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公开(公告)号：CN117649032A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210987249.0
申请日：2022-08-17
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供一种路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。所述方法用于利用A*算法生成车辆从预设起点到预设终点的行驶路径，所述方法包括：第一计算步骤，利用预测模型得车辆从当前节点行驶到相邻的至少一个下一节点的时间成本，并生成车辆从预设起点行驶到每个下一节点的时间成本；第二计算步骤，利用成本估计模型得到车辆从每个下一节点行驶到预设终点的时间成本；选择步骤，确定出每个下一节点对应的总时间成本并选择出车辆从当前节点去往的目标节点；判断步骤，判断所述目标节点是否为预设终点，若是，则输出规划路径，否则，更新相关状态后返回所述第一计算步骤。本申请能够提高路径规划效率，且规划得到的最快路径更为准确。
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公开(公告)号：CN117332559A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311116324.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于基于GPU的微观交通模拟的存储装置，包括：用于存储城市交通模拟仿真中固定对象和移动对象的静态数据的静态数据存储单元以及用于存储城市交通模拟仿真中移动对象的动态数据的动态数据存储单元；固定对象包括城市中的车道和感兴趣区域；移动对象包括车道上的车辆；车道/感兴趣区域的静态数据为其固有信息；车辆静态数据为车辆的位置和速度；车辆动态数据为车辆索引、车辆路径规划和车辆出行时刻表。本发明根据GPU的特点，综合考虑微观交通模拟中需要模拟的对象与数据，将待存储数据分为静态数据和动态数据两大类，并分别设计合适的静态数据存储单元与动态数据存储单元，以支撑GPU上的微观交通模拟实施。
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公开(公告)号：CN117253358A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311116338.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置，用于GPU中执行的每一轮模拟迭代，包括：构建城市道路网每一个车道的主链‑支链链表；基于主链‑支链链表，生成城市道路网每一个车辆的车辆索引；根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行；其中，每一个车辆的车辆索引，用于索引每一个车辆所属车道以及每一个车辆的周围车辆；每一个车辆的路径规划，为每一个车辆从给定起点到给定终点的驾驶导航。本发明适配性的将GPU用于微观交通模拟中，以使GPU承担城市级别的细粒度微观交通模拟所需的海量算力，从而大幅度提高微观交通模拟的效率。
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公开(公告)号：CN109428817B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710775847.0
申请日：2017-08-31
IPC: H04L12/709 , H04L12/725 , H04L12/803
Abstract: 本申请提供一种业务链处理方法、相关网元和系统，该方法包括：第一网元接收第一请求消息，所述第一请求消息包括第一业务链，若所述第一业务链与已部署在网络中的第二业务链能够聚合，则所述第一网元根据所述第一业务链的输入包空间、输出包空间和网络功能单元的匹配空间以及所述第二业务链的输入包空间、输出包空间和网络功能单元的匹配空间，确定所述第一业务链与所述第二业务链的聚合次序，进而，所述第一网元根据所述聚合次序，生成第三业务链，所述第三业务链包括所述第一业务链和所述第二业务链。通过该方法所得到的聚合的业务链符合具体的应用场景，以避免业务链部署异常的问题。
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公开(公告)号：CN115908507B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211180553.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/292 , G06T7/246 , G06V20/54 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06F16/29 , G06N7/01
Abstract: 本发明实施例提供一种车辆轨迹恢复方法、设备、装置和存储介质，该方法包括：获取基于多个交通摄像头得到的多个车辆的视觉特征；根据多个车辆的视觉特征和对车辆的轨迹约束的时空特征，获取各个车辆的多模态特征；根据各个车辆的多模态特征，获取各个车辆的多个轨迹采样点的数据；根据路径概率模型和各个车辆的轨迹采样点的数据，得到各个车辆的轨迹恢复结果；路径概率模型用于确定各个车辆在相邻的轨迹采样点间的最大概率的路径。本发明实施例的方法，在基于车辆视觉特征的基础上，充分考虑轨迹的时空合理性约束，准确地实现了车辆轨迹的恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118195340A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410173823.8
