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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118898905A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN118898905B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN119398562A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411783748.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心)
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/284 , G06Q50/40 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种网约车运营事件的分类分级及动态应急预案生成方法，属于智能交通管理的技术领域，其方法包括：获取网约车运营事件以及网约车运营事件对应的交通数据和舆情数据，网约车运营事件为描述网约车运营的文本信息；对网约车运营事件进行特征识别，得到网约车运营事件的特征信息；基于特征信息和预设的分类模型，确定网约车运营事件的事件类别；基于特征信息、交通数据、舆情数据和预设的分级规则，确定网约车运营事件的事件等级；基于事件类别和事件等级，生成网约车运营事件的应急预案，并基于应急预案向相关部门发送应急处理信息。本申请具有提高网约车运营事件处理效率的效果。
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公开(公告)号：CN117875521B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410275038.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种实时铁路客流量预测方法、系统、介质以及电子设备，包括：获取在目标时间段下的特征信息；将特征信息输入至LSTM预测模型目标时间段对应的记忆单元的第一遗忘门中，获取第一遗忘门的输出；将第一遗忘门的输出、目标时间段前一时间段的记忆单元输出以及特征信息共同作为sigmoid神经网络层的输入，并得到第二遗忘门激活值；结合第二遗忘门激活值、输入门和输出门，确定目标时间段的记忆单元输出；根据目标时间段的记忆单元输出，预测在目标时间段下的客流量。本发明提解决了现有技术中存在预测精度较差，无法满足现有交通管理决策、交通规划、路径诱导等方面的技术需求的问题。
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公开(公告)号：CN117875521A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410275038.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种实时铁路客流量预测方法、系统、介质以及电子设备，包括：获取在目标时间段下的特征信息；将特征信息输入至LSTM预测模型目标时间段对应的记忆单元的第一遗忘门中，获取第一遗忘门的输出；将第一遗忘门的输出、目标时间段前一时间段的记忆单元输出以及特征信息共同作为sigmoid神经网络层的输入，并得到第二遗忘门激活值；结合第二遗忘门激活值、输入门和输出门，确定目标时间段的记忆单元输出；根据目标时间段的记忆单元输出，预测在目标时间段下的客流量。本发明提解决了现有技术中存在预测精度较差，无法满足现有交通管理决策、交通规划、路径诱导等方面的技术需求的问题。
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