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公开(公告)号：CN110081890B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910438446.5
申请日：2019-05-24
Applicant: 长安大学
IPC: G01C21/30
Abstract: 一种结合深度网络的动态k最近邻地图匹配方法，包括：步骤一、采集GPS数据，对GPS数据采集过程中出现的噪声进行数据清洗；步骤二、地图匹配获取实验数据中的距离误差和方向误差；步骤三、对多层感知机的输入数据进行归一化，将归一化的经纬度作为多层感知机模型的输入，训练多层感知机模型获取动态k值；步骤四、每个测试数据根据训练得到的k值与欧几里得距离进行结合，使用k最近邻域算法获得测试数据的预测距离误差和预测方向误差，继而得到相应测试点的投影点；步骤五、根据测试数据的经度、纬度以及预测距离误差和预测方向误差得出测试数据的投影点。本发明能够改善k最近邻算法存在的全局单一k值情况，获取到最佳误差值。
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公开(公告)号：CN110275929B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910438494.4
申请日：2019-05-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及地图匹配领域，具体涉及一种网格分割方法，包括：获取路网数据中所有节点坐标，依据节点坐标建立二维空间坐标，根据路网数据经纬度范围建立最大网格，获取该网格内最靠近所有节点经度均值的节点作为根节点，以根节点开始，依次选择坐标轴对该网格进行分割，分割结束形成以根节点开始的网格索引。还涉及一种基于网格分割的候选路段筛选方法，包括根据当前轨迹点查询网格索引，获得在阈值范围内的节点坐标，将节点坐标所对应的路段作为当前GPS轨迹点的候选路段。本发明的方法相比其他方法不需要每次导入路网数据，同时对路网数据中节点关系建立索引和拓扑关系，便于查询和增删节点，减少系统资源的浪费，加快地图匹配的效率。
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公开(公告)号：CN112579921A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011489554.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于GPS轨迹数据索引技术领域，公开了一种基于倒排序索引及前缀树的轨迹索引和查询方法及系统。通过将原始轨迹数据路网匹配后划分为轨迹段，针对轨迹段倒排序索引并转换为前缀树来进行轨迹索引。本发明可以根据给定的路段和时间范围，查询在该时间范围内经过该路段的所有轨迹段。而传统的轨迹段索引方法面对大量轨迹数据时查询效率不高，或者没有保留车辆轨迹的语义完整性，本发明可以提高轨迹检索的效率、相比传统索引结构节省存储空间，保留轨迹的语义完整性。本发明适用于开发轨迹数据挖掘方法，推断居民的出行特征和模式，发现交通流的时空特征，预测出行时间等情况，在GPS轨迹数据处理技术领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN108877224A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810788337.1
申请日：2018-07-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种可进行置信区间估计的短时交通流预测方法，在进行在线短时交通流预测时，不仅可以获得短时交通流的预测值，而且能够同时获得上述预测值的方差估计值，并利用该方差的估计值可以进一步获得短时交通流预测值的置信区间，从而实现对短时交通流预测的不确定性进行定量分析。本发明的方法适用于交通流预测，在智能交通系统中有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107230349A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710367888.6
申请日：2017-05-23
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G08G1/065
Abstract: 本发明提出了一种在线式实时短时交通流预测方法，对LS‑SVM模型中Lagrange乘子向量的求解过程进行了简化，提出了利用滑动时间窗口的移动来控制新数据样本的加入和旧数据样本的移除，滑动时间窗口中数据样本更新后，仅通过向量的线性运算就可以求得Lagrange乘子向量更新值，从而完成短时交通流预测模型的在线更新。本方法能够有效缩短预测模型在线更新的时间，提高在线短时交通流预测的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106021883B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201610313006.3
申请日：2016-05-11
Applicant: 长安大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种利用Petri网技术提高独居老年人用药健康的方法，通过运用Petri网建模人类行为与环境之间的制约关系，计算在当前环境下成功提醒老年人实施用药行为的概率，进而自动调整提醒的执行时间。本发明通过运用Petri网建模人类行为与环境之间的约束与影响关系，计算在当前环境下成功提醒老年人实施用药行为的概率，进而自动调整提醒的执行时间。本发明所采用的技术将人类感官作为建模指标，具有可操作性，保证老年人的安全用药。
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公开(公告)号：CN113612750B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110851771.1
申请日：2021-07-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种面向移动群智感知网络的用户身份隐私保护方法，包括：步骤1，系统初始化：受信任机构初始化公共参数；步骤2，授权代理：代理者向授权者申请代理授权，授权者将授权信息发送给代理者；代理者和授权者均为感知平台的用户；步骤3，授权信息的验证：代理者对获得的授权信息进行有效性验证；步骤4，感知信息的发送：代理者验证授权信息合法后，使用从授权者处获得的授权信息代理授权者发送感知信息给感知平台；步骤5，感知信息的验证：感知平台收到代理者发送的感知信息后，对感知信息进行有效性验证，如果验证失败，则拒绝接受感知信息，否则接受感知信息。本发明能更好的保护用户的隐私信息。
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公开(公告)号：CN113295177B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110479473.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 长安大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及车辆导航以及路径规划领域，公开了一种基于实时路况信息的动态路径规划方法及系统。该方法是车辆在沿已规划好的导航路线行驶过程中，若在车辆行驶前方出现拥堵路段时，在原始路径的基础上尽可能少的替换与拥堵路段相连的一部分路径，而不用偏离原来的行驶方向，就可以完成路径的重新规划，到达预先设定好的目的地，从而能有效的缓解道路交通拥堵状况。同时本发明在重新规划路径时不需要再次在路网中进行路径搜索，而是在本发明中所提到的树形结构中进行搜索，比在路网中进行路径搜索更加快捷，从而能很大程度上缩短因路径搜索而花费的时间。适用于车辆导航以及路径规划等情况，在智能交通领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111723108A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010467869.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于地图匹配领域，公开了一种基于GeoHash编码的候选路段选取方法及系统。本发明对于路网数据和轨迹数据进行首次GeoHash编码后，即便更换其他的路网数据和轨迹数据，仍可以重复使用。因此GeoHash编码移植性强。根据对GeoHash编码码长的设置可以调整GeoHash网格大小适应不同粒度的候选路段选取要求，因此本发明对于具体环境的适应性强，提高了搜索速度。本发明利用跨越GeoHash网格的轨迹上相邻两点之间N点插补法填补不连续GeoHash网格。最终得出轨迹数据对应的GeoHash网格为连续相邻网格，符合实际轨迹数据，保证候选路段不间断。
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公开(公告)号：CN110083670B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201910231199.1
申请日：2019-03-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及地图匹配领域，具体涉及一种基于路段密度来划分地图网格的方法，该方法在道路密度不同的地区划分不同大小的网格，保证每个网格内的路段数量有一定的上限，使得每个网格内的路段数量相接近，每个网格内路段数据与全部网格中路段数据的均值相差较小，全部网格中路段数据的方差较小，在大规模路段数据进行搜索时，有很好的负载均衡。本发明基于路段密度划分网格，路段密集的地方网格划分的多且小，路段稀疏的地方网格划分的少且大，网格内路段数量有上限，遍历一个网格内的路段数据更加快捷。适用于采用网格法构建数字地图的软件设计，在地图匹配领域有重要的应用价值。
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