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公开(公告)号：CN108709553A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810491942.2
申请日：2018-05-21
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/20 , G01S19/49
Abstract: 本发明提供了一种云端估算隧道内任意点通过速度模型的方法及装置，方法包括采集隧道数据，并在隧道内采集定位描点，对隧道描点图进行编码，通过编码索引所有隧道点；检测到GNSS信号丢失后，判断车辆开始进入隧道，将当前经纬度上报到云端，云端进行匹配，如果匹配成功则下发模型参数，如果匹配不成功则继续检测；判断车辆进入隧道后，检测GNSS信号是否恢复，如果恢复，设备端向云端上报信息，云端将上报信息与隧道点进行匹配，如果匹配则记录上报信息，否则设备端继续检测；采集车辆速度，滤除特异值，形成速度集合，进行均值滤波和曲线拟合；采集不同车辆的车辆隧道模型参数，组成模型集合，对模型集合进行均值滤波，得到隧道模型参数。
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公开(公告)号：CN107943859B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201711088513.2
申请日：2017-11-07
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
IPC: G06F16/182
Abstract: 本发明提供了一种海量传感器数据收集处理及反馈的系统和方法，传感器数据上传接口收集传感器上传的数据和请求，并下发到网关；网关将请求转发到服务处理节点集群；服务处理节点集群对数据进行处理，并将数据和请求下发到消息队列和日志服务中；消息队列和日志服务将收集的数据与请求发送到分布式文件系统中，同时发送到在线数据处理引擎；在线数据处理引擎接收消息队列和日志服务发送的数据，实时筛选并处理，得到局部最优模型参数，并发送到模型验证组件；分布式文件系统存储海量数据，离线数据处理引擎处理分布式文件系统中存储的海量数据，得到全局最优模型参数，并发送到模型验证组件；调度引擎调度在线数据处理引擎和离线数据处理引擎。
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公开(公告)号：CN106896378B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201710152412.0
申请日：2017-03-14
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
IPC: G01S19/22
Abstract: 本发明涉及一种车载定位系统中多路径区域判别的方法，包括以下步骤：车辆定时从GPS定位设备中获取NMEA信息，并通过客户端上传至服务端；服务端查找多路径区域，并对当前点是否为多路径区域进行判断；服务端搜索现有多路径区域与概率集合，并获得当前多路径误差概率集合；服务端下发多路径误差概率集合至客户端；客户端对当前点进行道路匹配。利用云端地图匹配和数据挖掘技术，按多路径效应发生的概率标识多路径区域并索引，同时车辆集成定位客户端，帮助车辆快速决策定位方式与定位结果输出，提升定位体验。
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公开(公告)号：CN108681487A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810491962.X
申请日：2018-05-21
Applicant: 千寻位置网络有限公司
CPC classification number: G06F9/5038 , G06F9/465
Abstract: 本发明提供了一种传感器算法参数调优的分布式系统和调优方法，所述系统包括：权重系数配置模块，用于对场景系数、隧道系数和误差项系数进行配置；算法参数组合模块，用于对算法参数取值进行组合，对参数组合计算量进行评估，调整算法参数取值组合方式；算法输入配置模块，用于在系数权重和算法参数取值组合配置完成后，选择算法分支，编译算法分支为动态链接库，选择测试数据，配置运行参数；分布式调度框架，用于将运行参数、测试数据作为输入，多任务并行调动动态链接库，并将算法输出结果存储于DFS中；调优调度模块，用于分析存储于DFS中的算法输出，并将算法输出作为新的输入进行分布式分析。本发明极大缩短了算法调优耗时。
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公开(公告)号：CN106840153A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710151680.0
申请日：2017-03-14
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
CPC classification number: G01C21/165 , G01S19/49
