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[发明专利]一种基于行程时间特性的重点监测车辆判别方法-CN202310884840.8在审
发明人：孙棣华;赵敏;黄嫘英 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行程时间特性的重点监测车辆判别方法，包括以下步骤：采集高速公路ETC数据，对通过两两相邻ETC门架的行车数据进行时空匹配；根据ETC时空匹配数据，计算通过两两相邻ETC门架的所有车辆的行程时间；提取多种典型路段的单车行程时间数据，设置行程时间阈值，筛选出有效行程时间记录，构建山区高速公路行程时间数据集；基于KDE‑FPCA进行车辆行程时间分布估计；基于CNN‑AM‑BiLSTM进行路段行程时间短时预测；基于行程时间分布及路段平均行程时间特点设计构建重点监测车辆特征数据集；设计构建重点监测车辆判别模型。本发明可适用于基于ETC数据的山区高速公路重点监测车辆判别，成本低、计算速率快。
一种基于行程时间特性重点监测车辆判别方法

[发明专利]一种基于核密度估计和孤立森林算法的车辆异常识别方法-CN202310065564.2在审
发明人：孙棣华;赵敏;黄嫘英 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核密度估计与孤立森林算法的车辆异常识别方法，包括：对通过高速公路两两相邻的ETC门架的行车数据进行时空匹配；根据ETC时空匹配数据，得到通过两两相邻ETC门架的所有车辆的行程时间；设置行程时间阈值，筛选出有效行程时间记录；根据车辆行程时间历史数据，得到一天内每个时间段的行程时间条件概率密度函数估计；根据估计的行程时间条件概率密度函数，建立行程时间分布模型；根据历史行程时间数据训练构建孤立森林模型，检测历史数据中的异常点；根据不同时段的行程时间分布函数，检测出历史行程时间数据中的异常值，生成基于不同时段的车辆行程时间异常判定标准。本发明可适用于基于ETC数据的高速公路异常车辆识别。
一种基于密度估计孤立森林算法车辆异常识别方法