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公开(公告)号：CN114154740B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202111510019.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣点时空残差神经网络的多方向交通流量预测方向。该方法基于短时车辆轨迹数据，通过加入时间信号和兴趣点信号来增强时空特征，利用3D CNN提取车流变化随时间变化的时空特征，结合残差神经网络避免模型过拟合，最后对带有时空特征信息进行加权压缩，输出带有移动状态的车流分布矩阵，实现了对区域交通流量的预测。本发明方法良好地关联了车流的空间分布随时间变化的特征，并综合了时间信号与兴趣点信号关系，有精度高、实用性强等特点，可以为公共设施部署、交通导流、用地规划等提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN114154740A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111510019.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣点时空残差神经网络的多方向交通流量预测方向。该方法基于短时车辆轨迹数据，通过加入时间信号和兴趣点信号来增强时空特征，利用3D CNN提取车流变化随时间变化的时空特征，结合残差神经网络避免模型过拟合，最后对带有时空特征信息进行加权压缩，输出带有移动状态的车流分布矩阵，实现了对区域交通流量的预测。本发明方法良好地关联了车流的空间分布随时间变化的特征，并综合了时间信号与兴趣点信号关系，有精度高、实用性强等特点，可以为公共设施部署、交通导流、用地规划等提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN115578867A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211281398.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种耦合物联网和边缘计算设备的低时延实时流量预测云平台。本发明采用道路上的图像抓拍设备抓取车流图像，然后在本地端通过边缘计算设备对其进行车牌定位和识别，从而获取经过不同位置的车流信息，从而大大减少需要上传至云平台的数据量，提升处理效率并减轻云端的负荷。而且，由于该车辆信息的获取仅在本地端进行，因此可提供更快的响应速度，降低云平台获取实时车流信息的时延。本发明可在云平台上聚合整个预测区域内的所有车流轨迹信息，并通过云平台上搭载的交通流量预测模型对未来时刻的交通流量进行预测。
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公开(公告)号：CN114297328B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111623537.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/9537 , G06F18/22 , G08G1/01 , G08G1/065 , G06F16/2455 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于时空缓冲区的轨迹数据补全及交通流预测方法。本发明针对交通流轨迹数据的特点，通过数据预处理、冗余处理、数据缺失时段标记和重采样，实现了轨迹数据的标准化，进而基于时空缓冲区对轨迹数据进行匹配和补全。本发明通过设置时空缓冲区，同时在空间维度和时间维度进行了待匹配轨迹的筛选，这种做法即合理解决了轨迹的时空异质性问题，又大大节省了后续轨迹相似度计算的计算量。本发明可以获得带有车辆行驶方向的完整轨迹数据集，为交通流量预测奠定数据基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299727A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111623527.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网和边缘计算的交通流预测系统及云平台。本发明采用道路上的图像抓拍设备抓取车流图像，然后在本地端通过边缘计算设备对其进行车牌定位和识别，从而获取经过不同位置的车流信息，从而大大减少需要上传至云平台的数据量，提升处理效率并减轻云端的负荷。而且，由于该车辆信息的获取仅在本地端进行，因此可提供更快的响应速度，降低云平台获取实时车流信息的时延。本发明可在云平台上聚合整个预测区域内的所有车流轨迹信息，并通过云平台上搭载的交通流量预测模型对未来时刻的交通流量进行预测。
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公开(公告)号：CN114299727B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111623527.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州滨电信息技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网和边缘计算的交通流预测系统及云平台。本发明采用道路上的图像抓拍设备抓取车流图像，然后在本地端通过边缘计算设备对其进行车牌定位和识别，从而获取经过不同位置的车流信息，从而大大减少需要上传至云平台的数据量，提升处理效率并减轻云端的负荷。而且，由于该车辆信息的获取仅在本地端进行，因此可提供更快的响应速度，降低云平台获取实时车流信息的时延。本发明可在云平台上聚合整个预测区域内的所有车流轨迹信息，并通过云平台上搭载的交通流量预测模型对未来时刻的交通流量进行预测。
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公开(公告)号：CN111914060B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010601573.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法。该方法首先基于在线点评软件的评论、签到与商户业务属性数据，通过构建情感分类神经网络模型挖掘顾客评论的语义信息，并结合顾客评论习惯生成商户语义特征，通过筛选重要的业务属性构成商户业务特征，通过密度聚类生成商户集群并计算集群中各商户的商户集群特征，最后将三类特征进行整合形成商户的多视图特征。然后将该多视图特征输入LightGBM模型，实现对商户经营状况的预测。本发明基于在线点评数据，从多视图角度出发提取商户的多视图特征，并基于该特征构建商户经营状况模型，具有精度高、可扩展性强等特点，可为商户经营、商业投资等提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN114297328A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111623537.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/065 , G06F16/2455 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于时空缓冲区的轨迹数据补全及交通流预测方法。本发明针对交通流轨迹数据的特点，通过数据预处理、冗余处理、数据缺失时段标记和重采样，实现了轨迹数据的标准化，进而基于时空缓冲区对轨迹数据进行匹配和补全。本发明通过设置时空缓冲区，同时在空间维度和时间维度进行了待匹配轨迹的筛选，这种做法即合理解决了轨迹的时空异质性问题，又大大节省了后续轨迹相似度计算的计算量。本发明可以获得带有车辆行驶方向的完整轨迹数据集，为交通流量预测奠定数据基础。
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公开(公告)号：CN111914060A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010601573.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法。该方法首先基于在线点评软件的评论、签到与商户业务属性数据，通过构建情感分类神经网络模型挖掘顾客评论的语义信息，并结合顾客评论习惯生成商户语义特征，通过筛选重要的业务属性构成商户业务特征，通过密度聚类生成商户集群并计算集群中各商户的商户集群特征，最后将三类特征进行整合形成商户的多视图特征。然后将该多视图特征输入LightGBM模型，实现对商户经营状况的预测。本发明基于在线点评数据，从多视图角度出发提取商户的多视图特征，并基于该特征构建商户经营状况模型，具有精度高、可扩展性强等特点，可为商户经营、商业投资等提供决策支撑。
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