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公开(公告)号：CN117011956A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310917584.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司 , 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种ETC门架的运维管理系统，ETC门架包括工控机、天线、车牌识别设备、RSU、PSAM、机柜，运维管理系统包括：设备监测单元，用于对ETC门架的工控机、天线、车牌识别设备、RSU、PSAM、机柜进行状态监测；指标监测单元，用于对ETC门架的门架连通合格率、门架RSU正常率、门架车牌识别设备正常率、门架交易上传及时率进行实时监测；门架巡检单元，用于基于辖区内的ETC门架生成巡检计划，以基于巡检计划对ETC门架进行巡检；应急抢修单元，用于接收应急抢修请求，基于应急抢修请求生成抢修任务，并将抢修任务下发以进行ETC门架的抢修。这样可以实现对ETC门架的实时在线监测、日常巡检和应急抢修。
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公开(公告)号：CN119339550A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411856415.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种结合ETC门架数据的路网状态预测方法及系统，获取用户在与交通管理系统进行智能交互的过程中输入的预测指示信息，包括拟进行预测的交通路网数据，针对拟进行预测的交通路网数据的干预预测指令；对干预预测指令进行指令表征向量提取，得到干预预测指令表征向量，对拟进行预测的交通路网数据进行路网数据表征向量提取，得到路网数据表征向量；基于干预预测指令表征向量，对路网数据表征向量进行干预预测，得到目标路网数据表征向量，并对目标路网数据表征向量进行路网信息还原映射，得到拟进行预测的交通路网数据对应的目标交通路网数据，目标交通路网数据的各交通要素是在干预方式下产生的。本申请可以增加交通路网数据预测的精度。
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公开(公告)号：CN116520817A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310815487.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了基于高速公路的ETC系统运行状态实时监控系统及方法，系统包括：运行参数获取模块，用于获取ETC系统的运行参数，获得运行参数集；数据分类模块，用于对运行参数集中的数据通过故障模型进行分类，获得故障数据和非故障数据；预测模块，用于为非故障数据匹配预测模型，获得与非故障数据匹配的预测模型，基于匹配出的预测模型对非故障数据进行故障预测，获得预测结果；故障原因查找模块，用于基于故障数据以及预测结果中故障概率高的数据查找出对应的故障原因；运维策略模块，用于为故障原因自动匹配出相应的运维策略。通过预测模型可以对非故障数据进行预测，进一步提升故障预测能力，提前运维可能发生故障的设备，避免故障发生。
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公开(公告)号：CN119339550B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411856415.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种结合ETC门架数据的路网状态预测方法及系统，获取用户在与交通管理系统进行智能交互的过程中输入的预测指示信息，包括拟进行预测的交通路网数据，针对拟进行预测的交通路网数据的干预预测指令；对干预预测指令进行指令表征向量提取，得到干预预测指令表征向量，对拟进行预测的交通路网数据进行路网数据表征向量提取，得到路网数据表征向量；基于干预预测指令表征向量，对路网数据表征向量进行干预预测，得到目标路网数据表征向量，并对目标路网数据表征向量进行路网信息还原映射，得到拟进行预测的交通路网数据对应的目标交通路网数据，目标交通路网数据的各交通要素是在干预方式下产生的。本申请可以增加交通路网数据预测的精度。
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公开(公告)号：CN117152973B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311406723.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种基于ETC门架数据的高速公路实时流量监测方法及系统，通过获取目标监测区段集合，获取目标监测区段集合中各个目标监测区段分别对应的交通拥堵评估特征簇，基于监测区段监测算法对交通拥堵评估特征在对应拥堵评估层面的目标特征簇中的分散位置进行分析，通过每个监测区段监测算法的分散位置信息确定目标监测区段对应的算法评估信息。本申请基于拥堵评估层面对交通拥堵评估特征的分散位置进行分析，联合所有拥堵评估层面的分散位置信息得到该监测区段对应的算法评估信息，以此综合监测区段在每一拥堵评估层面的交通拥堵评估特征来对监测区段进行拥堵决策，令算法(56)对比文件US 2014114885 A1,2014.04.24张富强.城市主干路交通拥堵预测方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2016,(第2期),C034-667.