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公开(公告)号：CN119477299A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411246793.5
申请日：2024-09-06
Applicant: 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种应用于公交系统的数字货币无电无网支付方法及系统，所述应用于公交系统的数字货币无电无网支付方法包括：通过车载POS设备读取交易数据，并将所述交易数据通过公交中间平台上传至公交结算平台；所述公交结算平台接收所述交易数据后，通过专网将所述交易数据发送至银联商务；所述银联商务将所述交易数据发送至运营机构渠道进行处理，得到支付结果，并将所述支付结果返回至公交结算平台；所述公交结算平台将所述支付结果返回至公交中间平台；所述公交中间平台将所述支付结果返回至车载POS设备；所述车载POS设备基于所述支付结果生成交易结果通知。解决现有技术中用户在手机无电无网的情况下无法完成支付的问题。
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公开(公告)号：CN119206175A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411292335.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种复杂干扰道路场景下的道路病害追踪方法，包括：首先利用YOLOv8算法进行精确检测，然后通过改进的Bytetrack算法结合相似性评估和二次判别来过滤噪声，避免误判。接着，采用基于DIoU的追踪匹配算法，辅以卡尔曼滤波和匈牙利算法，确保数据关联的精确性。动态调整边界框大小以适应图像边界。在复杂干扰场景下通过高置信度检测结果实现目标的连续追踪，显著提高了追踪的准确性和鲁棒性。与现有技术相比，本发明综合考虑追踪预测多角度因素，提升目标轨迹框的回归稳定性，通过集成目标追踪算法改进道路病害的实际工程检测应用。
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公开(公告)号：CN118941485A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410980344.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06T5/94 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06V10/82 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法，包括：生成对抗网络模型通过辅助注意力分类器引入动态适应归一化函数；引入设计改进的残差模块，通过在卷积层之间引入跳跃连接，提高深层网络中信息流动和梯度传播的效率；构建混合阴影弱化损失函数；利用结合生成对抗网络生成的图像与真实图像之间的差异，以及辅助注意力分类器的反馈，优化阴影弱化效果，实现对道路病害阴影的精确弱化。与现有技术相比，本发明能够有效地抑制阴影对道路裂缝特征提取过程的干扰，减少图像丢失特征信息的概率，增强后续道路病害目标检测在复杂场景下抵御阴影干扰的能力，提高道路病害目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118609224A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410814006.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G07B15/02
Abstract: 本申请公开了一种城市停车费用的动态追缴方法及系统，其中方法包括：收集最近完整考察周期内的车辆相关的停车数据；若存在车辆的停车数据，根据停车数据计算车辆的停车信用动态系数；若不存在车辆的停车数据，则初始化车辆的信用评分为信用分满分；根据车辆的停车信用动态系数更新车辆的周期信用评分；制定奖惩机制，根据车辆的周期信用评分匹配奖惩机制，对车辆进行奖惩措施。通过个性化的信用评分和动态调整机制，可以做出激励或惩罚措施，综合考虑了欠费金额、欠费次数、拖欠持续天数和缴费及时率等多个维度，有效地遏制了欠费行为，促进停车费用的及时回收，通过奖励，从而减少了欠费行为。
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公开(公告)号：CN118015605A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311814916.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种车牌字符识别和颜色分类的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：将采集的图像输入到带多头注意力机制的第一编码器得到第一特征图；将所述第一特征图进行车牌检测得到车牌图像并对车牌图像进行图像增强得到中间图像；将所述中间图像输入到带自注意力机制的第二编码器得到第二特征图，并根据所述第二特征图识别车牌字符；以及将所述中间图像输入车牌颜色识别网络获取车牌颜色。本发明可以提高车牌检测、字符识别、车牌颜色分类的准确率，降低光照、分辨率、天气等对模型准确性影响，提高模型部署的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117993651A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410049294.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 苏州智能交通信息科技股份有限公司 , 苏州市交通运输应急指挥中心
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/22
Abstract: 本发明实施例公开了一种智能人岗匹配的方法及系统，采集人才的特征标识数据，基于所述特征标识数据构建人才动态标签库；基于不同的用人岗位从所述人才动态标签库中选取不同的适配标签组合；构建人才模型；基于每个所述适配标签组合确定与所述适配标签组合对应的模型因子以及所述模型因子在所述人才模型中的权重；根据每个所述适配标签组合对应的模型因子以及所述模型因子在所述人才模型的权重，构建目标人才模型；获取待匹配人才数据，将所述待匹配人才数据输入所述目标人才模型，得到所述待匹配人才数据与所述用人岗位的匹配度分值，基于匹配度分值生成推荐人才列表。该智能人岗匹配的方法解决现有技术中人岗匹配效率较低且不够客观的问题。
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公开(公告)号：CN117788799A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311815963.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供一种目标区域检测的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：采集目标区域的视频流、稠密点云数据和稀疏点云数据；对视频流中的图像帧、稠密点云数据和稀疏点云数据分别进行处理得到第一、第二和第三特征嵌入向量；将第一、第二和第三特征嵌入向量分别投影到BEV空间下得到第一BEV特征嵌入向量、第二BEV特征嵌入向量和第三BEV特征嵌入向量；以及将第一BEV特征嵌入向量、第二BEV特征嵌入向量和第三BEV特征嵌入向量融合得到BEV特征融合特征，并根据BEV特征融合特征确定目标区域中是否存在预设状况。本发明多模态的综合检测方法能够有效应对路面施工的复杂情况，为自动驾驶车辆的行驶提供可靠的保护。
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公开(公告)号：CN117768617A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311814914.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种公交尾屏显示车头视频的系统。其中，该系统包括：车前摄像头、车载OBU、车载MEC、公交尾屏以及云控平台；所述车载OBU分别与所述云控平台以及车载MEC相连，所述云控平台用于通过车载OBU向车载MEC发送指令信息；所述车前摄像头和公交尾屏分别和所述车载MEC相连，所述车载MEC用于根据指令信息将车前摄像头采集的视频信息发送到所述公交尾屏进行显示。本发明通过对公交车所处位置进行判断，当公交车处于公交站台上下客时，尾屏联动显示车头视频，能否以更加直观的方式对后方车辆进行提醒，预防交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN117130029A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311110905.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种特种车辆定位终端的定位方法及定位终端，其中方法包括采集多源定位数据，以在预设的三维地图上基于各个所述源的定位数据匹配出特种车辆的多个位置；基于预设的定位误差模型对各个所述特种车辆的位置进行校正，得到校正后的特种车辆的多个位置；基于预设的融合算法，融合所述特种车辆的多个位置，得到所述特种车辆的目标位置，其中，在特种车辆行驶过程中动态调整所述融合算法，以得到实时更新的所述特种车辆的目标位置。通过基于环境变化实时调整多源定位数据，实现特种车辆的精准定位，进而解决了相关技术中特种车辆定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN117012028A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310907804.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/07 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据融合的信号灯倒计时预测方法，包括以下步骤：步骤101：基于信号系统历史数据提取特征值；步骤102：构建基于信号系统历史数据的信号灯周期预测模型；步骤103：基于轨迹数据进行路口信号灯数据计算；步骤104：构建基于轨迹数据的信号灯周期预测模型；步骤105：构建融合预测模型，采用模型融合算法，将步骤102与步骤104的预测结果进行综合运算与融合，生成最终的信号灯变化预测结果；步骤106：根据实时数据进行预测模型的优化调整；步骤107：将优化后的预测模型用于实时倒计时数据预测。本发明可以提升交通信号灯周期和倒计时预测精度，使在交通运行中可以实现精准的把控交通流量。
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