-
公开(公告)号：CN105869402A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610322238.5
申请日：2016-05-12
Applicant: 中山大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0112 , G08G1/052
Abstract: 本发明公开一种基于多类型浮动车数据的高速公路路段速度修正方法，对浮动车中的出租车数据进行可靠性分析，通过假设检验，得出结论，高速公路上的出租车路段速度与交通流的速度差异不大，在计算中可以使用出租车路段速度作为高速公路的路段速度。接着对浮动车数据在高速公路上的分布进行分析，发现高速公路上的出租车速度高于营运车（客运车和货运车），且出租车多在靠近市区的高速公路上活动，而营运车基本上覆盖了高速公路路网。基于这种分布差异性，为了在不存在出租车，只存在营运车数据的高速公路上获得相对准确的路段速度，提出了一种高速公路路段速度修正方法。
-
-
公开(公告)号：CN119027448A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410996568.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明涉及轨迹分析技术领域，提出一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统，包括：获取包括若干轨迹点的轨迹数据并进行预处理；计算所述轨迹数据中每个轨迹点的特征距离；基于所述轨迹点的特征距离得到移动模式发生变化的轨迹点；基于所述移动模式发生变化的轨迹点对轨迹数据划分为不同子轨迹，并对子轨迹判别为移动或静止状态，对相同状态的子轨迹进行合并，得到行人非机动车轨迹分割结果。相比现有技术划分不精确，计算量大的缺陷，本发明提出了一种更高效、精确且适用性广的分割方法。
-
公开(公告)号：CN114390458B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111503835.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 中山大学
IPC: H04W4/20 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出一种应用手机信令数据辨识个体地铁乘候车行为的方法，涉及轨道交通数据分析的技术领域，首先对地铁出行乘客进行个体地铁出行链重构，还原乘客的乘车候车行为，同时反映地铁站点、区段、线路的客流情况，然后利用聚类的方法，根据某天地铁出行起始站相同的用户的手机信令数据，以辨识同乘用户为出发点，细粒度、精细化地分析个体的地铁出行行为，包括乘车行为、候车行为的辨识分析，作为地铁站点拥堵情况的判断依据，根据不同线路的拥堵情况及旅行时间，进行合理的出行诱导，从而支撑地铁线网运营的精准辨识、精准溯源及精准治理。
-
公开(公告)号：CN107944700B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201711176844.1
申请日：2017-11-22
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明利用实时公交App中海量的用户数据，通过时间关联的方法，构建公交信息查询链，并结合数据挖掘的方法，从中发现用户在公交出行中的节点时刻，如规划公交出行时刻、到站时刻和离站时刻，依此计算该用户候车时间。对于无法计算候车时间的不完整公交信息查询链，如无法识别或缺失到站行为或离站行为等记录，则利用与其相似的完整公交信息查询链，采取随机森林算法对缺失的行为记录进行修补，最终实现候车时间的计算。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113112331A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110449116.3
申请日：2021-04-25
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于通勤场景下的私家车拼车匹配方法，包括以下步骤：S1：获取早高峰时段的通勤车辆的出行数据并进行预处理；S2：根据用户的行驶路径起点划分所属小区；S3：构建拼车匹配模型；S4：利用遗传算法求解拼车匹配模型的输出最佳拼车匹配方案。本发明针对同一小区的用户以小区为起点通过获取用户出行数据并进行预处理，进行用户所属小区划分，构建拼车匹配模型并求解最佳拼车匹配方案，适用性强，匹配效果好。
-
公开(公告)号：CN108629982B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810466904.1
申请日：2018-05-16
Applicant: 中山大学
IPC: G08G1/065
Abstract: 本发明涉及一种基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法。包括：(1)预先建立不同转向和时段的旅行时间分布模型：提取路段m任意一个历史周同天的旅行时间样并进行分类得到旅行时间样本集合；利用该集合建立不同转向和时段的旅行时间分布模型；(2)路段在线车辆数的实时估计：实时采集同一路段m下游交叉口身份检测设备的数据；基于上述模型估计检测到的车辆行驶路段m所用的旅行时间，通过车辆离开路段m的时刻和估计的旅行时间计算其进入路段的时刻；判断时刻t该车辆是否在路段m上，若是则对车辆数加1，否则不记录，累加得到时刻t路段m上的在线车辆数。本发明具有良好实施性、高效率、低成本等优势，可广泛应用于路段车辆数估计。
-
公开(公告)号：CN112036401A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010671712.1
申请日：2020-07-14
Applicant: 中山大学
Abstract: 为了更好的车牌识别一体机的性能进行评估，本发明公开一种基于车牌图像属性标定的车牌识别一体机评测方法，包括以下步骤：根据场景单元的参数，评测单元进行第一次参数调整；第一次参数调整后的评测单元，根据场景单元的动态的标准车牌视频进行第二次参数调整；第二次参数调整后的评测单元，根据场景单元的动态的车牌视频进行评测，得到评测结果。本发明公开一种基于车牌图像属性标定的车牌识别一体机评测装置，包括场景单元和评测单元。本发明能够有效结合现场测试和图像库测试的优势，进行动态捕抓测试，避免现有测试方式的缺陷。
-
公开(公告)号：CN107992536B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201711184489.2
申请日：2017-11-23
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解的城市交通缺失数据填补方法，包括有以下步骤：S1.构建城市交通数据基于路段、日期和时段维度的张量；S2.对缺失数据进行预填补，完成缺失数据的初始化；S3.对预填补得到的缺失数据进行截断奇异值分解，挖掘得到缺失数据在路段、日期和时段维度的左奇异向量；S4.利用路段、日期和时段维度的左奇异向量，计算得到核心张量；S5.构建缺失数据填补模型，输入路段、日期和时段维度的左奇异向量及核心张量训练缺失数据填补模型，并结合优化算法不断优化缺失数据填补模型，优化完毕后通过缺失数据填补模型实现缺失数据的填补。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
63
records
(took 0.023 seconds)