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152973A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311406723.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种基于ETC门架数据的高速公路实时流量监测方法及系统，通过获取目标监测区段集合，获取目标监测区段集合中各个目标监测区段分别对应的交通拥堵评估特征簇，基于监测区段监测算法对交通拥堵评估特征在对应拥堵评估层面的目标特征簇中的分散位置进行分析，通过每个监测区段监测算法的分散位置信息确定目标监测区段对应的算法评估信息。本申请基于拥堵评估层面对交通拥堵评估特征的分散位置进行分析，联合所有拥堵评估层面的分散位置信息得到该监测区段对应的算法评估信息，以此综合监测区段在每一拥堵评估层面的交通拥堵评估特征来对监测区段进行拥堵决策，令算法输出的算法评估信息具有更高的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN116434357A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211621274.3
申请日：2022-12-16
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及ETC数据技术领域，且公开了基于ETC数据的车辆出口站及出口时间的动态预测稽查方法，感应设备感应进入车道的车辆，车道上的第一车辆识别设备和第二车辆识别设备对通行车辆进行信息识别和信息核准，并先后将车辆信息传至该收费站的终端设备。本发明的优点在于：在收费站的通道处设置感应设备和两个车辆识别设备，感应设备感应是否有车辆通过，第一车辆识别设备识别车牌和ETC协议盒，并将信息传至终端设备，终端设备从ETC数据库调用车辆通行数据，第二车辆识别设备对车辆信息进行核准，将信息传至终端设备之后，终端设备控制道闸打开，将车辆通行时间以及预计到达时间传至常用通行地收费站的终端设备，由此终端设备监测车辆到达的时间。
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公开(公告)号：CN116504076A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310724716.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
IPC: G08G1/065 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC门架数据的高速公路车流量预测方法，包括：通过ETC系统获取高速公路的ETC门架数据，利用一维卷积滤波器对ETC门架数据进行预处理操作，提取ETC门架关键数据；将提取的关键数据输入到基于多维深度递归神经网络的交通流量预警模型中，对ETC门架关键数据进行实时预测分析，获取车流量预测结果；基于车流量预测结果，制定交通管控方案，根据交通管控方案对交通进行管理措施，管理措施包括智能交通调度、自动指挥及拥堵控制措施。能够提高交通流量预测准确性，提升道路通行效率，为交通管理部门提供高效、精确的管理手段，并为道路使用者提供便利。
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公开(公告)号：CN116883926A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310680264.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种ETC门架系统状态在线监测系统，包括门架在线监测系统，所述门架在线监测系统的内部设置有故障分析模块。本发明通过信息采集模块，可对门架的工作状态视频及图像信息进行采集，可对门架的工作电路状态信息进行采集，同时还可对门架工作声音进行收集，可实现对门架工作状态信息的全面采集来分析门架工作状态，提高了异常检测效果，同时网络优化可加速异常问题的传输，帮助提升后续处理效率，且通过图像分割模块，可将大图像进行分割分析，可加速分析效率，同时通过用户端模块，可自主选择异常处理后门架工作的检测，确保稳定运行，同时系统可通过特征学习模块进行特征自学习，以帮助系统更好的进行状态检测分析。
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公开(公告)号：CN116520817B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310815487.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 贵州宏信达高新科技有限责任公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了基于高速公路的ETC系统运行状态实时监控系统及方法，系统包括：运行参数获取模块，用于获取ETC系统的运行参数，获得运行参数集；数据分类模块，用于对运行参数集中的数据通过故障模型进行分类，获得故障数据和非故障数据；预测模块，用于为非故障数据匹配预测模型，获得与非故障数据匹配的预测模型，基于匹配出的预测模型对非故障数据进行故障预测，获得预测结果；故障原因查找模块，用于基于故障数据以及预测结果中故障概率高的数据查找出对应的故障原因；运维策略模块，用于为故障原因自动匹配出相应的运维策略。通过预测模型可以对非故障数据进行预测，进一步提升故障预测能力，提前运维可能发生故障的设备，避免故障发生。
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