专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于深信度网络的交通参数预测方法-CN201610643752.9有效
  • 潘理;李振邦;刘雄 - 上海交通大学
  • 2016-08-08 - 2021-02-12 - G06Q10/04
  • 本发明提供了一种基于深信度网络的交通参数预测方法,包括以下步骤:根据交通流的预测时间间隔,采集交通参数,在参数聚合的基础上,用归一化方法,对采集的交通参数进行预处理;建立基于深信度网络的交通参数预测方法,将归一化的交通参数划分为训练数据集合测试数据集,并利用测试数据集训练DBN模型;利用深信度网络预测模型进行交通参数预测;对比测试数据集和预测数据,进行误差分析。本发明通过分析并选取最佳神经网络结构,提高了参数预测的准确度。
  • 基于深信网络通流参数预测方法
  • [发明专利]交通预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202111374073.3在审
  • 余剑峤;张晨涵;张舒昱 - 南方科技大学
  • 2021-11-19 - 2022-03-04 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种交通预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质,交通预测方法包括:获取多个客户端发送的多个模型参数,将所述多个模型参数进行相似性分析,以将所述多个模型参数进行划分到对应的集群,对所述集群中的模型参数进行优化处理,以确定所述集群中的优化模型参数,将所述优化模型参数发送至服务器,以接收所述服务器根据所述优化模型参数建立的交通预测模型,获取交通待分析数据,将所述交通待分析数据代入所述交通预测模型以得到所述交通预测结果本发明通过获取优化模型参数进行分析预测,能够减少交通预测模型更新传输的通信开销。
  • 交通预测方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于人工标定的智能交通算法评估方法-CN201410074978.2有效
  • 辛乐;高江杰;房圣超;陈阳舟 - 北京工业大学
  • 2014-03-03 - 2014-05-21 - G08G1/01
  • 本发明涉及一种基于人工标定的智能交通算法评估方法,包括:建立交通视频数据库;利用ViPER软件对交通视频进行人工标定;将标定的参数保存为XML格式的文件,并将其导出;对XML文件进行数据分析,获取所需交通参数;完善交通视频数据库;对待验证算法进行评估。本发明通过人工识别和标定交通视频中车辆/行人/交通标志的时间—位置信息,由计算机自动获取交通参数,与基于计算机视觉的交通参数智能算法相比,大大提高了交通参数的精度。建立了多种交通参数智能算法的评估平台,可以对待验证算法进行多场景、多参数、全方面的验证评估。评估方法准确可靠,对被评估算法的改进和完善具有一定的指导作用。
  • 一种基于人工标定智能交通算法评估方法
  • [发明专利]一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法-CN202110069138.7有效
  • 郭建华;陆宇航 - 东南大学
  • 2021-01-19 - 2022-03-11 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法,包括以下步骤:Step1:动态确定检测频率;Step2:计算交通参数交通参数统计量;Step3:计算交通参数特征;Step4:进行阈值比较,输出交通事件检测结果Step5:计算历史误检率,根据历史误检率对交通参数特征阈值进行小步长调整。本发明通过动态确定检测频率,获取ETC门架数据,然后根据所获取的数据计算交通参数特征,包括路段平均速度变化量和车辆速度离散度变化量,同时将交通参数特征与其阈值进行比较,确定交通事件检测结果,最后计算历史误检率,根据历史误检率确定交通参数特征阈值的更新公式,以此对阈值进行小步长调整,从而实现交通事件的自适应实时高效检测。
  • 一种基于小步调整自适应交通事件检测方法
  • [发明专利]大规模路网交通流实时动态预测系统-CN201310190379.2有效
  • 陆化普;郭敏;李瑞敏;王明哲 - 清华大学;北京市公安局公安交通管理局
  • 2013-05-21 - 2013-08-14 - G08G1/01
  • 本发明提出一种大规模路网交通流实时动态预测系统。包括:交通流检测器,用于采集多个路况的交通参数;数据融合模块用于对交通参数进行融合;交通参数预测模块用于根据历史和融合数据对下个时间段的路况进行预测;交通流预测模型学习模块,用于对实测交通参数和预测信息进行对比,以根据比对结果对预测模型进行调整;交通地理信息平台用于显示道路交通流的当前和预测状态;交通流状态分类评价模块,用于根据多个交通参数对当前及预测的路况进行评价,以根据评价结果和预测信息对道路进行管控。根据本发明实施例的系统,通过实时采集的交通参数和道路交通流的时空关系预测路况信息,并根据预测信息对相应的路段或区域进行管控。
  • 大规模路网通流实时动态预测系统
  • [发明专利]一种RFID时空数据交通流特征参数预测方法-CN202010414026.6有效
  • 孙棣华;黄帅;赵敏 - 重庆大学
  • 2020-05-15 - 2022-02-01 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种RFID时空数据交通流特征参数预测方法,包括以下步骤:S1:获取RFID采集目标路段的交通数据,对交通数据进行时空相关性分析;S2:获取影响目标路段交通状态的交通流特征参数和能够反映目标路段交通状态的交通流特征参数的相关性;S3:预测目标路段在交通流稳定状态和交通流不稳定状态下的交通流特征参数;S4:对两种状态下的交通流特征参数进行加权组合。本发明克服了现有的预测方法计算量大、实时性和抗干扰能力差、预测精度不高、预测效率低等问题具有可以实现准确、全面、可靠的交通流特征参数预测,为改善交通拥堵问题提供了一种新思路的优点。
  • 一种rfid时空数据通流特征参数预测方法
  • [发明专利]基于AFCM-L2的城市道路交通状态判别方法及系统-CN201910024063.3有效
  • 吴紫恒;王兵;周芳;刘磊 - 安徽工业大学
  • 2019-01-10 - 2022-01-18 - G08G1/01
  • 公开了一种基于AFCM‑L2的城市道路交通状态判别方法及系统。该方法可以包括:步骤1:获取交通流历史参数数据;步骤2:进行交通状态聚类处理,确定多个最优交通状态模糊聚类中心;步骤3:通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集;步骤4:以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通参数数据的状态判别信息本发明通过交通状态模糊聚类中心,对实时交通参数数据的交通状态进行判别估计,确定实时交通参数数据的交通状态,增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性,为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划
  • 基于afcml2城市道路交通状态判别方法系统
  • [发明专利]一种路段交通状态确定方法及装置-CN201611090785.1有效
  • 杨珍珍;郭胜敏;李成宝;孙亚夫;夏曙东 - 北京掌行通信息技术有限公司
  • 2016-11-30 - 2019-05-17 - G08G1/01
  • 本发明实施例公开一种路段交通状态确定方法及装置。所述方法包括:根据预设的交通状态等级,对目标路段的交通历史数据样本进行交通状态评级;获取经交通状态评级后,各交通状态等级对应的交通历史数据样本中各预设的特征参数;根据各所述预设的特征参数及其对应的交通状态等级,获取所述预设的特征参数交通状态等级的对应关系;获取目标路段当前各预设的特征参数,并根据所述预设的特征参数交通状态等级的对应关系,获取目标路段当前的交通状态等级。所述装置基于所述方法,所述方法可准确地确定目标路段的交通状态,进而解决目标路段拥堵误报问题。
  • 一种路段交通状态确定方法装置

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