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公开(公告)号：CN113420920B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110693419.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种应急资源运送路径与交通管制措施同步决策方法及系统，它属于应急管理技术领域。本发明解决了采用现有方法无法决策出最佳运送路线的问题。本发明依据wardrop平衡准则的Beckmann交通流量分配模型和BRP函数得到最基本的应急物资运输最短路径的数学模型，同时引入节点重要性指标作为评判是否需采取管制措施的依据，必要时将针对于特定节点选取恰当的管制方式疏导其他车辆。从而确保运输物资的车辆行驶通畅并及时到达事故发生地，减少人员伤亡与其他损失的发生。并且将管制措施的选取引入数学模型中也在一定程度减少了原有模型计算路径时的误差，便于得到更优的运输路径。本发明可以应用于应急资源运送路径决策。
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公开(公告)号：CN113935621A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111198479.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种安保巡逻资源部署方法及系统，它属于安防技术领域。本发明解决了采用现有方法不能合理地部署有限的安全资源的问题。本发明根据防御方和攻击方的奖惩情况来定义防御者的回报函数，利用回报函数值对巡逻目标进行优先性排序，并根据量子响应模型预测攻击者的行为，改善了现有研究中的理性对手假设，这样就充分考虑了保护目标的优先性以及攻击方的不确定性，并基于保护目标的优先性以及攻击方的不确定性制定微观策略，在制定的微观策略基础上扩展为完整的巡逻部署计划，以充分调度、合理部署有限的安全资源，有效提高巡逻系统的效率。本发明可以应用于安防技术领域。
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公开(公告)号：CN112070315B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202010973863.2
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于中心性测量的恐怖袭击网络分析与事件预测方法，它属于应急管理技术领域。本发明解决了现有方法对恐怖袭击事件预测的准确度低以及通用性差，难以有效指导反恐实战的问题。本发明通过建立恐怖袭击异构网络，提出了通用性和可扩展性强的网络中心性测量方法，能够在此基础上根据实际反恐特点进行灵活的分析和预测，既能够反映恐怖袭击事件属性间的逻辑关联性，也能够体现网络外部多源附加信息的数据关联性，提高恐怖袭击事件预测的准确度和通用性，有效指导反恐预警和防范实战。本发明可以应用于恐怖袭击事件的预测。
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公开(公告)号：CN113935621B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111198479.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 一种安保巡逻资源部署方法及系统，它属于安防技术领域。本发明解决了采用现有方法不能合理地部署有限的安全资源的问题。本发明根据防御方和攻击方的奖惩情况来定义防御者的回报函数，利用回报函数值对巡逻目标进行优先性排序，并根据量子响应模型预测攻击者的行为，改善了现有研究中的理性对手假设，这样就充分考虑了保护目标的优先性以及攻击方的不确定性，并基于保护目标的优先性以及攻击方的不确定性制定微观策略，在制定的微观策略基础上扩展为完整的巡逻部署计划，以充分调度、合理部署有限的安全资源，有效提高巡逻系统的效率。本发明可以应用于安防技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420920A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110693419.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种应急资源运送路径与交通管制措施同步决策方法及系统，它属于应急管理技术领域。本发明解决了采用现有方法无法决策出最佳运送路线的问题。本发明依据wardrop平衡准则的Beckmann交通流量分配模型和BRP函数得到最基本的应急物资运输最短路径的数学模型，同时引入节点重要性指标作为评判是否需采取管制措施的依据，必要时将针对于特定节点选取恰当的管制方式疏导其他车辆。从而确保运输物资的车辆行驶通畅并及时到达事故发生地，减少人员伤亡与其他损失的发生。并且将管制措施的选取引入数学模型中也在一定程度减少了原有模型计算路径时的误差，便于得到更优的运输路径。本发明可以应用于应急资源运送路径决策。
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公开(公告)号：CN104573116A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510060839.9
申请日：2015-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/29
Abstract: 基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法，属于交通流量和路径选择模式的交通异常识别领域。现有的交通异常时间检测设备的局限性和数据的不完整性导致交通异常事件识别的准确性和实时性低的问题。一种基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法，利用城市出租车GPS数据，抽象出个体出租车的出行轨迹，以大量的个体轨迹反映群体的时空行为规律，既判断交通流量变化的异常，又可挖掘路径选择行为的异常。将城市路网划分为等距离方格网，进而基于网格单元，根据交通异常图结构中路径上轨迹模式的变化，准确地识别单元区域内的交通异常及单元区域间连接性的交通异常；至此，通过单元区域内交通异常识别和单元区域间连接性交通异常识别这两部分完成交通异常的识别过程；其中，交通异常是指交通事故、交通拥堵、恶劣天气和道路交通紧急事件。
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公开(公告)号：CN113837522A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110730929.X
申请日：2021-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种多情景下应急处突资源的调度方法，包括如下步骤：步骤一、应急处突事件资源调度需求分析：基于历史中相关不用之类事件处理及应急资源调度的需求，构建应急处突元情景并建立事件数据库；将待处理的事件与所述数据库进行检索与匹配，分析所需应急资源、发生多起事件的可能性、以及各事件的位置；本发明可以提升决策效率10％以上，为应急救援争取了宝贵的时间，更好地满足了应急情境下的决策需求，给出的决策方案也更加科学合理。
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公开(公告)号：CN104573116B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510060839.9
申请日：2015-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法，属于交通流量和路径选择模式的交通异常识别领域。现有的交通异常时间检测设备的局限性和数据的不完整性导致交通异常事件识别的准确性和实时性低的问题。一种基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法，利用城市出租车GPS数据，抽象出个体出租车的出行轨迹，以大量的个体轨迹反映群体的时空行为规律，既判断交通流量变化的异常，又可挖掘路径选择行为的异常。将城市路网划分为等距离方格网，进而基于网格单元，根据交通异常图结构中路径上轨迹模式的变化，准确地识别单元区域内的交通异常及单元区域间连接性的交通异常；至此，通过单元区域内交通异常识别和单元区域间连接性交通异常识别这两部分完成交通异常的识别过程；其中，交通异常是指交通事故、交通拥堵、恶劣天气和道路交通紧急事件。
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公开(公告)号：CN112070315A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010973863.2
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于中心性测量的恐怖袭击网络分析与事件预测方法，它属于应急管理技术领域。本发明解决了现有方法对恐怖袭击事件预测的准确度低以及通用性差，难以有效指导反恐实战的问题。本发明通过建立恐怖袭击异构网络，提出了通用性和可扩展性强的网络中心性测量方法，能够在此基础上根据实际反恐特点进行灵活的分析和预测，既能够反映恐怖袭击事件属性间的逻辑关联性，也能够体现网络外部多源附加信息的数据关联性，提高恐怖袭击事件预测的准确度和通用性，有效指导反恐预警和防范实战。本发明可以应用于恐怖袭击事件的预测。
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