公开(公告)号：CN110969190B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN201911080527.9

申请日：2019-11-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 范晓亮 ,  吴尚斌 ,  王程 ,  程明 ,  李玮健

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种非法营运车辆检测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取车辆对应的第一通行信息，并提取第一通行信息对应的第一行为特征；根据第一行为特征进行训练集和测试集的建立，并将训练集和测试集输入到深度神经网络进行模型的训练，以生成非法营运车辆检测模型；获取待检测车辆对应的第二通行信息，并提取第二通行信息对应的第二行为特征；将第二行为特征输入到非法营运车辆检测模型，以通过非法营运车辆检测模型判断待检测车辆是否为非法营运车辆；能够对非法营运车辆进行快速、有效地检测，提高交通管理部门的效率，节约所需人力物力；同时，降低对道路交通和合法驾驶车辆人员的影响。

公开(公告)号：CN110969190A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911080527.9

申请日：2019-11-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 范晓亮 ,  吴尚斌 ,  王程 ,  程明 ,  李玮健

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种非法营运车辆检测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取车辆对应的第一通行信息，并提取第一通行信息对应的第一行为特征；根据第一行为特征进行训练集和测试集的建立，并将训练集和测试集输入到深度神经网络进行模型的训练，以生成非法营运车辆检测模型；获取待检测车辆对应的第二通行信息，并提取第二通行信息对应的第二行为特征；将第二行为特征输入到非法营运车辆检测模型，以通过非法营运车辆检测模型判断待检测车辆是否为非法营运车辆；能够对非法营运车辆进行快速、有效地检测，提高交通管理部门的行政执法效率，节约执法过程所需人力物力；同时，降低执法过程对道路交通和合法驾驶车辆人员的影响。

公开(公告)号：CN115203351A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210803355.9

申请日：2022-07-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 范晓亮 ,  吴尚斌 ,  闫旭 ,  程明 ,  王程

IPC: G06F16/29 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种多图融合的城市区域表示学习方法和预测方法，其中表示学习方法包括：获取原始城市区域划分及其对应的人群移动数据，并根据人群移动数据对原始城市区域划分进行预处理，以得到多张移动图；计算多张移动图之间的移动图距离，并根据移动图距离对多张移动图进行相似度聚合，以得到多个移动模式；将多个移动模式输入到联合学习模块，以便通过联合学习模块对多个移动模式进行模式内消息传递和模式间交叉注意力处理，以得到城市区域的向量表示；由此，只需通过人群移动数据进行城市区域表示学习，且能够有效消除冗余信息，提升了城市区域表示的泛化能力。