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公开(公告)号：CN116186358A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310100602.3
申请日：2023-02-07
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/909 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种深度轨迹聚类方法、系统及存储介质，包括：得到第一增广数据集合和第二增广数据集合；将第一增广数据集合输入到训练好的轨迹编码模型中得到轨迹编码向量，将第二增广数据集合输入到轨迹动量编码模型中得到轨迹动量编码向量；确定聚类中心、第一类别概率分布和第二类别概率分布，并计算第一目标分布和第二目标分布；计算KL散度对比学习损失；确定第一投影向量和第二投影向量，计算轨迹投影向量对比损失；确定第一轨迹预测向量和第二轨迹预测向量，计算轨迹类别对比损失；确定总模型损失，迭代更新轨迹编码模型和聚类中心，基于最后一次迭代过程中获得的轨迹编码向量及聚类中心对待聚类轨迹数据进行聚类。该方法轨迹数据聚类效果好。
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公开(公告)号：CN111615149B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010399753.X
申请日：2020-05-13
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种信令轨迹数据压缩方法、解压缩方法及装置，其中，该压缩方法包括：获取信令轨迹数据，其包括用户标识和基站标识序列数据，从其中提取由各单个基站标识构成的子串和多个基站标识序列数据共有的且所包含基站标识的数量不小于二且不大于设定子串长度的子串，形成子串集；统计子串集中各子串出现的次数；以子串和出现次数分别作为叶子结点和权重构建哈夫曼树；基于哈夫曼树生成各子串的编码，形成基站标识序列子串编码表；通过将待压缩基站标识序列数据切分成至少一个能在编码表中查到的子串，得到编码，组成基站标识序列数据的压缩编码，得到压缩结果。通过上述方案能在基站定位数据时间稀疏性且空间稀疏的情况下实现有效数据压缩。
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公开(公告)号：CN111615149A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010399753.X
申请日：2020-05-13
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种信令轨迹数据压缩方法、解压缩方法及装置，其中，该压缩方法包括：获取信令轨迹数据，其包括用户标识和基站标识序列数据，从其中提取由各单个基站标识构成的子串和多个基站标识序列数据共有的且所包含基站标识的数量不小于二且不大于设定子串长度的子串，形成子串集；统计子串集中各子串出现的次数；以子串和出现次数分别作为叶子结点和权重构建哈夫曼树；基于哈夫曼树生成各子串的编码，形成基站标识序列子串编码表；通过将待压缩基站标识序列数据切分成至少一个能在编码表中查到的子串，得到编码，组成基站标识序列数据的压缩编码，得到压缩结果。通过上述方案能在基站定位数据时间稀疏性且空间稀疏的情况下实现有效数据压缩。
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公开(公告)号：CN116776014B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310836971.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供一种多源轨迹数据表示方法及装置，所述方法包括：获取第一时间段内的多源轨迹数据，将所述第一时间段划分为多个时间区间，确定各所述时间区间内的各轨迹数据的轨迹点的Token值，得到各轨迹数据对应的Token值集合；将各所述Token值集合、各所述轨迹数据的源类别以及时间区间索引信息输入至轨迹表示模型，得到轨迹嵌入表示、源类别嵌入表示以及时间区间索引嵌入表示，将所述轨迹嵌入表示、源类别嵌入表示、时间区间索引嵌入表示与位置嵌入表示进行组合得到组合嵌入表示，基于各组合嵌入表示得到各所述轨迹数据的隐状态向量，将各轨迹数据的隐状态向量进行池化得到各轨迹数据的特征表示向量。该多源轨迹数据表示方法可提高轨迹数据表示的准确性。
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公开(公告)号：CN116776014A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310836971.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供一种多源轨迹数据表示方法及装置，所述方法包括：获取第一时间段内的多源轨迹数据，将所述第一时间段划分为多个时间区间，确定各所述时间区间内的各轨迹数据的轨迹点的Token值，得到各轨迹数据对应的Token值集合；将各所述Token值集合、各所述轨迹数据的源类别以及时间区间索引信息输入至轨迹表示模型，得到轨迹嵌入表示、源类别嵌入表示以及时间区间索引嵌入表示，将所述轨迹嵌入表示、源类别嵌入表示、时间区间索引嵌入表示与位置嵌入表示进行组合得到组合嵌入表示，基于各组合嵌入表示得到各所述轨迹数据的隐状态向量，将各轨迹数据的隐状态向量进行池化得到各轨迹数据的特征表示向量。该多源轨迹数据表示方法可提高轨迹数据表示的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116186358B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310100602.3
