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公开(公告)号：CN119623713A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411682669.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京林业大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供了一种多模式交通融合的接驳设施布局方法及装置，包括：获取用户出行数据，出行数据包括预测的待规划枢纽地区的高峰小时客流量、各种交通方式所需的时间、费用和舒适度；根据高峰小时客流量、各种交通方式所需的时间、费用和舒适度预测各种交通方式的使用概率；根据高峰小时客流量和各种交通方式的使用概率预测各种交通方式的接驳需求量；通过接驳需求量计算各种交通方式所需的设施规模大小；获取乘客的换乘需求，基于换乘需求确定各种交通方式设施的布置位置和各种设施之间的距离；将各种交通方式所需的设施规模大小、设施的位置和设施之间的距离作为布局方案。该方法设计的布局方案能够提高各个接驳设施间的换乘效率，缓解交通压力。
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公开(公告)号：CN118035773B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410433845.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于基于深度学习的异常检测技术领域，具体涉及基于特征聚类的批量二次规划交通异常检测方法及系统。方法包括：S1，获取交通异常检测数据集；S2，数据预处理；S3，构建深度学习模型；S4，构造支持向量数据描述二次规划函数，将批次数据分为模糊集和确定集；S5，构建特征聚类模块，对模糊集进行特征聚类；S6，将聚类结果融入确定集中进行异常暴露；S7，定义模型损失函数，对经过聚类优化的数据进行约束；S8，参数设置；S9，迭代超球参数，保存训练模型；S10，导入参数，将待检测的交通数据输入模型进行异常检测.本发明缓解了因为异常数据稀疏且随机，导致分类边界模糊不清的问题，提高了异常检测效率和精度。
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公开(公告)号：CN118053047B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410433840.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于基于重构方法的异常检测技术领域，具体涉及基于伪标签的无监督重构网络异常检测方法及系统。方法包括：S1，将交通异常视频数据转换为有标签图像数据；S2，将有标签图像数据集制作成无标签的交通异常图像数据集，并划分为训练集和测试集；S3，构建深度学习网络，并进行特征提取；S4，通过构建距离约束来对图像特征进行分类，根据分类结果提供区分正常样本和异常样本的伪标签；S5，根据伪标签对图像特征进行基于VAE网络的双反馈特征重构；S6，计算图像特征重构的峰值信噪比作为异常检测分数，实现图像异常检测；S7，利用损失函数进行深度学习网络训练；S8，利用测试集对模型性能进行测试并保留最优训练权重。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118053047A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410433840.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于基于重构方法的异常检测技术领域，具体涉及基于伪标签的无监督重构网络异常检测方法及系统。方法包括：S1，将交通异常视频数据转换为有标签图像数据；S2，将有标签图像数据集制作成无标签的交通异常图像数据集，并划分为训练集和测试集；S3，构建深度学习网络，并进行特征提取；S4，通过构建距离约束来对图像特征进行分类，根据分类结果提供区分正常样本和异常样本的伪标签；S5，根据伪标签对图像特征进行基于VAE网络的双反馈特征重构；S6，计算图像特征重构的峰值信噪比作为异常检测分数，实现图像异常检测；S7，利用损失函数进行深度学习网络训练；S8，利用测试集对模型性能进行测试并保留最优训练权重。
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公开(公告)号：CN118035773A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410433845.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于基于深度学习的异常检测技术领域，具体涉及基于特征聚类的批量二次规划交通异常检测方法及系统。方法包括：S1，获取交通异常检测数据集；S2，数据预处理；S3，构建深度学习模型；S4，构造支持向量数据描述二次规划函数，将批次数据分为模糊集和确定集；S5，构建特征聚类模块，对模糊集进行特征聚类；S6，将聚类结果融入确定集中进行异常暴露；S7，定义模型损失函数，对经过聚类优化的数据进行约束；S8，参数设置；S9，迭代超球参数，保存训练模型；S10，导入参数，将待检测的交通数据输入模型进行异常检测.本发明缓解了因为异常数据稀疏且随机，导致分类边界模糊不清的问题，提高了异常检测效率和精度。
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公开(公告)号：CN114722312B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210464393.6
申请日：2022-04-25
Applicant: 浙江大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06F16/9537 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于智能交通领域，涉及一种基于轨迹聚类技术的定制公交线路生成方法。本发明包括获取出租车GPS轨迹数据；从方向、地理区间、轨迹子片段三个维度计算轨迹相似度，并考虑领域知识与计算复杂度对特征进行融合，获得能反映三个特征的轨迹相似度；基于计算得到的轨迹相似度，使用DBSCAN模型对轨迹集进行聚类，并基于多目标优化方法VIKOR优化DBSCAN中的Eps、MinPts参数；基于聚类结果，对每类聚类结果进行潜在线路提取。本发明能够有效地应用在出租车GPS轨迹数据上，并通过对聚类结果的中心轨迹进行提取，实现了最终潜在开设线路的提取。
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公开(公告)号：CN116182868A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310169649.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 浙江省交通运输科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于电子航道图的内河智能船舶自主航线规划方法，属于船舶航行路径规划技术领域，方法包括：通过ArcPy构建基于电子航道图的航道网格地图；基于Dijkstra算法，在所述航道网格地图上生成最短航线；通过贝塞尔插值法对规划出的所述最短航线进行平滑处理。本发明可以在缺少数据完善的栅格内河图的情况下，不依赖于栅格化的电子航道图或者电子海图，通过将内河电子航道图进行网格化处理，能够自主生成最短航线，并且对生成的航线进行平滑处理，符合船舶实际航行需求，以便于内河船舶的航行。可以合理、高效地规划出内河船舶的航线，提高了内河船舶航行的效率。
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公开(公告)号：CN222529876U
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202421005043.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 浙江省交通运输科学研究院 , 南京林业大学 , 义乌市公路与运输管理中心
Abstract: 本实用新型属于汽车超载检测装置技术领域，具体涉及汽车超载检测分流装置。汽车超载检测分流装置包括汽车超载检测分流装置，包括直行车道和右转车道；所述直行车道上设有地感线圈、第一支架和第二支架；地感线圈用于检测车辆的重量；第一支架用于检测车辆信息并传输给第二支架；第二支架用于根据检测到的车辆的重量，实现车辆分流；第二支架上设有显示屏、活动式限高栅栏、升降电机、红外传感器、传导杆、信息接收器；所述信息接收器将接受到的车辆信息通过显示屏展示；所述升降电机用于对活动式限高栅栏进行升降。本实用新型具有能够对车辆的重量检测进行分流，减少人工检测工作量的特点。
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