Abstract: 本发明涉及一种云端计算隧道内通过速度的方法，包括以下步骤：当车辆到达隧道附近时，惯性导航设备端上传车辆当前GPS定位点经纬度等信息至云端服务器；查找索引隧道描点集；匹配距离最近且概率最大的隧道入口，结合信息得出车辆在隧道内的概率行驶速度；下发概率行驶速度给惯性导航设备端；用收到的概率行驶速度进行航位推算；车辆驶出隧道重新获得GPS信号后上报在隧道内通过的时间，反馈给云端服务器。不需要额外的电子设备，通过对隧道信息采集结合路网、天气、交通、车辆历史信息、机器学习等手段推算出车辆在隧道内不同位置的前向速度，帮助惯性导航设备和端上算法抑制前向误差发散，提升了定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115794818A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211429561.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，公开了一种海量点云数据的快速低内存的处理方法及系统，该方法包括：根据点云数据构建八叉树框架和叶子节点，其中，根据点云数据构建叶子节点时，记录各个点云数据和对应的叶子节点的关系，形成叶子节点数据集；当任一叶子节点对应的点云数据的个数超过允许容纳阈值时，通过对应的连续点云数据区间生成子八叉树及其叶子节点；按照从叶子节点到根节点的顺序，基于所有叶子节点构建八叉树框架的非叶子节点，其中，对每个非叶子节点进行聚合和抽稀，生成八叉树。本申请能够能够更有效地降低海量点云构建海量点云八叉树过程中的内存使用量，显著减少海量点云构建八叉树过程中的耗时。
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公开(公告)号：CN108681487B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810491962.X
申请日：2018-05-21
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本发明提供了一种传感器算法参数调优的分布式系统和调优方法，所述系统包括：权重系数配置模块，用于对场景系数、隧道系数和误差项系数进行配置；算法参数组合模块，用于对算法参数取值进行组合，对参数组合计算量进行评估，调整算法参数取值组合方式；算法输入配置模块，用于在系数权重和算法参数取值组合配置完成后，选择算法分支，编译算法分支为动态链接库，选择测试数据，配置运行参数；分布式调度框架，用于将运行参数、测试数据作为输入，多任务并行调动动态链接库，并将算法输出结果存储于DFS中；调优调度模块，用于分析存储于DFS中的算法输出，并将算法输出作为新的输入进行分布式分析。本发明极大缩短了算法调优耗时。
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公开(公告)号：CN107943859A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711088513.2
申请日：2017-11-07
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30194
Abstract: 本发明提供了一种海量传感器数据收集处理及反馈的系统和方法，传感器数据上传接口收集传感器上传的数据和请求，并下发到网关；网关将请求转发到服务处理节点集群；服务处理节点集群对数据进行处理，并将数据和请求下发到消息队列和日志服务中；消息队列和日志服务将收集的数据与请求发送到分布式文件系统中，同时发送到在线数据处理引擎；在线数据处理引擎接收消息队列和日志服务发送的数据，实时筛选并处理，得到局部最优模型参数，并发送到模型验证组件；分布式文件系统存储海量数据，离线数据处理引擎处理分布式文件系统中存储的海量数据，得到全局最优模型参数，并发送到模型验证组件；调度引擎调度在线数据处理引擎和离线数据处理引擎。
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公开(公告)号：CN106896378A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710152412.0
申请日：2017-03-14
Applicant: 千寻位置网络有限公司
Inventor： 丁源熊
IPC: G01S19/22
CPC classification number: G01S19/22
Abstract: 本发明涉及一种车载定位系统中多路径区域判别的方法，包括以下步骤：车辆定时从GPS定位设备中获取NMEA信息，并通过客户端上传至服务端；服务端查找多路径区域，并对当前点是否为多路径区域进行判断；服务端搜索现有多路径区域与概率集合，并获得当前多路径误差概率集合；服务端下发多路径误差概率集合至客户端；客户端对当前点进行道路匹配。利用云端地图匹配和数据挖掘技术，按多路径效应发生的概率标识多路径区域并索引，同时车辆集成定位客户端，帮助车辆快速决策定位方式与定位结果输出，提升定位体验。
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公开(公告)号：CN115905228A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211429587.9
申请日：2022-11-15
Applicant: 千寻位置网络有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F9/50
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，公开了一种海量点云数据的自适应处理方法及系统。该方法包括：根据点云文件中的点云数据的实际总点数和预估深度，构建所述点云数据对应的八叉树框架，遍历所述点云数据，基于所述八叉树框架的叶子节点的可用缓存状态，将点云数据插入到所述八叉树框架的对应叶子节点；并行对八叉树框架中的大叶子节点构建子八叉树，其中，所述大叶子节点是指容纳的点云数据的点个数超过了节点所允许容纳的点个数最大值的叶子节点；并行对八叉树框架及其子八叉树的非叶子节点进行聚合和抽稀，生成八叉树。本申请能够更有效地保障对海量点云数据正常渲染，实现对海量点云构建八叉树，并显著减少构建八叉树的耗时。
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