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公开(公告)号：CN119250677B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411298723.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0833
Abstract: 本发明涉及一种大件运输车辆异常运营行为实时识别系统和识别方法，包括处理模块、通行证获取模块、称重数据获取模块、车牌信息获取模块和定位数据获取模块；处理模块根据通行证的失效日期判断需要监管的运输车辆，根据通行证中指定重量信息、车牌信息和称重数据判断对应运输车辆的承载状态，根据通行证中指定路线信息、车牌信息和定位数据断对应运输车辆的运输信息。本发明有助于提高大件运输行为的监管能力，打击各类相关违法行为，保护公路基础设施，提高公路运输安全水平。
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公开(公告)号：CN119250677A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411298723.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0833
Abstract: 本发明涉及一种大件运输车辆异常运营行为实时识别系统和识别方法，包括处理模块、通行证获取模块、称重数据获取模块、车牌信息获取模块和定位数据获取模块；处理模块根据通行证的失效日期判断需要监管的运输车辆，根据通行证中指定重量信息、车牌信息和称重数据判断对应运输车辆的承载状态，根据通行证中指定路线信息、车牌信息和定位数据断对应运输车辆的运输信息。本发明有助于提高大件运输行为的监管能力，打击各类相关违法行为，保护公路基础设施，提高公路运输安全水平。
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公开(公告)号：CN118095942A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410276575.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种融合性能指标多步预测的车道级养护计划生成方法，步骤1、确定道路养护计划实施周期；步骤2、预测断面质量指标：于多年车道级路面检测数据，利用集成模型XGBoost对路面性能指标值进行多步预测；步骤3、养护措施判断：构建多类型养护措施判断逻辑，基于路面参数确定断面未来多年的养护措施；步骤4、对车道级断面依次进行横向合并和纵向合并，构建养护项目；步骤5、预测项目指标；步骤6、构建养护决策多目标优化模型并求解确定路面车道级养护计划。本发明的应用能够实现道路车道级精细化养护，有效提高养护资金利用效率，降低养护成本和养护碳排放。
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公开(公告)号：CN112632374B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011502864.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种考虑定制公交的居民出行方式选择分析方法，属于交通经济学，交通管理与控制领域，包括：(1)出行方式选择集确定；(2)出行方式选择影响因素分析：确定居民出行方式选择的影响因素，影响因素分为三类，即居民个人属性，出行行为属性和出行方案属性；(3)数据收集及预处理：收集居民个人属性数据、出行行为属性数据、出行方案属性数据，并对收集得到的数据进行筛选处理；(4)建立考虑定制公交的出行方式选择模型，使用极大似然估计法对数据进行拟合，得到不同出行方式的效用模型。本发明可以有效模拟交通方式划分过程，得到不同出行方式分担率，并为定制公交的投入使用及后续发展提供重要的基础。
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公开(公告)号：CN113096429A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110257720.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明涉及一种基于公交调度站点和车辆服务范围的弹性公交线路生成方法，利用路网中的调度站点信息生成调度点对，依据车辆服务范围将各公交站点分配给合适的调度点对；需求响应阶段，根据分配结果确定每位乘客的出行方向，与乘客出行方向相同的线路将尝试和其匹配；匹配过程中采用节点插入算法检查方案的可行性并选取余度最大的线路作为最优方案，无法从既有线路中生成可行方案时为乘客开设新线；本发明完全按照乘客需求规划弹性公交线路，不再依赖预定线路或站点，能够充分展现弹性公交灵活性，提高乘客吸引力和市场竞争力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488574A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011485169.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取的出行需求预测方法，包括以下步骤：采集非集计出行数据并对其进行预处理；构造出行需求网格图；构造基于时空特征提取的出行需求预测模型；构造局部出行需求网格图的时间序列，将局部出行需求网格图的时间序列构造为空间特征训练样本集Ds，构造时间特征训练样本集DT；提取时空特征；构造预测训练样本集DP，使用预测训练样本集训练预测模块；将训练完成的空间特征提取模块、时间特征提取模块和预测模块加以拼接，得到端到端的预测模型，并将其作为最终的基于时空特征提取的出行需求预测模型。本发明提高出行需求的预测精度。
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公开(公告)号：CN112488422A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011485155.0
申请日：2020-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法，涉及交通需求预测技术领域，具体如下：采集多种交通方式的非集计出行数据，对非集计出行数据进行预处理；构造出行需求网格图；构造局部出行需求网格图的时间序列，构造多任务学习样本集，将局部出行需求网格图的时间序列构造为多任务学习样本集；构造基于多任务学习的出行需求预测模型；使用上述中的多任务学习样本集，训练所述基于多任务学习的出行需求预测模型，得到训练好的出行需求预测模型；利用训练好的出行需求预测模型即能进行多模式的出行需求预测。本发明融合多种出行需求预测任务，提高出行需求的预测精度。
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公开(公告)号：CN114724123A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210330783.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载监控视频的公交客流统计方法，包括：基于公交车前后门车载摄像头获取前后门目标区域视频数据；利用隔帧提取的方法对视频中图像进行提取；对各帧图像进行预处理；基于背景差分信息对公交上下车乘客的运动状态进行判定，绘制各帧像素波形图，对波形图进行超阈值判断和极值处理；匹配运动区域与波形图中符合计数条件的部分，更新一次初始计数；结合波长检验与关门时长检验对公交上下车乘客的重叠性计数进行修正，获得两个修正计数结果，与初始结果进行加权运算得到最终计数结果。本发明合理利用了公交已有监控设备，减少了公交调查时的人工成本，提高了公交上下客人数的计数效率。
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公开(公告)号：CN112632374A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011502864.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种考虑定制公交的居民出行方式选择分析方法，属于交通经济学，交通管理与控制领域，包括：(1)出行方式选择集确定；(2)出行方式选择影响因素分析：确定居民出行方式选择的影响因素，影响因素分为三类，即居民个人属性，出行行为属性和出行方案属性；(3)数据收集及预处理：收集居民个人属性数据、出行行为属性数据、出行方案属性数据，并对收集得到的数据进行筛选处理；(4)建立考虑定制公交的出行方式选择模型，使用极大似然估计法对数据进行拟合，得到不同出行方式的效用模型。本发明可以有效模拟交通方式划分过程，得到不同出行方式分担率，并为定制公交的投入使用及后续发展提供重要的基础。
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公开(公告)号：CN112508425A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011471127.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于弹性公交系统的城市出行用户画像体系构建方法，包括以下步骤：根据城市用地分类标准对13类POI数据进行重分类；利用TF‑IDF算法计算主要POI类型，赋予公交站点功能属性。基于弹性公交出行记录数据提取弹性公交OD，关联站点功能属性信息，并提取用户公交使用指标；关联用户基本属性，构建多级用户出行指标体系。基于定量的多级用户出行指标体系，进行出行指标标签化，获得用户事实标签以及模型标签。构建多级多粒度公交用户出行标签体系，即公交用户出行画像体系。建立公交用户全方位信息，分析城市居民公交出行画像，为公共交通的规划与调度提供数据基础，从而引导城市居民公交绿色出行。
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