申请日：2023-02-07
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/909 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种深度轨迹聚类方法、系统及存储介质，包括：得到第一增广数据集合和第二增广数据集合；将第一增广数据集合输入到训练好的轨迹编码模型中得到轨迹编码向量，将第二增广数据集合输入到轨迹动量编码模型中得到轨迹动量编码向量；确定聚类中心、第一类别概率分布和第二类别概率分布，并计算第一目标分布和第二目标分布；计算KL散度对比学习损失；确定第一投影向量和第二投影向量，计算轨迹投影向量对比损失；确定第一轨迹预测向量和第二轨迹预测向量，计算轨迹类别对比损失；确定总模型损失，迭代更新轨迹编码模型和聚类中心，基于最后一次迭代过程中获得的轨迹编码向量及聚类中心对待聚类轨迹数据进行聚类。该方法轨迹数据聚类效果好。
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公开(公告)号：CN115169526A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210548996.4
申请日：2022-05-20
Applicant: 北京信息科技大学 , 和智信(山东)大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的基站表示学习方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取基站信息，所述基站信息包括基站的唯一标识码信息、基站静态特征数据以及基站相关动态轨迹数据；基于获取到的基站的经度、纬度以及基站相关动态轨迹数据确定基站之间的邻接矩阵，基于邻接矩阵构建第一基站关系图；基于基站静态特征数据以及基站相关动态轨迹数据构造第一特征向量集合；构建自编码器神经网络模型，将所述第一基站关系图及第一特征向量集合输入至编码器得到基站表示向量集合，将所述基站表示向量集合输入至解码器得到重构的第二基站关系图及第二特征向量集合。该方法可高效的实现基站的表示学习，从而在各类数据挖掘过程中更好的应用基站信息。
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公开(公告)号：CN111615054B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010450781.X
申请日：2020-05-25
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种人口分析方法及装置，其中，该方法包括：获取信令数据集和相应基站工参信息；获取相应基站所属行政区划的地图数据并据其计算相应基站位置与基站所属行政区划的边界的距离；若该距离不超过设定距离阈值，则为边界基站，从所有边界基站提取得到设定行政区划的边界基站集，根据基站的测量数据统计其中边界基站附着其所覆盖的各行政区划用户的比例；统计设定时间范围内边界基站附着用户数量和所有非边界基站附着用户数量，将各边界基站附着用户数量乘以相应比例并求和得到边界人口数量；对边界人口数量和所有非边界基站附着用户数量求和得到设定行政区划的总人口数量。通过上述方案能够更精确地对行政区划空间单元的人口统计分析。
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公开(公告)号：CN111325872A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010071329.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 和智信(山东)大数据科技有限公司
Abstract: 一种基于计算机视觉的司机驾驶异常检测设备及检测方法，其中，检测设备包括车载摄像头与视频记录存储回传设备，车载摄像头与视频记录存储回传设备连接，其特征在于，还包括在检测中心的检测服务器和数据存储服务器，检测服务器和数据存储服务器通过网络连接，检测服务器又通过网络与视频记录存储回传设备连接；在检测中心还有中心视频图像处理与目标检测设备，中心视频图像处理与目标检测装置与检测服务器连接，检测服务器通过网络与视频记录存储回传设备连接。本发明解决了现有监控手段人工分析工作量大、响应慢的问题，对司乘人员与车辆行驶情况的实时自动检测和监控，节约了大量的人力，准确有效，达到检测的目的。
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公开(公告)号：CN118760907A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410960832.1
申请日：2024-07-17
Applicant: 中国传媒大学 , 和智信(山东)大数据科技有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F16/29 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01C21/34 , G01S19/42
Abstract: 本发明提供一种路网匹配方法、系统及存储介质，包括：构建轨迹编码器模型、轨迹解码器模型和轨迹判别器模型；获取真实GPS轨迹数据和真实路网轨迹数据，将真实GPS轨迹数据输入至轨迹编码器模型得到第一轨迹表示向量，将第一轨迹表示向量输入至轨迹解码器模型得到生成路网轨迹数据，将生成路网轨迹数据和真实路网轨迹数据输入至轨迹判别器模型得到轨迹判别损失；基于轨迹判别损失对轨迹编码器模型和轨迹解码器模型进行微调；获取待匹配的GPS轨迹数据，将GPS轨迹数据输入至微调后的轨迹编码器模型得到第二轨迹表示向量；将第二轨迹表示向量输入至微调后的轨迹解码器模型得到待匹配的GPS轨迹数据对应的路网轨迹数据。本发明能够提高路网匹配结果的准确度。
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