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[发明专利]一种呼吸道传染病传染源区域探测方法-CN202111094906.0有效
发明人：石岩;陈袁芳;邓敏;王达;赵冰冰 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种呼吸道传染病传染源区域探测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：在路网约束条件下，根据初始信息生成多个候选环形热点，候选环形热点包括多个交通小区；从全部候选环形热点中选取符合条件的候选环形热点作为显著环形热点；根据手机信令数据和兴趣点数据，分别计算每个表示显著环形热点圆心的交通小区的关联要素指标；根据关联要素指标计算每个交通小区的得分；将得分最高的交通小区定义为传染源区域。通过本公开的方案，自适应识别融合人群流动规律的路网约束下环形热点，选取显著性环形热点并结合多要素关联的呼吸道传染病传染源区域探测，提高了呼吸道传染病传染源区域探测方法的适应性、检测效率和精准度。
一种呼吸道传染病传染源区域探测方法

[发明专利]顾及参数时变性的传播模型建立方法及其预测方法-CN202010436601.2有效
发明人：石岩;王达;徐刚;余正;邓敏;陈袁芳 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及参数时变性的传播模型建立方法，包括对传播模型涉及区域的人群进行分类；构建传染率表达模型和移出率表达模型；构建最终的顾及参数时变性的传播模型。本发明还公开了一种包括所述顾及参数时变性的传播模型建立方法的预测方法。本发明提供的这种顾及参数时变性的传播模型建立方法及预测方法，考虑现实环境中多类因素波动而使得传染病传播动力学模型中传染率与移出率具有时变性的特点，提出了一种顾及动力学模型参数时变性的传播模型建立方法及其对应的预测方法；本发明具有更强的现实性和可解释性，考虑了模型参数实时变化，可靠性高、准确性好；同时，本发明的预测方法也提高了流行病发展态势预测结果的可靠性和实用性。
顾及参数变性传播模型建立方法及其预测

[发明专利]一种城市道路交通缺失数据插值方法及相关设备-CN202211496560.1有效
发明人：邓敏;谌恺祺;雷凯媛;石岩;陈袁芳;徐亮 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种城市道路交通缺失数据插值方法及相关设备，包括：获取目标城市的路网数据以及与路网数据对应的历史交通流数据；根据路网数据中道路间的空间拓扑邻近性构建空间拓扑邻近图，得到第一权重矩阵；根据路网数据中道路间的环境属性相似性构建环境属性相似图，得到第二权重矩阵；对历史交通流数据进行数据增强；对多图卷积插值模型进行迭代训练，得到已训练完成的多图卷积插值模型；将第一权重矩阵、第二权重矩阵以及当前的交通流数据输入至已训练完成的多图卷积插值模型，对当前的交通流数据进行插值处理，得到目标交通流数据插值结果；解决了现有技术在时空异质的缺失模式下模型适应能力较差，无法提供可靠插值结果的问题。
一种城市道路交通缺失数据方法相关设备

[发明专利]一种基于场景依赖的非法游行路径动态预测的方法-CN201910440261.8有效
发明人：邓敏;陈袁芳;徐亮;石岩;刘宝举;罗靓;蔡建南 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景依赖的非法游行路径动态预测的方法，包括以下步骤：步骤101：获得城市路网数据、POI数据及警局数据，并对数据进行预处理操作；步骤102：根据所述城市路网数据构建道路网无向图；步骤103：将POI(不包含警察局)和警察局约束到路网上；步骤104：计算不同类别POI(不包含警察局)、路段和警察局对非法游行的影响力；步骤105：采用均值化方法对各指标数据进行无量纲处理；步骤106：对不同路段进行路段权重计算，并根据所计算的所述路段权重构建道路网络无向图G的弧段权重矩阵；步骤107：对游行终点已知的路径进行动态预测；步骤108：对游行终点未知的路径进行动态预测；步骤109：实时对游行的路径进行动态更新。
一种基于场景依赖非法游行路径动态预测方法

[发明专利]偶发性拥堵路径的探测方法-CN202010219735.9有效
发明人：甘志新;陈杰;蔡建南;陈袁芳;邓敏 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种偶发性拥堵路径的探测方法，包括：获取研究区域内多个车辆在目标时间段内的全球定位系统GPS轨迹数据；将研究区域的路网划分为多个路径单元，并根据获取到的GPS轨迹数据，确定每个路径单元的道路方向信息；根据多个车辆在目标时间段内的GPS轨迹数据，确定每个路径单元在当前时间段内的平均速度差异；根据路网中各路径单元的拓扑关系，以及每个路径单元在当前时间段内的平均速度差异，确定出候选路径；对候选路径的显著性进行判别，并当候选路径的显著性满足预设的显著性水平时，确定候选路径为偶发性拥堵路径。本发明能在顾及道路方向的情况下完成偶发性拥堵路径的探测，提升偶发性拥堵路径探测的准确性。
偶发性拥堵路径探测方法

