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公开(公告)号：CN118898905A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN118673273A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410813731.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 山东高速基础设施建设有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 山东省交通科学研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本公开提供一种交通流预测方法和交通流预测系统，该交通流预测方法包括：获取待预测站点的历史交通流数据以及空间位置数据；对历史交通流数据以及空间位置数据进行预处理和特征提取以获得处理数据和特征数据；融合待预测站点的里程矩阵构建延迟感知特征提取模型；基于处理数据和特征数据，通过延迟感知特征提取模型获取延迟交互特征数据；对延迟交互特征数据进行卷积，以获取待预测站点在下一时间窗口的交通流。
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公开(公告)号：CN116524236A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310296972.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/42 , G01S13/86 , G01S13/93
Abstract: 本发明提供一种面向数字孪生的5G智慧工厂小目标检测方法及装置，该方法包括：接收搬运机器人发送的图像数据和雷达数据；所述图像数据为所述搬运机器人前方的图像数据；所述雷达数据为所述搬运机器人周围障碍物的雷达数据；基于所述图像数据的通道注意力图和空间注意力图，确定图像特征；对所述雷达数据进行编码，确定雷达特征；将所述图像特征和所述雷达特征进行融合，确定目标特征；基于所述目标特征，进行目标检测。本发明提供的面向数字孪生的5G智慧工厂小目标检测方法，有效融合图像特征和雷达特征，来进行障碍物检测，提高了搬运机器人导航避障的精准度，保障了机器人避障搬运的安全，为搬运机器人的安全平稳运行提供有利保障。
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公开(公告)号：CN108446814B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810064713.2
申请日：2018-01-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于流水线车间调度领域，具体涉及一种同顺序流水线车间调度的树搜索方法及装置。旨在解决同顺序流水线车间的优化调度问题。首先采用NEH算法求得初始解，然后结合树搜索方法将正向搜索和逆向搜索作为一个父结点的两个分支，分别寻优，并与父节点比较，得到正向最优解和逆向最优解，即为生成的两个子结点。通过上述方式构建树形结构，实现同顺序流水车间的优化调度。与现有技术相比，本发明缩短了最大完工时间，且该算法为确定性算法，求解结果为确定稳定解。
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公开(公告)号：CN110517494A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910828960.X
申请日：2019-09-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于集成学习的交通流预测模型、预测方法、系统、装置，旨在为了解决现有集成学习无法充分地适应复杂多变的交通流特征从而导致交通流预测的准确度的问题。本发明模型包括多个不同类别的基学习器，分别用于基于第一预设采集点的采集数据计算设定检测点的交通流预测值；时空特征学习模型用于基于二维交通流矩阵获取各基学习器的权重，二维交通流矩阵通过将第二预设采集点的采集数据归一化后按时间和空间排列获取；加权预测输出模块用于基于各基学习器输出的交通流预测值，依据时空特征学习模型得到的各基学习器的权重，获取设定检测点的最终的交通流预测值。本发明交通流预测结果具有较高的精度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108446814A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810064713.2
申请日：2018-01-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06Q10/06316 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于流水线车间调度领域，具体涉及一种同顺序流水线车间调度的树搜索方法及装置。旨在解决同顺序流水线车间的优化调度问题。首先采用NEH算法求得初始解，然后结合树搜索方法将正向搜索和逆向搜索作为一个父结点的两个分支，分别寻优，并与父节点比较，得到正向最优解和逆向最优解，即为生成的两个子结点。通过上述方式构建树形结构，实现同顺序流水车间的优化调度。与现有技术相比，本发明缩短了最大完工时间，且该算法为确定性算法，求解结果为确定稳定解。
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公开(公告)号：CN108171961A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711242069.5
申请日：2017-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于车辆调度领域，具体涉及一种网约车和出租车的综合调度系统及方法。旨在解决网约车和出租车调度系统相互隔离，不能统一调度的问题。本发明的网约车和出租车的综合调度系统包括中心平台系统、车辆终端设备、用户终端设备。中心平台系统实时接收车辆终端设备发送的车辆位置信息和车辆运营状态信息、以及用户终端设备发送的用车请求信息，依据车辆位置信息、车辆运营状态信息、用车请求信息生成并发送用车订单。通过本发明解决了网约车和出租车调度隔离的现状，进而将网约车和出租车纳入到统一的管理范围，使二者竞争有序、互为补充、共同发展。
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公开(公告)号：CN104882007A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510256080.1
申请日：2015-05-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/07
CPC classification number: G08G1/07
Abstract: 本发明提供一种基于流计算的交通信号控制系统搭建方法及控制系统，所述方法包括：搭建用于接收、缓存和向分布式流计算系统转发的由数据采集模块发送的交通信号数据的数据接入模块的软件开发环境并设计数据接入模块；搭建用于接收和处理所述交通信号数据的分布式流计算系统的软件环境；设计分布式流计算系统的拓扑；根据所述拓扑生成并向所述分布式流计算系统的各节点提交JAR包。本发明所述方法能够实现具有低延迟、分布式、高容错和开放式等优点的交通信号控制系统。
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公开(公告)号：CN103903437A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410069384.2
申请日：2014-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于视频交通检测数据的机动车出行OD矩阵获取方法，该方法包括：确定OD交通小区；根据视频检测器的安装位置，将视频检测器归属到每一个OD交通小区，并建立视频检测器、视频检测点与相应OD交通小区之间的对应关系；获取研究地理区域中所有视频检测器在待获取OD矩阵的时间区间内的车辆检测数据，并依据视频检测器识别得到的车辆车牌号、通过视频检测点的时刻，获取时间区间内的每日OD矩阵；将时间区间划分为整小时段，比对车辆车牌号和经过车辆检测点的时间，获取每日小时OD矩阵；获取每日高峰小时OD矩阵。本发明方法简单，结果直观，且能够准确定量反映交通小区之间的出行交换量，能为交通规划、交通影响评价提供基础输入数据。
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公开(公告)号：CN103151039A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310049445.4
申请日：2013-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM分类器进行说话者年龄段识别的方法，该方法包括以下步骤：建立存储有不同年龄段的说话者的语音信号的语音库；对语音库中的语音信号进行预处理；对经过预处理的语音信号提取其语音特征参数；基于提取出的语音特征参数进行支持向量机训练，得到支持向量机模型；根据支持向量机模型，对待识别语音的语音特征参数X进行预测，在预测过程中，每个支持向量机的输出通过逻辑判决后，选择得票最多的作为最可能的年龄段类别，得到最终的年龄段识别结果。本发明提出的方法在一定程度上弥补了现有技术对说话者年龄段识别相关研究的空白，可以较好地进行说话者年龄段判断，在人机交互，刑侦搜索，游戏娱乐等场合具有广阔的应用前景。
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