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公开(公告)号：CN118215002A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410089980.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令和AOI数据的出行OD精准识别方法。该方法利用城市规模的超大样本手机信令数据，综合运用数据处理、建模和地理信息学方法，结合AOI数据和手机信令采样过程中的基站分布和采样频率等特征，计算得到用户的精确出行OD信息。本发明结合AOI数据作为地理信息特征，提高了停留点识别的准确性和科学性。本发明还考虑到手机信令采样过程中涉及到的基站分布密度、均匀度、采样频率等环境特征变量的影响，能够自适应调整时空参数，适应不同的地点、环境、人群。
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公开(公告)号：CN118170997A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410088370.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于手机信令的地图匹配方法。该方法利用用户在出行过程中产生的原始手机信令轨迹数据，应用隐马尔可夫算法，实现用户在路网中的出行路径识别。为实现上述目标，本发明提出了轨迹补充和轨迹平滑模块来解决手机信令的时空稀疏性和位置不确定性问题。利用隐马尔可夫模型和维比特算法实现用户概率最优的出行路径，即获得地图匹配结果，最终完成用户出行路径的提取与识别。
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公开(公告)号：CN112287513B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010947385.8
申请日：2020-09-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种疫情防控期间减少车厢内传染概率的铁路客运乘客车厢分配优化方法。本发明的核心思想是通过基于列车信息和乘客OD信息，对乘客中出现感染者时其他乘客被感染概率进行建模，得到车内易感者感染总人数期望最小为目标的优化函数和约束条件，利用优化求解算法对所述优化函数进行求解，获取系数的最优解，得到乘客的车厢安排方案。相比现有车厢安排方法，本发明以车内易感者感染总人数期望最小为目标，有针对性的调整乘客车厢安排方案，有效降低疫情传播风险。
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公开(公告)号：CN112669608B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011558261.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行程时间概率最大的车牌识别数据再匹配方法。本发明提出的方法包括：提取路段行程时间及预处理，构造行程时间分布，计算行程时间概率及行程时间置信区间，滚动执行再匹配算法。该方法针对车牌识别错误或未识别问题，能够自动计算不同匹配情况下行程时间的概率，并以行程时间发生概率最大化执行匹配。
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公开(公告)号：CN114705204B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210502174.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种基于道路基础设计资料的高精度地图生成方法，包括以道路基础设计资料为基础，确定创建高精度地图所需文件。遵从OpenDRIVE格式按道路层→道路参考线层→车道层→标志标线层→照明及安全设施层的顺序构建高精度地图分层模型，利用ElementTree工具编写程序，生成高精度地图分层模型。从高精度地图所需的道路基础设计资料中提取高精度地图分层模型中所需的属性数据，利用EasyGUI工具自动填充高精度地图分层模型中的属性值，生成高精度地图。通过高精度地图可视化对高精度地图进行校验，完成高精度地图的制作流程。本方法实现了基于道路基础设计资料的OpenDRIVE格式高精度地图生成，大大降低了传统高精度地图制作的时间和人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112669608A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011558261.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行程时间概率最大的车牌识别数据再匹配方法。本发明提出的方法包括：提取路段行程时间及预处理，构造行程时间分布，计算行程时间概率及行程时间置信区间，滚动执行再匹配算法。该方法针对车牌识别错误或未识别问题，能够自动计算不同匹配情况下行程时间的概率，并以行程时间发生概率最大化执行匹配。
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公开(公告)号：CN112287513A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010947385.8
申请日：2020-09-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种疫情防控期间减少车厢内传染概率的铁路客运乘客车厢分配优化方法。本发明的核心思想是通过基于列车信息和乘客OD信息，对乘客中出现感染者时其他乘客被感染概率进行建模，得到车内易感者感染总人数期望最小为目标的优化函数和约束条件，利用优化求解算法对所述优化函数进行求解，获取系数的最优解，得到乘客的车厢安排方案。相比现有车厢安排方法，本发明以车内易感者感染总人数期望最小为目标，有针对性的调整乘客车厢安排方案，有效降低疫情传播风险。
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公开(公告)号：CN118606420A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410590909.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 浙江大学中原研究院
IPC: G06F16/29 , G06F18/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑采集频率不均匀性的轨迹高效核平滑算法，涉及大数据分析相关技术领域，包括以下步骤：c1、计算相邻轨迹点的时间间隔；c2、计算轨迹点的辐射权重和自权重；c3、计算轨迹点的权重矩阵；c4、计算平滑后的轨迹点位置。本发明提出了考虑采集频率不均匀性的的轨迹高效核平滑算法，在不经过预先线性插值操作的前提下实现与之同等的平滑效果，通过自权重考虑不均匀的采集频率对权重的影响，将辐射权重与自权重相乘作为窗口内各个点的权重，全过程使用矩阵运算，可以并行计算，本发明的算法减少了对计算资源的需求，能够在大规模数据集上实现快速处理，将有助于推动地图匹配、交通行为分析、位置服务等领域的发展。
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公开(公告)号：CN114705204A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210502174.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种基于道路基础设计资料的高精度地图生成方法，包括以道路基础设计资料为基础，确定创建高精度地图所需文件。遵从OpenDRIVE格式按道路层→道路参考线层→车道层→标志标线层→照明及安全设施层的顺序构建高精度地图分层模型，利用ElementTree工具编写程序，生成高精度地图分层模型。从高精度地图所需的道路基础设计资料中提取高精度地图分层模型中所需的属性数据，利用EasyGUI工具自动填充高精度地图分层模型中的属性值，生成高精度地图。通过高精度地图可视化对高精度地图进行校验，完成高精度地图的制作流程。本方法实现了基于道路基础设计资料的OpenDRIVE格式高精度地图生成，大大降低了传统高精度地图制作的时间和人力成本。
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公开(公告)号：CN112200705A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010948416.1
申请日：2020-09-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的城市组团识别方法。该方法的核心思想是通过借助手机信令、自动车牌识别数据、出行调查等方式获取的居民出行OD分布，基于张量分解方法，获取城市空间组团模式的因子矩阵，通过因子矩阵分析城市组团结构。本发明提出的一种基于张量分解的城市组团识别方法包括：结合交通小区对居民出行OD数据预处理；构建居民出行OD张量；基于张量分解算法对出行OD张量进行分解，得到因子矩阵；对因子矩阵归一化处理，计算得到城市组团概率分布。相比传统的定性描述方法，本方法的结果以概率形式定量化识别出城市各组团分布以及每个交通小区从属组团的概率。
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