[发明专利]多层次道路级浮动车异常轨迹探测方法-CN202010103090.2有效
发明人：刘慧敏;倪子和;石岩;王达;陈袁芳 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种多层次道路级浮动车异常轨迹探测方法，包括：提取轨迹数据点集中车牌号相同、时间戳递增的GPS采样点，组成不同车辆的轨迹序列；将提取得到的出行轨迹数据与城市路网进行匹配，从而将轨迹点序列转化为道路级的路段序列；选择匹配度最高的候选轨迹为出行轨迹数据在城市路网中的移动轨迹，并使用匹配度最高的候选轨迹中轨迹点所在的路段序列表达原始出行轨迹的行驶路径。本发明方法顾及浮动车受到路网约束的条件，从全局和局部探测浮动车异常轨迹，使探测的异常轨迹更加全面和准确。
多层次道路浮动异常轨迹探测方法

[发明专利]一种基于移动聚类的城市交通拥堵精细识别方法-CN201911100627.3有效
发明人：石岩;王达;邓敏;唐建波;陈袁芳 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动聚类的城市交通拥堵精细识别方法，所述识别方法包括：步骤1，对轨迹数据进行预处理，所述预处理包括对所述轨迹数据进行数据清洗与路网匹配，并将匹配后的轨迹数据投影到相应时间片中；步骤2，提取每个时间片上具有显著高密度的空间簇，进一步度量相邻时间片的簇间相似性，提取候选拥堵时空簇；步骤3，计算所述时空簇的平均速度和成长时长，若计算得到的平均速度和成长时长达到预设条件，则识别该时空簇为包含交通拥堵现象的时空区域。本发明能够挖掘路网环境下交通拥堵的精细时空范围、拥堵规模和生存时间等特征，同时本发明基于低成本车辆轨迹大数据，能够有效识别交通拥堵从发生到结束的全生命周期过程。
一种基于移动城市交通拥堵精细识别方法

[发明专利]一种面向公安事件的时空级联模式非参数检验方法-CN201710888304.X有效
发明人：邓敏;蔡建南;陈袁芳;刘启亮;唐建波;杨学习 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向公安事件的时空级联模式非参数检验方法，根据每个候选级联模式中各类公安事件的时空分布数据的时空分布特征，构建多元事件时空分布相互独立的零模型；然后将级联参与指数作为候选级联模式频繁度的度量指标，从而对其显著性进行判别。本发明方法不仅能够有效识别公安事件间具有统计意义的显著时空级联模式，且无需人为设置频繁度阈值，降低了现有方法的主观性，并进一步提高时空级联模式挖掘结果辅助解决公安事件防控问题的实用性与可靠性。
一种面向公安事件时空级联模式参数检验方法

[发明专利]一种结合OSM和遥感影像提取人行天桥的深度学习方法-CN201810559231.4有效
发明人：刘慧敏;王晓路;邓敏;陈袁芳;唐建波;黄金彩 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合OSM和遥感影像提取人行天桥目标的深度学习方法。首先根据所述人行天桥在开放街道地图（OpenStreetMap，OSM）中的语义信息、拓扑信息和形状信息，从所述OSM数据中自动识别与提取所述人行天桥；然后基于图像语义分割的深度神经网络模型获取所述人行天桥轮廓；进而对所述人行天桥进行结构建模与矢量成图；最后更新人行导航系统中的所述人行天桥数据。本发明不仅能够自动化识别OSM中的人行天桥，降低了现有方法的主观性，并且利用遥感影像数据弥补OSM不完整的缺点，同时兼顾数据的时效性和完整性，提高了人行天桥的识别效率和准确度。
人行天桥遥感影像神经网络模型遥感影像数据导航系统街道地图结构建模图像语义拓扑信息形状信息语义信息自动识别准确度矢量时效性主观性人行自动化分割学习更新开放

[发明专利]顾及案发时间不确定性的公安事件时空同现模式挖掘方法-CN201810771895.7在审
发明人：邓敏;陈袁芳;蔡建南;石岩;杨学习 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及案发时间不确定性的公安事件时空同现模式挖掘方法，所述方法包括：确定多类公安事件数据集；根据每类公安事件所记录的可能案发时间区间，分析所述每类公安事件在单位时间内的概率分布，为所述每类公安事件案发时间构建概率表达模型；根据每类公安事件案发时间的概率分布密度函数，计算参与候选时空同现模式中公安事件实例间的时空距离，并进一步度量候选时空同现模式频繁度，以确定所述候选时空同现模式是否为时空同现模式。本发明通过为公安事件案发时间建立概率模型，充分考虑公安事件案发时间不确定性，从而提高公安事件时空同现模式挖掘方法识别结果的准确率。
公安时空不确定性模式挖掘概率分布密度函数方法识别概率分布概率模型时间构建时间区间时空距离事件数据准确率度量概率记录分析

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