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公开(公告)号：CN113053115A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110284607.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京工商大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
Abstract: 本发明公布了一种基于多尺度图卷积网络模型的交通预测方法，采用多尺度图卷积网络和门控循环单元GRU，通过同时捕获交通路网的时间依赖性即交通流的局部时间变化趋势和空间依赖性即拓扑空间结构，通过历史时间步的交通流量预测未来时间步的各个路段的交通流量，由此准确预测道路网络的交通流。本发明方法能够有效预测交通流的时空变化特征和规律，预测精度高，提升了交通流预测效果。
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公开(公告)号：CN112396607A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011291950.6
申请日：2020-11-18
Applicant: 北京工商大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
Abstract: 本发明公布了一种可变形卷积融合增强的街景图像语义分割方法，包括训练阶段和测试阶段，构建街景图像语义分割深层神经网络模型，使网络模型在街景图像大目标物被分割的同时获得较多的小目标特征信息，从而解决街景图像语义分割时小尺度目标丢失和分割不连续的问题，提升图像分割效果，模型整体的鲁棒性更好，街景图像处理精度更高。
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公开(公告)号：CN106354760B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610687364.0
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公布了一种基于变形地图的多视图时空数据可视化方法和应用，对具有地理与时间属性的时空数据，采用传统地图、统计地图、时间轴、统计图表中的饼图、柱状图、气泡图和南丁格尔玫瑰图结合形成的多视图多标签混合布局方法进行可视化，避免传统地图可视化方法的数据分布与空间利用不对称问题，以及多维数据展示的属性展示不全面问题；能够从多个角度帮助用户理解数据的各个方面；同时将经典可视化统计分析图表与地图时间轴等结合，使得数据展示具体生动。本发明可应用于微博、微信、人口统计、传染病分布、选举人分布等数据可视化领域，实现对具有空间分布的时间联系的数据进行可视化和可视分析。
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公开(公告)号：CN108898244A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810593593.5
申请日：2018-06-11
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公布了一种高效科学的耦合多源要素的数字标牌位置推荐方法，通过要素处理、区域划分、位置推荐、模型验证，自动地完成对数字标牌的位置推荐，实现数字标牌的准确选址。本发明方法综合考虑多源要素，推荐位置的参考依据强、时效性高、精准性高、数字标牌影响效果佳，能够满足众多广告主和媒体商的利益需求，可推广到具有数字标牌位置选址需求的多种应用领域。
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公开(公告)号：CN104063467B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410300875.3
申请日：2014-06-26
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，为了更好地对域内交通流量特定模式进行挖掘，本发明提出了一种基于改进的相似性搜索技术的域内交通流量模式发现方法。该方法主要是在DTW相似性搜索技术上进行了改进，减少了DTW技术的计算开销。改进的DTW相似性搜索技术的核心是融合了下界函数技术及角色互换思想，同时在此基础上增加计算提前终止阈值ε，减少越界后的计算。本发明通过降低DTW技术的计算开销，提高了域内交通流量特定模式发现的速率和准确率。通过信息的迁移完成当前特定模式状态的研判工作，以便能够预防城市道路安全中具有重大威胁性事件的再次发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105184614A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510583827.4
申请日：2015-09-14
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Storm平台的分布式数字标牌广告投放方法，将广告投放过程分为：1)搭建基于Storm平台的处理框架，包含读订单，选屏，排期，更新订单状态；2)发射源接收订单消息并发给选屏处理单元；3)选屏处理单元根据订单地理约束条件等为每个订单选择屏位；4)排期处理单元根据订单中时间约束条件、屏位空闲时间段为该屏位生成排期列表；5)状态处理单元根据排期结果，更新订单状态。本发明能够高效地实现海量订单广告的即时精准投放，同时能够提高数字标牌的屏位利用率，减少时间碎片，具有很高的商业价值和应用推广价值。
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公开(公告)号：CN119623744A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411731870.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/25 , G08B21/10 , G08B31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的洪涝预测方法，所述方法包括获取和处理地理空间数据及降雨数据；然后将所获取数据输入到洪涝数值模型，从而得到洪涝样本；将所获取的地理空间数据、降雨数据以及从数值模型得到的洪涝样本数据进行预处理，构建模型训练数据库；将模型训练数据库中的一维降雨数据和二维地理空间数据作为模型输入，将洪涝样本作为模型输出训练洪涝预测模型。在极端降雨发生前，仅需要向模型输入研究区域的地理空间数据及降雨序列数据，就可以计算出该研究区域的洪涝风险地图。
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公开(公告)号：CN114692964B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210294232.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G08G1/01
Abstract: 本发明公布了一种基于交叉注意力机制的时空交通流量预测方法，通过对注意力机制进行改进的交叉注意力机制捕获时空交通数据的周期性特点，利用图卷积网络和时间卷积网络分别捕获时空交通数据的空间依赖关系和时间相关性特征，再对提取到的特征进行融合，从而有效地实现时空交通流量预测。本发明对时空交通数据的各种特性的建模全面完整，能够有效地实现交通流量的预测任务，对交通流量预测更准确可靠，对数据要求更低，能够提高预测的准确性和可解释性，更适合推广应用。
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公开(公告)号：CN115565369B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211148038.4
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京工商大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/232
Abstract: 本发明公布了一种基于超图的时空超图卷积交通流量预测方法，将交通线路图按照流量变化特征构建成时空超图，再建立时空超图卷积交通流量预测模型对交通流量进行预测。本发明提供的技术方案根据过往交通时序上的流量变化特征，将特征相似的交通站点进行聚类，在相邻两个时间点之间构造超边，将相邻时间点中同属一个类别的地铁站相连，构建跨时空超图；再通过构建基于超图的时空卷积网络模型，挖掘时空超图的时空关联性，预测未来交通流量，可有效提高区域交通流量预测的准确度。
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公开(公告)号：CN113762153B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111045901.9
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统。该方案包括设置目标检测网络，根据网络的批次大小确定骨干网络；选择多光谱数据作为训练样本和验证样本，高分辨率卫星融合影像作为测试样本；添加多尺度目标图片，所述多尺度目标图片包括不同尺度的单目标图片，以及不同尺度关系的多目标图片；评估网络对不同尺度的尾矿库的检测准确率；根据具体任务和数据的情况，选择设置损失函数和优化算法；获取检测结果，所述检测结果包括四种组成结构。该方案通过设置进行尾矿库检测流程，有效评估高效网络与高精度网络间的具体差异，提供尾矿库遥感自动识别的检测网络的选择。
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