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公开(公告)号：CN109859488A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910085139.3
申请日：2019-01-29
申请人： 北京工业大学 , 北京市交通信息中心执法总队分中心 , 北京市交通信息中心
IPC分类号： G08G1/017
摘要： 本发明涉及一种克隆出租车检测方法及检测系统。其方法为：通过道路监控摄像头抓拍获得出租车车牌，将所述获得的出租车车牌号以及道路监控摄像头的位置以及抓拍时间传输到数据中心；以所述获得的车牌号为索引在数据中心数据库中检索挂有该车牌号的车辆的GPS数据以及相应的时间数据；计算该车牌号被抓拍的位置即道路监控摄像头的位置与数据中心记录的车辆车牌号的特定GPS数据之间的最短路径，并计算数据中心记录车辆车牌号的某时间间隔的GPS数据之间的最短路径，最后判断所得到的两最短路径之间的大小，判断该出租车是否被克隆。其系统为：车牌信息传输系统，车牌信息检索系统，车牌信息匹配系统以及匹配结果传输系统；本发明实施例具有可靠性、便捷性、高效性、实时性等特点，而且成本低、可移植性强。
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公开(公告)号：CN109849926A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910085406.7
申请日：2019-01-29
申请人： 北京市交通信息中心 , 北京市交通信息中心执法总队分中心 , 北京工业大学
摘要： 本发明涉及一种辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及系统，所述系统包括：包括：数据获取模块、特征构建模块和分类器特征分类模块。所述方法包括：清洗所获取的出租车GPS数据以及计价器数据获得建模数据，根据获取的建模数据对出租车驾驶员个体特征进行建模，将所述出租车个体行为特征通过自相似计算方法映射到统一的特征空间并取值得到特征向量，根据判定模型对所述自相似特征向量做出判定得到判定值，根据预设阀值与所述判定值对比结果得到所述该出租车是否交予他人驾驶的结论。本发明辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及模型通过结合大数据挖掘、计算机技术实现对交予他人驾驶的出租车自动准确识别，不仅减轻执法人员的工作负担更提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN109849926B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910085406.7
申请日：2019-01-29
申请人： 北京市交通信息中心 , 北京市交通信息中心执法总队分中心 , 北京工业大学
摘要： 本发明涉及一种辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及系统，所述系统包括：包括：数据获取模块、特征构建模块和分类器特征分类模块。所述方法包括：清洗所获取的出租车GPS数据以及计价器数据获得建模数据，根据获取的建模数据对出租车驾驶员个体特征进行建模，将所述出租车个体行为特征通过自相似计算方法映射到统一的特征空间并取值得到特征向量，根据判定模型对所述自相似特征向量做出判定得到判定值，根据预设阀值与所述判定值对比结果得到所述该出租车是否交予他人驾驶的结论。本发明辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及模型通过结合大数据挖掘、计算机技术实现对交予他人驾驶的出租车自动准确识别，不仅减轻执法人员的工作负担更提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN109859488B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910085139.3
申请日：2019-01-29
申请人： 北京工业大学 , 北京市交通信息中心执法总队分中心 , 北京市交通信息中心
IPC分类号： G08G1/017
摘要： 本发明涉及一种克隆出租车检测方法及检测系统。其方法为：通过道路监控摄像头抓拍获得出租车车牌，将所述获得的出租车车牌号以及道路监控摄像头的位置以及抓拍时间传输到数据中心；以所述获得的车牌号为索引在数据中心数据库中检索挂有该车牌号的车辆的GPS数据以及相应的时间数据；计算该车牌号被抓拍的位置即道路监控摄像头的位置与数据中心记录的车辆车牌号的特定GPS数据之间的最短路径，并计算数据中心记录车辆车牌号的某时间间隔的GPS数据之间的最短路径，最后判断所得到的两最短路径之间的大小，判断该出租车是否被克隆。其系统为：车牌信息传输系统，车牌信息检索系统，车牌信息匹配系统以及匹配结果传输系统；本发明实施例具有可靠性、便捷性、高效性、实时性等特点，而且成本低、可移植性强。
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公开(公告)号：CN109255972A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811055557.X
申请日：2018-09-11
