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公开(公告)号：CN116469199B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310734814.7
申请日：2023-06-20
申请人： 广州新科佳都科技有限公司 , 大连公共交通建设投资集团有限公司 , 大连地铁运营有限公司
摘要： 本发明公开了一种目标区域闸机控制方法、系统、设备及存储介质，本发明能够在高峰时间段内确定车站站台中的人数超过预设目标人数时，禁用站台入口处的闸机，并预测站台中的人数小于预设目标人数的目标时间。在目标时间到来之前，获取站台各个入口的监控数据，根据监控数据确定出各个入口的排队人数，从而确定出各个入口下一次所使能的闸机的目标数量。后续在实时确定出站台中的人数小于预设目标人数后，使能与各个入口相对应的目标数量的闸机。本发明通过控制闸机来对站台中的客流进行智能管控，能够优先疏散排队人数较多的入口，避免出现乘客较多的候车区的客流无法及时得到疏散的情况，在降低了安全隐患的同时，提高了旅客输送效率。
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公开(公告)号：CN116469199A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310734814.7
申请日：2023-06-20
申请人： 广州新科佳都科技有限公司 , 大连公共交通建设投资集团有限公司 , 大连地铁运营有限公司
摘要： 本发明公开了一种目标区域闸机控制方法、系统、设备及存储介质，本发明能够在高峰时间段内确定车站站台中的人数超过预设目标人数时，禁用站台入口处的闸机，并预测站台中的人数小于预设目标人数的目标时间。在目标时间到来之前，获取站台各个入口的监控数据，根据监控数据确定出各个入口的排队人数，从而确定出各个入口下一次所使能的闸机的目标数量。后续在实时确定出站台中的人数小于预设目标人数后，使能与各个入口相对应的目标数量的闸机。本发明通过控制闸机来对站台中的客流进行智能管控，能够优先疏散排队人数较多的入口，避免出现乘客较多的候车区的客流无法及时得到疏散的情况，在降低了安全隐患的同时，提高了旅客输送效率。
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公开(公告)号：CN112381308B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202011314509.5
申请日：2020-11-20
申请人： 广州新科佳都科技有限公司 , 广州华佳软件有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司 , 广州佳都城轨智慧运维服务有限公司
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/27 , G01R19/00 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种电流预测模型的训练及其电流预测方法与相关装置，该电流预测模型的训练方法包括：检测电磁铁连续多次通电解除锁定站台门时的电流值，获得样本电流曲线，将样本电流曲线输入非线性网络中提取时间维度下非线性的特征，作为样本非线性特征，将样本电流曲线输入线性网络中提取时间维度下线性的特征，作为样本线性特征，根据样本非线性特征与样本线性特征生成电磁铁下一次通电解除锁定站台门时的电流值，获得预测电流曲线，根据预测电流曲线将非线性网络与线性网络训练为电流预测模型，通过非线性网络提取时间维度下非线性的样本非线性特征，通过线性网络提取时间维度下线性的样本线性特征，可以保证电流预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN114116742B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111371508.9
申请日：2021-11-18
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
发明人： 秦伟
IPC分类号： G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/9035 , G06F18/214
摘要： 本申请实施例公开了一种基于地铁综合监控系统的时序数据填补方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取时序数据并进行数据预处理，所述数据预处理包括过滤异常数据处理；将数据预处理后的数据输入预设的时序数据填补模型，在所述预设的时序数据填补模型中，提取时间维度独热编码特征值进行数据分析处理，输出至少一组填补后的时序数据；对所述输出至少一组填补后的时序数据进行加权平均处理得到最终时序数据。本申请实施例能够解决时序数据缺失问题，提升数据传输的完整性。
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公开(公告)号：CN112896242B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110215853.7
申请日：2021-02-26
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： B61L27/40
摘要： 本申请实施例公开了一种轨道交通的乘客乘车行为状态更新方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过提取线网各个乘客的进站刷卡信息并确定各个乘客的历史乘车路径，基于历史乘车路径、进站刷卡信息、映射关系和行程时间确定当前各个屏蔽门的候车乘客并对应更新屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息；在列车抵达对应站点时，基于列车信息、屏蔽门信息、乘客乘车行为状态信息和车厢最大容纳人数确定各个车厢对应的乘客数据，并基于乘客数据更新列车信息、屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息。采用上述技术手段，能够提升乘客乘车行为状态测算的精准度，基于乘客乘车行为状态的精确测算更新实现更好的轨道交通运行管理效果。
