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公开(公告)号：CN102646332B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201110042761.X
申请日：2011-02-21
申请人： 日电(中国)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据融合的交通状况估计装置及其方法，装置包括：模式归类单元，将路网中一条或多条道路的交通数据归类到多个预定模式之一；模型选择单元，根据所归类的模式，从多个神经网络模型中选择对应的神经网络模型；以及数据融合单元，将交通数据输入选择的神经网络模型，进行数据融合并估计所述一条或多条道路的交通状况。本发明引入多模式归类和多模式建模机制，针对每一条道路，为不同模式分别进行单独建模，能够提高单个模型精度，充分利用了交通数据的不同数据源类型、不同特点以及影响交通状况的不同因素，得到更加符合实际的、更加准确的融合结果和交通状况估计。
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公开(公告)号：CN102110364B
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN200910265616.0
申请日：2009-12-28
申请人： 日电(中国)有限公司
CPC分类号： G08G1/0104
摘要： 本发明提出了一种道路网络表示方法及装置、和采用该表示方法的交通信息数据处理方法及系统。该交通信息数据处理方法包括：转化步骤，根据一种或多种道路地图的道路网络与由路口和路段表示的道路网络的对应关系，将交通信息数据分别转化为路口和路段交通信息数据，由路口和路段表示的道路网络是根据道路网络表示方法获得的；融合步骤，对转化的路口和路段交通信息数据进行融合，以获得统一的交通信息数据。本发明提出以路段、路口表示的道路网络作为中间模型，强调了路口作为道路网络枢纽节点的重要性，能兼容不同形式的地图表示，具备通用性，并且能够通过融合不同数据源的交通信息数据，获得更加准确、全面的交通信息，有利于交通信息预测等服务。
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公开(公告)号：CN104182411B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201310198463.9
申请日：2013-05-24
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明提出了一种基于Map‑Reduce的高维数据相似性连接方法和装置。根据本发明，采用分段累积近似方法，对多个d维数据向量中的每一个数据向量进行降维处理，转换为d′维数据向量；采用符号化累积近似方法，将每一个d′维数据向量转换为d′维符号向量；两两计算符号向量‑数据向量列表中的每一对符号向量之间的符号间距离，保留符号间距离不大于预定阈值的符号对，按照每个d′维符号向量进行汇总，得到符号向量‑符号向量列表；以每个d′维符号向量作为键值，以符号向量‑数据向量列表和符号向量‑符号向量列表中的数据向量列表和符号向量列表作为数值，构建散列表；采用Map‑Reduce框架，对所构建的散列表进行处理，输出欧氏距离小于所述预定阈值的d维数据向量对。
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公开(公告)号：CN103324641B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201210080200.3
申请日：2012-03-23
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本申请公开了一种信息记录推荐方法和装置。根据一实施例，信息记录推荐方法可以包括：分析目标信息记录，获得该目标信息记录包含的原始词语；根据基本词语之间的关联性，获得与原始词语关联的关联词语；以及根据原始词语和关联词语以及用户感兴趣词语，确定是否向用户推荐该目标信息记录。
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公开(公告)号：CN102201166B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201010150902.5
申请日：2010-03-23
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明提出了一种数据预处理装置及方法，对基于浮动车的交通数据进行预处理，包括：输入单元，用于输入包括多个数据点的交通数据；过滤单元，用于从所输入的交通数据中滤除临时停车数据点；以及输出单元，用于输出所述过滤单元滤除临时停车数据点之后余下的数据点，作为预处理后的交通数据。本发明能够去除临时停车数据，降低浮动车为基础的路况计算中后续计算的计算强度，提高计算的速度和精确性。
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公开(公告)号：CN102622575A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201110036047.X
申请日：2011-01-31
申请人： 日电(中国)有限公司
摘要： 本发明公开了基线带视频监控系统和监控方法。该基线带视频监控系统包括：多基线带预处理单元，被配置为对成像装置获取的被监控视场的图像进行预处理，从而获得一条或多条基线带；特征提取单元，被配置为对于所述一条或多条基线带中的任一条基线带，通过对该基线带中的运动物体执行特征提取来获得所述运动物体的二值化轮廓和特征像素点；以及运动物体识别单元，被配置为通过多个图像中的该基线带内所述运动物体的二值化轮廓和特征像素点之间的匹配来在所述多个图像中识别并找到所述运动物体。
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公开(公告)号：CN102110365A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN200910265617.5
申请日：2009-12-28
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G08G1/01
CPC分类号： G08G1/0104
摘要： 本发明公开了一种基于时空关系的路况预测系统及其方法，包括：路段空间影响度确定部分，为多个路段中每一个待预测路段确定其受到周边路段的空间影响度；路况预测模型建立部分，利用确定的空间影响度以及多个路段的历史路况数据，为待预测路段建立路况预测模型；以及路况预测部分，利用实时路况数据和路况预测模型，预测未来时间段上待预测路段的路况。本发明还公开了路况空间影响度确定装置及其方法、以及路况预测装置及其方法。本发明以路段空间影响度为空间算子，结合时间序列模型，能够考虑到多个空间阶数上周边路段对当前路段的影响更符合实际地对空间范围路况进行度量，有利于提高预测精度。
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公开(公告)号：CN104182411A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201310198463.9
申请日：2013-05-24
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30324 , G06F17/3033 , G06F17/30333
摘要： 本发明提出了一种基于Map-Reduce的高维数据相似性连接方法和装置。根据本发明，采用分段累积近似方法，对多个d维数据向量中的每一个数据向量进行降维处理，转换为d′维数据向量；采用符号化累积近似方法，将每一个d′维数据向量转换为d′维符号向量；两两计算符号向量-数据向量列表中的每一对符号向量之间的符号间距离，保留符号间距离不大于预定阈值的符号对，按照每个d′维符号向量进行汇总，得到符号向量-符号向量列表；以每个d′维符号向量作为键值，以符号向量-数据向量列表和符号向量-符号向量列表中的数据向量列表和符号向量列表作为数值，构建散列表；采用Map-Reduce框架，对所构建的散列表进行处理，输出欧氏距离小于所述预定阈值的d维数据向量对。
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公开(公告)号：CN103324641A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210080200.3
申请日：2012-03-23
申请人： 日电(中国)有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本申请公开了一种信息记录推荐方法和装置。根据一实施例，信息记录推荐方法可以包括：分析目标信息记录，获得该目标信息记录包含的原始词语；根据基本词语之间的关联性，获得与原始词语关联的关联词语；以及根据原始词语和关联词语以及用户感兴趣词语，确定是否向用户推荐该目标信息记录。
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公开(公告)号：CN102646332A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201110042761.X
申请日：2011-02-21
申请人： 日电(中国)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据融合的交通状况估计装置及其方法，装置包括：模式归类单元，将路网中一条或多条道路的交通数据归类到多个预定模式之一；模型选择单元，根据所归类的模式，从多个神经网络模型中选择对应的神经网络模型；以及数据融合单元，将交通数据输入选择的神经网络模型，进行数据融合并估计所述一条或多条道路的交通状况。本发明引入多模式归类和多模式建模机制，针对每一条道路，为不同模式分别进行单独建模，能够提高单个模型精度，充分利用了交通数据的不同数据源类型、不同特点以及影响交通状况的不同因素，得到更加符合实际的、更加准确的融合结果和交通状况估计。
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