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公开(公告)号：CN119007486A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411104012.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/097 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/56 , G01M11/00 , G01M11/02 , G08G1/07
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于道路监控视频的交通信号灯运行异常判别方法，包括：获取当前路口的信号灯图像；从信号灯图像中识别出熄灭的信号灯；当同一组信号灯中的其他信号灯未点亮时，确定出该熄灭的信号灯存在应亮未亮故障；当其他信号灯点亮时，判断当前路口的该组信号灯方向的交通状态是否异常；若异常，则确定出该其他信号灯存在常亮不变故障；若不异常，则获取当前路口的其他方向的交通状态；当当前路口的一个方向存在车辆排队而另一个方向未存在车辆排队时，对未排队方向整个绿灯时段的车辆通行情况进行跟踪；当未排队方向的绿灯点亮一段时间后，未排队方向的排队车辆清空，则确定出当前路口的信号灯存在配时不合理情况。本发明能够及时发现道路交通信号灯运行异常，避免由信号灯运行异常引发的交通事故。
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公开(公告)号：CN114120080B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111462046.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/82 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06Q50/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种违反禁止标线的车辆违法行为的识别方法，其可以在不依赖场景要素标注和识别的基础上，结合追踪结果和分类结果进行违反禁止标线违法行为的识别。本发明技术方案中，通过设置违规行为标注框，将机动车与其周边环境的背景信息统一标注，基于包含背景信息的违法行检测用图片训练得到车辆行为分类模型，基于车辆行为分类模型对包括背景信息的违法识别待识别图片进行识别，然后基于识别结果中的机动车行为类型，判断待识别监控图片对应的车辆是否存在违反禁止标线的违法行为。
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公开(公告)号：CN114049610B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111458903.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/52 , G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种高速公路上机动车倒车和逆行违法行为主动发现方法，其可以实现高速公路上机动车倒车、逆行违法行为的自动检测和主动发现，节省了人力资源。其通过设置场景通行信息，以场景通行信息中点通行信息的通行方向，代表待检测路段上大多数车辆的通行方向，将待识别车辆的通行方向与场景通行信息中不同的点通行信息的通行方向进行比较，确认待识别车辆是否存在逆行或者倒车的问题。
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公开(公告)号：CN112215497B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011095360.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06F16/9537 , G06F16/28 , G06F16/242 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种纯电动汽车运行风险预警方法，其可以利用现有设备实现研判风险车辆的智能化和自动化，整个研判算法较为全面的考虑了纯电动汽车运行风险的关联要素，极大提高了纯电动汽车路面运行风险研判的效率和准确率。本发明技术方案基于待检测车辆的处理交通违法次数信息、夜间出行比例信息、电池信息、电机信息、电控信息、速度信息，对待检测车辆的运行风险进行预测；不但考虑了车辆本身车辆状态参数数据，同时考虑了驾驶人的驾驶行为习惯和交通状态对车辆运行的影响，更全面的覆盖了不同原因导致的纯电动车运行风险。
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公开(公告)号：CN111798662A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010754926.5
申请日：2020-07-31
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于时空网格化数据的城市交通事故预警方法，其可以提供更及时全面的预警信息，同时预警信息可以作为公共信息，无论车辆本身是否安装传感器都可以对目标车辆进行预警以及为交通管理部门提供服务。本发明技术方案中，融合卡口数据、车辆GPS数据和天气数据等多种基础数据，结合待检测地区的交通事故数据，同时，基于生成式对抗神经网络解决数据缺失和正负样本分布不均衡问题，最后基于长短期记忆神经网络算法构建交通事故预测模型，对指定时间的交通事故进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582596A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010406405.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种融合交通状态信息的纯电动汽车续航里程风险预警方法，其能应对各种复杂交通状态从而具备实际可用性，且预测模型具有很强的泛化能力和精准性。本发明技术方案中，基于历史交通数据训练数据样本重构模型，用以获得异常交通状态样本数据集；基于待检测电动汽车的车载GPS数据和动力电池数据的历史数据，构样本集；通过样本集、异常交通状态样本数据集，训练车辆耗能预测模型；然后基于车辆耗能预测模型，输入待检测电动汽车实时所在的路段编号和行驶速度后，获得行驶能耗信息，最后通过行驶能耗信息与待检测电动汽车的电池剩余能量的比较，进行续航里程不足预警。
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公开(公告)号：CN115880898B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211403382.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06V20/52 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供一种私家新能源汽车异常使用的判定方法，其适用于具有不同分布特性的数据集，可以精准研判被异常使用的新能源私家车，适用于更多的场景中。其基于新能源汽车上传的gps数据和充电数据，针对待分析路段上的待分析车辆构建多维特征数据库，分析得到每辆车的出行特征、车辆轨迹重复率特征、充电频率特征，分别对三个特征设定上限阈值，找出与正常值偏差较大数据，将三个维度的特征数据都高于其对应的上限阈值的车辆，即同时具备出行过多、轨迹多重复、充电过频的车辆判定为异常使用车辆。
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公开(公告)号：CN115880898A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211403382.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/01 , G06V20/52 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供一种私家新能源汽车异常使用的判定方法，其适用于具有不同分布特性的数据集，可以精准研判被异常使用的新能源私家车，适用于更多的场景中。其基于新能源汽车上传的gps数据和充电数据，针对待分析路段上的待分析车辆构建多维特征数据库，分析得到每辆车的出行特征、车辆轨迹重复率特征、充电频率特征，分别对三个特征设定上限阈值，找出与正常值偏差较大数据，将三个维度的特征数据都高于其对应的上限阈值的车辆，即同时具备出行过多、轨迹多重复、充电过频的车辆判定为异常使用车辆。
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公开(公告)号：CN114049610A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111458903.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/52 , G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06K9/62 , G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种高速公路上机动车倒车和逆行违法行为主动发现方法，其可以实现高速公路上机动车倒车、逆行违法行为的自动检测和主动发现，节省了人力资源。其通过设置场景通行信息，以场景通行信息中点通行信息的通行方向，代表待检测路段上大多数车辆的通行方向，将待识别车辆的通行方向与场景通行信息中不同的点通行信息的通行方向进行比较，确认待识别车辆是否存在逆行或者倒车的问题。
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公开(公告)号：CN112215497A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011095360.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06F16/9537 , G06F16/28 , G06F16/242
Abstract: 本发明提供一种纯电动汽车运行风险预警方法，其可以利用现有设备实现研判风险车辆的智能化和自动化，整个研判算法较为全面的考虑了纯电动汽车运行风险的关联要素，极大提高了纯电动汽车路面运行风险研判的效率和准确率。本发明技术方案基于待检测车辆的处理交通违法次数信息、夜间出行比例信息、电池信息、电机信息、电控信息、速度信息，对待检测车辆的运行风险进行预测；不但考虑了车辆本身车辆状态参数数据，同时考虑了驾驶人的驾驶行为习惯和交通状态对车辆运行的影响，更全面的覆盖了不同原因导致的纯电动车运行风险。
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