2.5浓度；以小时为单位，通过将PM2.5反演结果与研究区道路图层进行叠置分析，提取出每条道路上的实时PM2.5分布数据；通过和相关空气质量标准比对，可对每条道路的空气质量状况进行定性和定量的评价，从而可为居民出行的道路选择提供空气质量状况的参考。本发明反演的空气污染物结果不仅考虑了汽车尾气的污染，其他因素的影响也考虑在其中；相较于基于光学传感器的检测方法，本发明成本低，精度高。
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公开(公告)号：CN114358990B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111330827.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q50/26 , G16H50/80 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于居民出行结构的城市交通状态感知方法，首先基于出租车轨迹中上下客点和遥感影像数据，并采用机器学习提取社会功能区属性。并标定出租车轨迹中上下客点的社会功能区属性，建立居民出行OD矩阵。对OD矩阵中的居民流进行分类，并统计一段时间内各类型OD流在总出行量中的比重，最终建立不同时期的居民出行结构。通过分析社会正常时期和疫情爆发时期的居民出行结构状态变化，提取居民出行结构的阈值，从居民出行视角实现城市交通状态判别，为城市管理者制定针对性居民出行措施提供定量参考。同时本发明中的出行结构能够通过其他具有居民出行位置信息的社会感知数据建立，如手机信令、公交IC卡等数据，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN111814597A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010569585.4
申请日：2020-06-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于城市规划和城市管理领域，公开了一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方法。包括：将具有地物类型标签第一训练集分为非典型地物数据集和典型地物数据集，分别对多标签分类网络和YOLO目标检测算法模型进行；将具有功能标签的第二训练集的遥感影像数据分别输入训练后的上述两个模型，输出遥感影像的非典型地物类型置信度、典型地物类型置信度、典型地物尺寸和典型地物空间位置信息，并计算典型地物面积占比率；采用得到的上述属性和功能类型标注训练决策树模型；使用训练好的上述模型对目标城市进行功能分区。该方法通过决策树模型实现了多标签分类网络和YOLO的城市功能的耦合使用，提高城市功能分区的准确率和可解释性。
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公开(公告)号：CN110990661B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911008792.6
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。本发明将城市路网数据和遥感影像数据结合，进行区域划分后确定兴趣区域，然后获取出租车下客点数据并进行清洗。针对每个兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取缓冲区域内的出租车下客点数据，并对出租车下客点数据进行密度聚类，确定兴趣区域的出入口位置。本发明通过对出租车下客点数据进行密度聚类，准确提取常见兴趣区域的出入口，实现了常见兴趣区域的出入口的动态监测与及时更新。
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