公开(公告)号：CN114372372A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210031659.8

申请日：2022-01-12

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 温盛镐 ,  江波 ,  马华均 ,  印龙兵 ,  刘智勇

IPC: G06F30/20 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明公开了一种三维可视化视口追踪分级交通仿真方法及装置，主要解决现有技术中存在的现没有单一模型能同时解决大规模车辆计算和车辆位置实时定位的需求的问题。该发明首先导入路网数据和车辆参数在宏观交通仿真模型中计算车辆信息，然后通过追踪三维可视化视口的变化计算出移除可视元素和新增可视元素来实现交通仿真的微观可视化。通过上述方案，本发明达到了能够基于宏观交通仿真模型计算的区域结果作为微观交通仿真模型的输入，快速进行切换和呈现的目的，具有很高的实用价值和推广价值。

公开(公告)号：CN115080885A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210662176.8

申请日：2022-06-13

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 蒋庸强 ,  陈清松 ,  顾美营 ,  刘智勇 ,  周思捷

IPC: G06F16/957 ,  H04L67/02 ,  H04L67/06

Abstract: 本发明公开了一种基于云渲染的本地文件上传和加载方法及装置，方法包括：用户端向云渲染引擎发送渲染需求；云渲染代理根据云渲染引擎发送的渲染需求，请求资产中心发送渲染所需的资源；基于资产中心的请求，云渲染引擎确定并发送渲染资源页面至用户端。本发明对渲染引擎所属电脑的性能及配置要求不高，能够及时加载资源。

公开(公告)号：CN114168770A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202210132113.1

申请日：2022-02-14

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 韩威宏 ,  刘俊良 ,  王怡君 ,  张国兵 ,  马华均 ,  印龙兵 ,  刘智勇

IPC: G06F16/532 ,  G06F16/583 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的以图搜图方法及装置，主要解决现有技术中存在的以图搜图方法数据不足、搜索算法性能低等问题，导致图像搜索准确率和速率较低，不能满足现代互联网应用需求的问题。该一种基于深度学习的以图搜图方法先基于深度学习ResNET50网络模型，将预处理后的图片库的所有图片和待检索图片加载到ResNET50网络模型中提取特征向量，通过图片库的特征向量建立图片特征索引数据库，然后计算预处理后待检索图片与图片特征索引数据库中所有图片之间的特征向量相似度，最后得出设定数量的高相似度选项返回结果；实现以图搜索相同、相似图片的功能，本发明的方法更加智能，搜索准确率、速度较高。

公开(公告)号：CN114240264A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202210171095.8

申请日：2022-02-24

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 李升阳 ,  赵红军 ,  张登辉 ,  胥果 ,  曾丸畅 ,  马华均 ,  印龙兵 ,  刘智勇 ,  张国兵 ,  吕胜

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种城管事件指标间的因果关系检验方法及装置，主要解决现有城管事件指标上的因果关系常常被忽略的问题。该方法包括的步骤有首先对城管事件中的连续数据集进行预处理，用变化率来描述指标，根据变化率将其归类为正变化率，负变化率且无变化率；其次将其转换为元组形式，再判断指标间是否存在时间关联，若存在，则生成二元规则BRS，并计算两个指标间的关系强度；最终生成精准二元规则SRS；本发明通过类别变化率来描述一个类别对另一个类别的影响，从而提高类别间因果关系检验的准确率。

公开(公告)号：CN114038203A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202210029441.9

申请日：2022-01-12

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 胡顺堯 ,  江波 ,  张国兵 ,  张登辉 ,  马华均 ,  印龙兵 ,  刘智勇

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种交通仿真中两点路口车道的曲线拟合方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有交通仿真中两点路口车道的曲线拟合方法不好确定第三点来拟合曲线及方法复杂度较高的问题。该发明包括在任取道路尽头一辆车的车头和车尾两点位置，然后通过车头和车尾这两个已经确定的点确定直线C；道路尽头路口的另一条道路上道路起始处车辆的车头和车尾两点位置，然后通过车头和车尾这两个已经确定的点确定直线C1；然后通过求两直线的交点及通过插值求拟合点形成拟合曲线。通过上述方案，本发明达到了提升了交通仿真的真实度，以及可靠度，并且减少了大量的交通仿真中对于路口的处理的目的。

公开(公告)号：CN114092269A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202210061307.7

申请日：2022-01-19

Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司

Inventor： 蓝科 ,  吕宗明 ,  张国兵 ,  颜怀柏 ,  马华均 ,  印龙兵 ,  刘智勇

IPC: G06Q50/00 ,  G06F17/18 ,  G06F30/18 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种基于改进广义网络向量模型的时序数据预测方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有对离散型因变量分析预测的广义网络向量自回归模型研究大型社交网络时，样本的接受率很低，马尔科夫链会出现大量停滞的问题。该发明输入带有网络结构的时序数据，建立离散型因变量和状态变量之间的连接函数，然后通过状态变量构建广义网络向量自回归模型，然后通过标准马尔科夫链蒙特卡洛算法的MH算法得到多条马尔科夫链，然后通过花朵授粉算法得出最优的1条马尔科夫链，进而得到改进的广义网络向量模型，对带网络结构的时序数据进行预测；本发明可以有效提高新样本的接受率，同时降低修正参数的相对误差。