-
Patent Agency Ranking
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。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN115497293B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211154033.2
申请日：2022-09-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种动态交通事故隐患点识别方法，属于城市交通安全领域。本发明首先对前一时段隐患点数据及当前时段事故数据流采集与筛选处理，并且根据当前时段事故数据对种子隐患点初始化及种子隐患点聚合。其次根据种子隐患点对交通事故点进行聚类。然后在对未聚合事故点进行重新识别聚合。最后进行阈值判断与隐患点输出，并进入下一轮循环。本发明自适应的调整聚类数，同时基于实际交通事故数据流，实现事故隐患点的动态更新。
-
公开(公告)号：CN115497293A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211154033.2
申请日：2022-09-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种动态交通事故隐患点识别方法，属于城市交通安全领域。本发明首先对前一时段隐患点数据及当前时段事故数据流采集与筛选处理，并且根据当前时段事故数据对种子隐患点初始化及种子隐患点聚合。其次根据种子隐患点对交通事故点进行聚类。然后在对未聚合事故点进行重新识别聚合。最后进行阈值判断与隐患点输出，并进入下一轮循环。本发明自适应的调整聚类数，同时基于实际交通事故数据流，实现事故隐患点的动态更新。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.012 seconds)