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，首先，针对所要研究的目标线路，根据GPS轨迹数据，提取出所有共线公交线路；提取共线公交线路的IC刷卡数据，单位时间内到各站的车辆数数据；提取车辆运行时间数据。其次，对提取出的各项数据进行分析和处理。基于客流数据计算出乘客偏好系数，确定公交线路的全天工作时段、公交服务车辆的最大载客量、标准满载率、首末车发车时间以及最大、最小发车间隔。再次，将处理好的数据输入到构建好的多目标优化模型当中得到优化的公交发车时刻表。本发明提出的地面公交固定线路时刻表的优化方法，能够满足客流需求，增强公交运营效率，降低公交行驶延误，提高服务可靠性，提高乘客满意度。
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公开(公告)号：CN109272170B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201811186046.1
申请日：2018-10-11
摘要： 一种基于Louvain算法的交通小区划分系统，包括：建筑空间拓扑关系判别模块、建筑群分割道路等级计算模块、建筑群拓扑距离计算模块、复杂网络边权值计算模块、Louvain算法执行模块、小区划分结果展示模块。本发明提供的交通小区划分系统通过在城市公交系统中，对交通小区划分的因素进行分析，来降低交通系统的复杂性。本发明以城市建筑群为最小划分单元，探讨城市建筑群网的抽象方法，设计网络结构参数计算方法，构建了以建筑群为节点的复杂网络，基于该网络将交通属性类似的建筑群划分为同一交通小区。交通小区的划分结果会影响交通需求分析和预测等工作的准确性，对交通小区的划分和优化在确保交通规划方案的可行性与准确性方面有重要意义。
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公开(公告)号：CN109359682B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201811186049.5
申请日：2018-10-11
摘要： 本发明涉及一种基于F‑DBSCAN迭代聚类的机场巴士候选站点筛选方法，通过应用F‑DBSCAN算法，有效地降低了聚类算法的时间复杂度，提升了数据量级，提高了数据挖掘的准确性，从而成功地从大量OD数据中挖掘出了乘客的最终去向聚集区域，为机场定制巴士候选站点的选取提供了准确的出行信息。
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公开(公告)号：CN109359682A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811186049.5
申请日：2018-10-11
摘要： 本发明涉及一种基于F-DBSCAN迭代聚类的机场巴士候选站点筛选方法，通过应用F-DBSCAN算法，有效地降低了聚类算法的时间复杂度，提升了数据量级，提高了数据挖掘的准确性，从而成功地从大量OD数据中挖掘出了乘客的最终去向聚集区域，为机场定制巴士候选站点的选取提供了准确的出行信息。
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公开(公告)号：CN109255972B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811055557.X
申请日：2018-09-11
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，首先，针对所要研究的目标线路，根据GPS轨迹数据，提取出所有共线公交线路；提取共线公交线路的IC刷卡数据，单位时间内到各站的车辆数数据；提取车辆运行时间数据。其次，对提取出的各项数据进行分析和处理。基于客流数据计算出乘客偏好系数，确定公交线路的全天工作时段、公交服务车辆的最大载客量、标准满载率、首末车发车时间以及最大、最小发车间隔。再次，将处理好的数据输入到构建好的多目标优化模型当中得到优化的公交发车时刻表。本发明提出的地面公交固定线路时刻表的优化方法，能够满足客流需求，增强公交运营效率，降低公交行驶延误，提高服务可靠性，提高乘客满意度。
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公开(公告)号：CN109272170A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811186046.1
申请日：2018-10-11
摘要： 一种基于Louvain算法的交通小区划分系统，包括：建筑空间拓扑关系判别模块、建筑群分割道路等级计算模块、建筑群拓扑距离计算模块、复杂网络边权值计算模块、Louvain算法执行模块、小区划分结果展示模块。本发明提供的交通小区划分系统通过在城市公交系统中，对交通小区划分的因素进行分析，来降低交通系统的复杂性。本发明以城市建筑群为最小划分单元，探讨城市建筑群网的抽象方法，设计网络结构参数计算方法，构建了以建筑群为节点的复杂网络，基于该网络将交通属性类似的建筑群划分为同一交通小区。交通小区的划分结果会影响交通需求分析和预测等工作的准确性，对交通小区的划分和优化在确保交通规划方案的可行性与准确性方面有重要意义。
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