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公开(公告)号：CN117253364B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311516071.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及交通拥堵事件提取与态势融合方法与系统，从不同来源拥堵事件数据中提取拥堵特征，构建拥堵事件的集合；以里程桩为节点，里程桩的邻接关系为弧构建路网拓扑图，将拥堵位置的经纬度坐标映射至里程桩；以时间切片为单位基于里程桩拓扑网络逐时间构建拓扑子图，每张子图表征路网某一局部的拥堵状态；按照时间切片顺序，将子图按照节点交集情况合并，使每张子图表征路网某一局部的一次完整拥堵事件；对每个事件子图按照预设的时间窗口切片，得到拥堵事件的态势时序数据。本发明的技术方案能够实时对高速路网的交通拥堵事件进行实时建模和提取，更准确地定位拥堵路段和当时拥堵程度，掌握拥堵的时间变化规律。
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公开(公告)号：CN117253364A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311516071.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及交通拥堵事件提取与态势融合方法与系统，从不同来源拥堵事件数据中提取拥堵特征，构建拥堵事件的集合；以里程桩为节点，里程桩的邻接关系为弧构建路网拓扑图，将拥堵位置的经纬度坐标映射至里程桩；以时间切片为单位基于里程桩拓扑网络逐时间构建拓扑子图，每张子图表征路网某一局部的拥堵状态；按照时间切片顺序，将子图按照节点交集情况合并，使每张子图表征路网某一局部的一次完整拥堵事件；对每个事件子图按照预设的时间窗口切片，得到拥堵事件的态势时序数据。本发明的技术方案能够实时对高速路网的交通拥堵事件进行实时建模和提取，更准确地定位拥堵路段和当时拥堵程度，掌握拥堵的时间变化规律。
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公开(公告)号：CN115641721B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211554669.6
申请日：2022-12-06
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及多来源交通流指标融合及基于融合指标的路况计算方法，基于里程桩建立离散化路网；获取浮动车交通流指标及路网封闭区间的断面检测交通流指标，所述封闭区间以里程桩为入口或出口；所述交通流指标包括交通流速度；以里程桩区间为单位，将不同来源的空间连续交通流指标离散化；将每个里程桩区间的不同来源交通流指标融合。在融合不同来源交通流指标后，将融合后的交通流速度转换为里程桩区间路况，合并离散路网获取空间连续的高速路况。本发明的方法充分利用多来源路况数据，基于设计的融合算法实现任意时间切片上全路网路况数据融合，从而输出更精准、覆盖更全面的路况数据。
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公开(公告)号：CN114973160B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210538783.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本申请涉及基于数字孪生模型的车辆状态判断方法及系统，其中方法包括：获取车辆经过预设的第一检查点时对应的第一时间信息和第一车辆图像信息；根据车辆的行驶方向在预设的检查点数据库中查询车辆行驶方向距离第一检查点最近的第二检查点；获取预设的检查点距离信息；计算车辆到达预设的第二检查点对应的到达时间范围；获取预设的第二检查点在到达时间范围内的第二车辆图像信息；若第二车辆图像信息对应的车辆特征信息和第一车辆图像信息对应的车辆特征信息不同，则发送与车辆相关的异常信息。本申请具有的技术效果是：减少了车辆在第一检查点与第二检查点之间出现异常导致无法及时得到救援的可能，提升了车辆出现异常时的救援效率。
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公开(公告)号：CN115641721A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211554669.6
申请日：2022-12-06
