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公开(公告)号：CN118096654A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410083186.5
申请日：2024-01-19
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于深度学习的路面病害识别方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取针对目标路段进行拍摄得到的待识别路面图像；将所述待识别路面图像输入至预先训练完成的路面病害实例分割模型中，以使所述路面病害实例分割模型确定所述待识别路面图像中包含的路面病害的类别信息和轮廓信息，其中，所述路面病害实例分割模型以Yolov8‑seg模型为基础，将卷积注意力机制引入c2f模块，采用SPPFCSPC模块替换原模型中的SPPF模块，并在原模型的基础上添加Inner Iou损失函数；根据所述路面病害的类别信息和轮廓信息，确定所述路面病害的长度、宽度或病害面积。本申请实施例的技术方案可以提高路面病害识别结果的准确性，保证路面病害破损程度确定的有效性。
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公开(公告)号：CN116401590A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310260876.9
申请日：2023-03-17
Applicant: 华侨大学 , 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G08G1/01 , G06F18/232 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于低速特征和聚类算法的交叉口提取方法，包括以下步骤：读入轨迹数据；提取轨迹中的转向对，定义两个连续的GPS定位点为转向对，并提取对应的转弯点，得到转弯点集合；筛选出平峰时段所有车辆轨迹的低速点；根据每一转弯点周围的低速点数量，剔除或保留该转弯点，得到筛选后的转弯点数据集；采用基于局部连通性的聚类算法，对筛选后的转弯点数据集进行分类提取类簇中心，得到交叉口；本发明提出的方法考虑了车辆在经过交叉口时的低速特征，根据车辆的航向变化提取出转弯点，根据低速点数目对转弯点进行剔除，聚类后得到交叉口信息，精确率高。
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公开(公告)号：CN115797133A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211399038.1
申请日：2022-11-09
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06Q50/30
Abstract: 本申请的实施例提供了一种公共线路中快线站点的规划方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取待规划公交线路的客运数据，按照预定行驶方向确定所述待规划公交线路中两两站点之间的客运量，以确定各所述站点相关联的客运总量，从各所述站点中去除客运总量最小的站点，并将与其相关联的客运量置零，重新确定剩余的各所述站点对应的客运总量，重复上述处理直至剩余的所述站点的数量满足第一预设规则，以将剩余的所述站点作为待定站点；根据所述待定站点之间的站点分布以及对应的客运量，确定是否将各所述待定站点作为快线站点。本申请实施例的技术方案可以提高快速公交线路的规划效率并保证规划结果的合理性。
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公开(公告)号：CN115690588A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211588633.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请的实施例提供了一种渔船行为的识别方法、装置、计算机可读介质及设备。该渔船行为的识别方法包括：获取目标渔船各记录点对应的当前行为数据，所述当前行为数据包括速度、行驶距离、月份以及航向角变化量；将各所述记录点对应的当前行为数据输入至预先训练完成的渔船行为识别模型中，以使所述渔船行为识别模型输出所述目标渔船在各所述记录点对应的运行状态，所述运行状态包括拖网作业、锚泊或航行；根据相邻记录点对应的运行状态，对所述记录点对应的运行状态进行修正处理，得到各所述记录点对应的目标运行状态。本申请实施例的技术方案可以提高渔船行为识别的识别效率，并保证行为识别结果的正确性。
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公开(公告)号：CN114882552A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210405121.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的营运车内人员口罩佩戴状态检查方法及介质，其中方法包括：通过对应所述营运车设置的拍摄装置获取营运车内的待检测图像，并将所述待检测图像输入到预先训练好的人脸检测模型；通过所述人脸检测模型判断所述待检测图像中是否存在人脸，并在判断结果为是时提取所述人脸对应的人脸区域图片；将所述人脸区域图片输入到预先训练好的口罩佩戴检测二分类模型，以通过所述口罩佩戴检测二分类模型判断所述人脸区域图片中的人脸是否佩戴有口罩，并在判断结果为否时进行报警；能够有效提高营运车辆内人员口罩佩戴状态检测的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114880530A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210216336.