申请日：2024-02-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/083 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种异常环境下物流派送及时率预测方法和装置，可用于人工智能技术领域，通过基于时空注意力的神经网络，根据目标正常环境特征和预先生成的目标异常环境特征进行预测，得到各快递员在当前周期下的物流派送及时率，能够在异常环境的复杂时空关系下，建模序列自身的时间相关性以及个体之间的空间相关性，将异常环境下相邻路区封控引发的路区间相关性，以及快递员代为完成被封控快递员的工作而引发的快递员间相关性进行结合，实现异常环境数据波动大和小训练集下的模型构建，降低建模难度，确保信息数据的完整性，保证模型高性能，从而提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN117350017A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311116322.8
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于GPU的微观交通模拟系统，包括主机端、设备端和路径规划服务端；主机端载入初始数据并传输给设备端，还进行所述设备端与所述路径规划服务端之间的路径规划请求与响应的转发；设备端向主机端发送待模拟车辆的路径规划请求以得到路径规划响应，并利用初始数据和待模拟车辆的路径规划完成待模拟车辆的交通运行模拟仿真；路径规划服务端在收到来自主机端的路径规划请求后，向主机端反馈路径规划响应。本发明根据CPU与GPU的特点，将微观交通模拟任务拆解为初始数据读取、模拟仿真、路径规划三个子任务，并对应在CPU、GPU和路径规划服务器上完成，从而完成GPU算力充分利用与微观交通模拟的计算加速。
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公开(公告)号：CN115908507A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211180553.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/292 , G06T7/246 , G06V20/54 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06F16/29 , G06N7/01
Abstract: 本发明实施例提供一种车辆轨迹恢复方法、设备、装置和存储介质，该方法包括：获取基于多个交通摄像头得到的多个车辆的视觉特征；根据多个车辆的视觉特征和对车辆的轨迹约束的时空特征，获取各个车辆的多模态特征；根据各个车辆的多模态特征，获取各个车辆的多个轨迹采样点的数据；根据路径概率模型和各个车辆的轨迹采样点的数据，得到各个车辆的轨迹恢复结果；路径概率模型用于确定各个车辆在相邻的轨迹采样点间的最大概率的路径。本发明实施例的方法，在基于车辆视觉特征的基础上，充分考虑轨迹的时空合理性约束，准确地实现了车辆轨迹的恢复。
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公开(公告)号：CN109995836B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201711498942.7
申请日：2017-12-29
Abstract: 本申请提供一种缓存决策方法及装置。该方法包括：策略控制功能PCF接收至少一个本地分析功能LAF发送的第一缓存信息，第一缓存信息包括基站标识、被访问次数最大的前N1个应用信息的标识和N1个应用信息的标识对应的内容，N1为正整数，PCF根据第一缓存信息和本地缓存的容量，确定本地缓存内容。从而可有效提升缓存的命中率，大大减少传输带宽和数据传输开销，提高用户使用网络的体验。
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公开(公告)号：CN110505073B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201810470173.8
申请日：2018-05-16
Abstract: 一种移动边缘计算方法及装置，用以解决现有技术中用户设备在移动切换时，资源浪费的问题。移动边缘计算MEC管理网元接收目标无线接入网RAN控制面发送的MEC虚拟化资源的请求，其中，所述目标RAN控制面属于用户设备切换后的目标RAN，所述MEC虚拟化资源的请求中包括所述用户设备的MEC计算资源需求；所述MEC管理网元根据所述MEC虚拟化资源的请求在MEC服务器上为所述用户设备创建新的虚拟机VM，所述新的VM为所述用户设备切换后在所述目标RAN侧使用的VM；所述MEC管理网元向所述目标RAN控制面发送所述新的VM的第一信息，其中，所述第一信息包括所述新的VM的ID。
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