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及多来源交通流指标融合及基于融合指标的路况计算方法，基于里程桩建立离散化路网；获取浮动车交通流指标及路网封闭区间的断面检测交通流指标，所述封闭区间以里程桩为入口或出口；所述交通流指标包括交通流速度；以里程桩区间为单位，将不同来源的空间连续交通流指标离散化；将每个里程桩区间的不同来源交通流指标融合。在融合不同来源交通流指标后，将融合后的交通流速度转换为里程桩区间路况，合并离散路网获取空间连续的高速路况。本发明的方法充分利用多来源路况数据，基于设计的融合算法实现任意时间切片上全路网路况数据融合，从而输出更精准、覆盖更全面的路况数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115186781B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211116113.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多来源路侧交通观测数据的实时融合方法，对每条路侧交通观测数据，将包含的数据拼接为字符串后，计算其哈希值作为身份码，所述身份码与对应的路侧交通观测数据形成有序对的集合；基于观测数据的身份、时间、位置对不同来源的路侧交通观测数据进行精准融合和模糊融合。本发明的方法充分利用多个来源的观测数据进行融合获得观测记录；将多来源、海量、不完备的数据进行系统性整合与优化，从而在数据管理、数据分布与存储、数据生命周期管理、数据质量管控等方面提高数据治理水平。
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公开(公告)号：CN112153574B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010987499.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于浮动车辆的路侧设备时钟准确性检验方法和系统，包括检索并记录路侧设备附近的GPS记录，包括车辆GPS定位信息及时间信息；基于获取的GPS记录形成车辆经过路侧设备附近的通行轨迹记录；基于车辆每次经过路侧设备的GPS定位信息，建立拟合模型预测车辆经过该路侧设备的真实GPS时间；匹配同一辆车经过同一路侧设备的数据记录，利用事件发生时的真实GPS时间检验路侧设备的观测时间是否一致。本发明的方法和系统成本低且易于实现，具有良好的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN119066619B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411549455.9
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京感动科技有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种多来源多构成空间数据的融合方法与系统，实现低空间精度业务数据与高精度地图数据的高效融合。首先，本发明设计了一套兼容原系统并面向高精地图的完备里程桩编码规则和利用高精地图数据实现的算法，满足了辅助空间定位和道路距离快速计算。其次，提出了一种处理方式将两类数据有效整合，使用特征提取和向量计算的方式，通过量化的距离分析和最短距离匹配，实现高效自动融合。最后，适配融合结果，使用抽检、循环投票等方式，进行结果质量检验，以满足生产系统对准确性的要求。本发明通过以上一系列技术手段对两类数据进行加工融合，实现业务数据和高精地图数据的关联融合，可较少的依赖人工作业并形成可靠的融合结果。
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公开(公告)号：CN113496314B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111041210.1
申请日：2021-09-07
Applicant: 南京感动科技有限公司
Abstract: 本发明涉及大数据相关技术领域，具体为一种神经网络模型预测道路交通流量的方法，根据设定的时间间隔进行统计道路交通流量基础数据，并对数据进行清洗预处理；基于最短路径算法进行空间路网中相邻两个观测点间的距离计算；分析获取对道路交通流量预测有影响因素并量化处理；构建预测模型，并利用历史数据对MSTSGCN模型进行预测训练分析优化筛选；通过模型对各个观测点未来交通流量预测分析，最后通过计算机绘制显示得到交通流量预测曲线图。本发明提供了一种有效降低预测滞后性影响、预测因素考虑全面、预测快速准确且可基于历史数据训练优化的基于多变量时空同步图卷积网络模型预测道路交通流量的方法。
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公开(公告)号：CN119066619A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411549455.9
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京感动科技有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种多来源多构成空间数据的融合方法与系统，实现低空间精度业务数据与高精度地图数据的高效融合。首先，本发明设计了一套兼容原系统并面向高精地图的完备里程桩编码规则和利用高精地图数据实现的算法，满足了辅助空间定位和道路距离快速计算。其次，提出了一种处理方式将两类数据有效整合，使用特征提取和向量计算的方式，通过量化的距离分析和最短距离匹配，实现高效自动融合。最后，适配融合结果，使用抽检、循环投票等方式，进行结果质量检验，以满足生产系统对准确性的要求。本发明通过以上一系列技术手段对两类数据进行加工融合，实现业务数据和高精地图数据的关联融合，可较少的依赖人工作业并形成可靠的融合结果。
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