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公开(公告)号：CN105551239A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510896752.5
申请日：2015-12-08
Applicant: 北京云星宇交通科技股份有限公司 , 北京博宇通达科技有限公司
CPC classification number: G08G1/0129 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种旅行时间预测方法及装置。旅行时间预测方法包括如下步骤：获取待匹配状态向量，待匹配状态向量包括起点、终点、出发时刻起点的速度和流量、以及出发时刻所属的时间段；在预先设定的模式库中搜索与待匹配状态向量中的起点、终点和出发时刻所属的时间段均相同的预存状态向量，并将搜索到的各预存状态向量与待匹配状态向量进行匹配；根据匹配成功的各预存状态向量的预存旅行时间确定获取步骤中从起点到终点所需的旅行时间。在旅行过程中，时间段、流量和速度是影响旅行时间的主要因素，所以本发明选择了该三个参量作为参考参数进行搜索，提高了旅行预测时间的准确性。
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公开(公告)号：CN117852531A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410068070.4
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京博宇通达科技有限公司
IPC: G06F40/263 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/44
Abstract: 本发明涉及鉴别方法技术领域，尤其公开了一种鉴别可变情报板发布内容的方法，包括五个步骤，其中步骤一，建立数据库；步骤二，统计高频单词；步骤三，搜索数据库；步骤四，纠错；步骤五，判别。本发明针对AIGC生成文本中单词具有“高度重复性”特征而设计，识别简单，鉴别某段文本是否由AIGC生成的准确率较高，鉴别容易已达成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114140719A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111437012.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 北京博宇通达科技有限公司
Abstract: 本发明提供的一种AI交通视频分析技术，包括硬件部分与软件部分；所述硬件部分包括边缘计算盒子，所述软件部分包括边缘计算设备管理平台、视频AI分析系统、数据管理平台，所述边缘计算设备管理平台设有视频结构化系统、车辆识别系统、事件识别系统与视频浓缩系统，本发明可以对交通异常事件智能检测识别，且能自动检测异常停车、车辆逆行、行人穿越等常规事件并报警，还可以根据行人或车辆的车辆对视频和图片进行查询筛选或布控。
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公开(公告)号：CN111787027A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010734732.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京博宇通达科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种交通信息发布的安全防护系统及方法。所述方法包括信息发布安全服务平台与信息发布安全终端进行身份验证，在验证通过后允许信息发布安全终端接入信息发布系统，并协商会话密钥建立安全传输隧道；当交通信息发布系统向情报板发布信息时，交通信息发布系统将待发布信息发送至信息发布安全服务平台；信息发布安全服务平台对待发布信息进行数据签名和加密，将加密数据包通过安全传输隧道发送至信息发布安全终端；信息发布安全终端对加密数据包进行解密，若解密成功则将解密得到的待发布信息发送至情报板进行展示。采用本发明提供的交通信息发布安全防护系统及方法，可保证信息发布传输数据的保密性、完整性和可用性。
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公开(公告)号：CN105551239B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510896752.5
申请日：2015-12-08
Applicant: 北京云星宇交通科技股份有限公司 , 北京博宇通达科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种旅行时间预测方法及装置。旅行时间预测方法包括如下步骤：获取待匹配状态向量，待匹配状态向量包括起点、终点、出发时刻起点的速度和流量、以及出发时刻所属的时间段；在预先设定的模式库中搜索与待匹配状态向量中的起点、终点和出发时刻所属的时间段均相同的预存状态向量，并将搜索到的各预存状态向量与待匹配状态向量进行匹配；根据匹配成功的各预存状态向量的预存旅行时间确定获取步骤中从起点到终点所需的旅行时间。在旅行过程中，时间段、流量和速度是影响旅行时间的主要因素，所以本发明选择了该三个参量作为参考参数进行搜索，提高了旅行预测时间的准确性。
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公开(公告)号：CN116524311A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310283139.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 北京博宇通达科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种路侧感知数据处理方法及其系统、存储介质和电子设备，该方法包括：获取车辆的视频数据和毫米波雷达数据；对车辆的视频数据进行矢量化，得到矢量图像数据；毫米波雷达数据与矢量图像数据进行融合，形成融合感知数据；将融合感知数据发送给车辆。对视频数据可进行矢量化，得到矢量图像数据，矢量图像数据具备点阵图像表达图像真实信息逼真和全面的优势，同时占存储空间相对较小；通过融合后得到矢量视频，即以矢量视频作为融合感知数据的主体可在保证信息丰富程度的前提下降低数据负载，以防止信息丢失，并可降低时延，从而可提高数据处理和发送的效率，在未来面向辅助驾驶及高阶自动驾驶的场景下，提高路侧设备的赋能水平。
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公开(公告)号：CN109766819A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910008768.6
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京博宇通达科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车辆身份识别方法及识别装置，所述方法包括：获取待识别车辆的原始图像；根据车辆位置识别模型，从所述原始图像中获取车辆位置；根据所述车辆位置及品牌识别模型，获取所述车辆的身份信息；所述车辆身份信息包括车辆品牌，车辆位置识别模型基于深度神经网络。本发明实施例的车辆位置识别模型基于深度神经网络，基于深度神经网络算法的模型的复杂度较低，可以利用GPU进行运算加速，加快模型的训练速度，同时提高模型的分类速度和准确度，从而提高了车辆身份识别的精确度。
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