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/909 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出了一种基于历史行车轨迹的公交路线推荐方法，其中，该方法包括：获取多组历史行车轨迹数据；采用道格拉斯算法对每组历史行车轨迹数据进行抽稀处理，并将每组历史行车轨迹数据中带站点信息的轨迹点依次补充到对应的抽稀后的历史行车轨迹数据中，以得到处理后的每组行车轨迹数据；获取路网数据，将处理后的每组行车轨迹数据中的每个轨迹点与路网数据中的每个路段进行匹配，以得到匹配后的每组行驶轨迹路段；对匹配后的每组行驶轨迹路段进行轨迹校正，以得到校正后的每组行驶轨迹路段；取校正后的每组行驶轨迹路段中的众数，并将其作为最终的公交行驶轨迹推荐路线进行推荐，从而高效、准确地确定出公交车在路网上的行驶轨迹。
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公开(公告)号：CN114549310A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210127743.X
申请日：2022-02-11
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度空间的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤，以SIFT算法构造尺度空间的特点，逆向的构造高斯图像金字塔获得多尺度下的图像序列；以做2*2放大，构造金字塔图层；放将金字塔图层大4*4后，进行初始模糊尺度为1.6的平滑，作为金字塔的第一组L0的第一层，并重复做不同尺度的平滑以构造出另外5层的图像；做降采样得到L1组图像，重复以上步骤最终构造出L0、L1和L2共3组不同分辨率的图像序列；建立数学模型，获得发生于低分辨率高斯图像的相似结构，并应用于高分辨率高斯图像上以构造放大图，数学模型获得值即为本方法的重建效果；本发明使输入图像的结构信息得到充分运用，提升重建效果。
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公开(公告)号：CN113689516A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110885693.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市公交线路线网绘制方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取公交线路对应的线路信息；根据途经站点信息生成该公交线路的多个路径标识，根据路径标识查询数据库，以判断数据库中是否存储有路径标识对应的已生成路径；如果为是，则复用该已生成路径；如果为否，则生成该路径标识对应的路径；遍历所有线路信息，以完成所有公交线路的路径生成；统计每个路径标识所对应的路径的被使用次数，并判断该路径所属重复层级，以及根据所属重复层级的绘制方式对该路径进行绘制；能够自动根据公交线路中路段的线路覆盖率进行绘制，以直观地体现不同路段的线路覆盖率，利于线路规划，避免人工查看时出现失误。
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公开(公告)号：CN113689185A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110939456.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于城市公交历史客流分析的模拟仿真排班方法、介质及设备，其中方法包括：获取公交线路对应的历史运营数据，其中，所述历史运营数据包括所有车辆的路单数据、到离站数据、线路站点数据和刷卡数据；根据所述历史运营数据计算公交线路对应的运营参数，并根据所述运营参数生成参数模板，以及根据所述参数模板生成多种类型的方案；获取用户对应多种类型方案的选择指令，并根据所述选择指令生成相应的公交车辆排班方案；能够根据历史数据进行公交车辆排班方案的自动生成，提高排班效率和准确度；进而提高人们对于公交车辆的服务满意度。
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公开(公告)号：CN112907035A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110114076.7
申请日：2021-01-27
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means的交通运输主体信用评级方法及装置，其中，方法包括：获取交通运输主体的原始信用数据并进行预处理，以得到多维度指标；采用因子分析法对多维度指标进行降维处理，以便对多维度指标进行分类并获取每一类对应的因子；采用K‑means聚类算法对降维后的各类因子进行处理，以获取聚类后的最优数据集；根据获得的聚类后的最优数据集分别采用因子分析法、熵值法和critic权重法计算各类指标对应的权重，并采用列求和归一化方法获取各类指标的权重值；获取预先设置的评分分值和对应的评分等级，以及根据各类指标的权重值获取各类指标的信用评分分值，以便根据3sigma原则匹配出各类指标的信用评分分值对应的评分等级，从而大大提高评级效果。
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