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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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公开(公告)号：CN110849379B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911008793.0
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种用于导航地图的出入口通行状态符号表达方法。本发明根据城市路网数据和遥感影像数据进行区域划分，针对不同区域确定兴趣区域，建立兴趣区域的边界缓冲区域，提取边界缓冲区域内的出租车下客点数据，并进行密度聚类，得到出租车下客点聚类区域，确定兴趣区域的出入口位置，并根据出租车下客点聚类区域中的出租车下客点数量计算热度值，判断出入口的通行状态并进行标记。本发明实现了兴趣区域出入口的使用状态的实时更新，能够实现导航地图的符号动态显示，提升寻路和导航的正确率。
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公开(公告)号：CN109448372B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201811316702.5
申请日：2018-11-07
Applicant: 南通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种乘车安全监测与报警方法，乘客上车时登录客户端软件并输入乘客信息，软件将信息发送至打车平台；打车平台经过数据处理后，车辆安全监测平台将从打车平台获取乘车数据与车辆实时数据并存入数据库；车辆安全监测平台获取当前车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和数量数据等存入数据库，通过危险监测模型对车辆进行危险系数评分，生成评分数据存入数据库内；检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，并根据危险指数P进行相应报警操作。本发明实时检测乘客的安全状况，并将消息相互传送，从而达到动态安全监测目的，提高乘客的乘车安全。
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公开(公告)号：CN110413855A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910626042.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于出租车下客点的区域出入口动态提取方法，属于智能交通技术领域。本发明将POI数据和出租车下客点数据提取后进行预处理，然后POI数据根据位置信息和名称信息进行聚类分析，确定各个感兴趣区域，设定各个感兴趣区域的周边道路缓冲区，获取对应缓冲区的出租车下客点信息，根据该信息进行聚类，确定每个感兴趣区域的出租车下客点聚类区域，然后根据感兴趣区域的边界、感兴趣区域的区域中心和感兴趣区域对应的各个出租车下客点聚类中心确定感兴趣区域的出入口。本发明通过与出入口关联的下客点热度，提取实现常见感兴趣区域的出入口，实现了常见感兴趣区域的出入口的动态监测，可以及时发现新的出入口以及现在出入口的分布规律。
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公开(公告)号：CN111814596B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010569583.5
申请日：2020-06-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出了一种遥感影像与出租车轨迹融合的自动城市功能分区方法。首先，利用将目标城市划分为街区单元，计算各街区的轨迹时空信息熵并设定预设阈值，将街区分为两类区域。第一区域轨迹信息量充足，由各时段出租车上下客点的频度信息作为社会功能类别的解译标志，采用KMeans++聚类得到分区结果。第二区域通过区分遥感影像中有典型解译标志和非典型解译标志的地物，使用决策树对识别后地物的置信结果进行分类，得到分区结果；调整预设阈值结合交叉验证重复上述步骤，直到精度满足规定条件，最终得到目标城市的社会功能分区结果。本发明充分发挥了轨迹数据空间精度高、时间连续的优点，同时结合了遥感影像覆盖面广且地物识别能力强的优势。
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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：CN110849379A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911008793.0
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种用于导航地图的出入口通行状态符号表达方法。本发明根据城市路网数据和遥感影像数据进行区域划分，针对不同区域确定兴趣区域，建立兴趣区域的边界缓冲区域，提取边界缓冲区域内的出租车下客点数据，并进行密度聚类，得到出租车下客点聚类区域，确定兴趣区域的出入口位置，并根据出租车下客点聚类区域中的出租车下客点数量计算热度值，判断出入口的通行状态并进行标记。本发明实现了兴趣区域出入口的使用状态的实时更新，能够实现导航地图的符号动态显示，提升寻路和导航的正确率。
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公开(公告)号：CN109191783A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811316740.0
申请日：2018-11-07
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向打车的潜在危险区域提取方法，包含以下步骤：步骤一：获取城市地图数据；步骤二：空旷区域、郊区S1划分，并赋予相应的危险指数；步骤三：以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险指数；步骤四：最终危险区域为S1与S2的叠加区域S，并将危险指数进行叠加；步骤五：根据危险区域时间段进行危险指数修正；步骤六：综上得到不同时间段内危险区域的危险指数。本发明提供了一种面向打车的潜在危险区域提取方法，能够提醒平台及乘客危险区域，避免危险发生。
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公开(公告)号：CN110413855B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910626042.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于出租车下客点的区域出入口动态提取方法，属于智能交通技术领域。本发明将POI数据和出租车下客点数据提取后进行预处理，然后POI数据根据位置信息和名称信息进行聚类分析，确定各个感兴趣区域，设定各个感兴趣区域的周边道路缓冲区，获取对应缓冲区的出租车下客点信息，根据该信息进行聚类，确定每个感兴趣区域的出租车下客点聚类区域，然后根据感兴趣区域的边界、感兴趣区域的区域中心和感兴趣区域对应的各个出租车下客点聚类中心确定感兴趣区域的出入口。本发明通过与出入口关联的下客点热度，提取实现常见感兴趣区域的出入口，实现了常见感兴趣区域的出入口的动态监测，可以及时发现新的出入口以及现在出入口的分布规律。
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公开(公告)号：CN109697881B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910034625.2
申请日：2019-01-15
Applicant: 南通大学
IPC: G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种基于实时道路拥堵信息的绕行指引方法，获取城市实时道路拥堵信息，将其录入系统之中，系统接收到数据后，将提取的信息可视化匹配到系统的地图道路之中，司机通过系统定位起点位置、终点位置、设置路径优化阈值以及路径优化标准，发送导航服务请求到服务器，服务器进行后端并发计算，后端结合获取的道路拥堵信息以及交通灯位置数据、起始点和终点位置数据、路径优化阈值、路径优化标准、交通矢量路网数据、各拥堵等级的标准行驶速度来综合计算时间最短路径以及对应的路径长度，最后综合路径长度和行驶时间对路径进行筛选，将合适的路径信息推送到前端供司机选取。本发明提高了居民出行效率，缓解城市交通压力。
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