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公开(公告)号：CN114116742A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111371508.9
申请日：2021-11-18
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
发明人： 秦伟
IPC分类号： G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/9035 , G06K9/62
摘要： 本申请实施例公开了一种基于地铁综合监控系统的时序数据填补方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取时序数据并进行数据预处理，所述数据预处理包括过滤异常数据处理；将数据预处理后的数据输入预设的时序数据填补模型，在所述预设的时序数据填补模型中，提取时间维度独热编码特征值进行数据分析处理，输出至少一组填补后的时序数据；对所述输出至少一组填补后的时序数据进行加权平均处理得到最终时序数据。本申请实施例能够解决时序数据缺失问题，提升数据传输的完整性。
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公开(公告)号：CN113762347A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110904179.3
申请日：2021-08-06
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广州华佳软件有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例公开了一种滑动门门体健康度评估方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过在获取门体滑动的时间‑位移曲线样本；通过统计学习模型对获取的时间‑位移曲线样本进行标签标记，得到对应的时间‑位移曲线标签样本；根据所述时间‑位移曲线标签样本构建状态特征，并将所述状态特征输入逻辑回归模型中进行训练，得到门体健康度评估模型；将待测滑动门的门体滑动时对应的时间‑位移曲线，输入所述门体健康度评估模型进行门体健康度评估。本申请实施例提供的技术方案能够解决滑动门门体健康度评估不准确问题，提高滑动门门体健康度评估准确性。
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公开(公告)号：CN112488388A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011371303.6
申请日：2020-11-30
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06F16/21
摘要： 本申请实施例公开了基于概率分布的出站客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取线网实时客流运行数据，基于给定的预测时间段统计线网的站内乘客，并基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息。进一步基于站间运行时间概率分布信息确定站内乘客到达各个出站站点的时刻到达概率，并确定站内乘客到达各个出站站点的站点到达概率，基于给定的预测时间段、预测站点和对应的站内乘客数量，使用时刻到达概率和站点到达概率计算预测站点在预测时间段内的出站客流量。采用上述技术手段，可以结合不同进站时间，进站站点以及乘客个体行为习惯对出站客流预测的影响，实现更精准的出站客流预测。
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公开(公告)号：CN112418518A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011312845.6
申请日：2020-11-20
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种基于时间特征权重和线网拓扑的客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过提取指定时间段的历史客流运行数据，基于预设定的时间权重公式和历史客流运行数据构建时间权重客流预测模型，基于预先构建的关联站点拓扑模型确定预测站点的关联站点，并基于时间权重客流预测模型确定各个关联站点的第一预测客流量。最终，根据时间权重客流预测模型、第一预测客流量以及预先训练的参数因子构建站点客流预测模型，并根据站点客流预测模型计算预测站点的第二预测客流量。采用上述技术手段，可以结合关联站点以及不同日期历史客流运行数据对客流预测的影响，实现更精准的客流预测，优化客流运营效果。
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公开(公告)号：CN112381308A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011314509.5
申请日：2020-11-20
申请人： 广州新科佳都科技有限公司 , 广州华佳软件有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司 , 广州佳都城轨智慧运维服务有限公司
摘要： 本发明提供了一种电流预测模型的训练及其电流预测方法与相关装置，该电流预测模型的训练方法包括：检测电磁铁连续多次通电解除锁定站台门时的电流值，获得样本电流曲线，将样本电流曲线输入非线性网络中提取时间维度下非线性的特征，作为样本非线性特征，将样本电流曲线输入线性网络中提取时间维度下线性的特征，作为样本线性特征，根据样本非线性特征与样本线性特征生成电磁铁下一次通电解除锁定站台门时的电流值，获得预测电流曲线，根据预测电流曲线将非线性网络与线性网络训练为电流预测模型，通过非线性网络提取时间维度下非线性的样本非线性特征，通过线性网络提取时间维度下线性的样本线性特征，可以保证电流预测模型的性能。
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