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公开(公告)号：CN105869405B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201610355869.7
申请日：2016-05-25
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 一种基于卡口数据的城市道路交通拥堵指数计算方法，包括以下步骤：步骤1获取卡口数据；步骤2清洗卡口数据；步骤3构建车辆通行卡口对记录；步骤4基于流向概率自动采样相邻卡口对；步骤5计算相邻卡口对自由行程时间；步骤6构建相邻卡口对路段加权权重集合q；步骤7按照统计周期定时获取卡口数据，步骤8计算统计周期内交通指数。本发明提供一种准确性较好、灵活性良好、适用性较强的基于卡口数据的城市道路交通拥堵指数计算方法。
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公开(公告)号：CN105719489B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201610172075.7
申请日：2016-03-24
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G08G1/017
摘要： 一种基于卡口车辆流向概率的套牌车检测方法，包括以下步骤：S1.卡口数据的提取；S2.卡口数据的清洗；S3.确定行车轨迹；S4.提取卡口向量；S5.根据卡口向量计算卡口之间流向概率；S6.计算行车轨迹概率：对于包含N个点的行车轨迹，得到N‑1个卡口向量，根据S5中卡口流向概率，每个向量均对应一个概率，总共得到N‑1个概率值，记为Qm，m＝1，2，…，N‑1，如果Qm小于设定的卡口Ki的阈值Ti，那么认定该车出现一次行为异常，如果行为异常次数较多，说明套牌概率较高。本发明提供了一种避免依赖精确卡口坐标和路网结构、简化计算、适用性良好的基于车辆流向概率的套牌车检测方法。
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公开(公告)号：CN107480549A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710506066.1
申请日：2017-06-28
申请人： 银江股份有限公司
CPC分类号： G06F21/6254 , G06F16/353
摘要： 本发明涉及一种面向数据共享的敏感信息脱敏方法及系统，本发明采用统计学、自然语言处理技术和机器学习技术，实现了从数据发布到数据申请使用这一整个过程敏感数据的保护，提出了基于构建敏感信息关键词库、命名实体类和地址类等敏感信息的自动识别；使用Sigmoid函数计算敏感属性关联度；采用构建敏感属性生成规则库和命名实体脱敏规则以及核心的脱敏算法的组成方式进行脱敏策略；分别结合数值型敏感属性和分类型属性脱敏深度计算，得到整体数据集的脱敏程度，并采取下载链接地址Hash的方法实现数据的受控输出等，能够保证数据敏感信息安全和最大化满足分析挖掘要求的敏感信息处理策略，具有脱敏效果好、可靠性强等特点。
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公开(公告)号：CN107066791A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611175972.X
申请日：2016-12-19
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G16H50/20
摘要： 一种基于病人检验结果的辅助疾病诊断方法，首先，原始数据清洗，按照检验类别构建样本数据；其次，采用目前速度快准确率高的xgboost框架，改进算法降低错误率，设计模型损失函数优化模型迭代次数，根据样本类型训练多个诊断模型；进而，输出概率比较大的几种患者可能患有的疾病。本发明提供了一种可靠性高、辅助医生提高疾病诊断率并降低误诊率的疾病诊断方法。
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公开(公告)号：CN106816008A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710096129.0
申请日：2017-02-22
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 一种道路拥堵预警及拥堵形成时间预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取天数为D的道路流量和速度历史数据，进行高斯滤波处理；步骤2：计算路段即将发生拥堵时流量增长斜率参考值k、拥堵形成时间参考值t和流量连续超过参考值的比例p；步骤3：实时计算流量预警阈值，根据路段历史流量增长斜率k和i‑1时刻实时流量增长斜率Ki‑1，计算实时流量预警阈值Tli，如果当前流量超出Tli，则发出流量告警并计算实时的拥堵形成时间；步骤4、根据路段历史流量增长斜率k和当前实时流量增长斜率Ki、路段历史流量连续超过参考值的比例p和实时流量连续超过Tli的比例Pi、路段历史拥堵形成时间参考值t，计算实时的拥堵形成时间T。本发明有效预测交通拥堵形成时间、有效进行道路拥堵预警。
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公开(公告)号：CN104064023B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410272800.9
申请日：2014-06-18
申请人： 银江股份有限公司
摘要： 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于时空关联的动态交通流预测方法，该方法在对交通流数据进行预处理后建立时空矩阵，通过近邻局部线性重构方法对时空矩阵进行训练，找到预测用的一组近邻和权值，经过非负修正后进行预测，最后通过预测值对时空矩阵进行更新。本发明的有益效果在于：1、适用性强，能适用于任何微波检测路段；2、可行性强，只需要给定历史交通流量数据库，就能对数据进行训练和预测；3、计算速度快，复杂性较低，计算时间为秒级；4、预测精度高，消除了动态数据的随机性和波动性，提高了预测结果的准确性和可靠性；5、预测效率高，能实现多个5分钟时间段的多步交通流预测，能做到高效的短时和长时交通流预测。
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公开(公告)号：CN106022296A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610380318.6
申请日：2016-06-01
申请人： 银江股份有限公司
CPC分类号： G06K9/00825 , G06K9/6201 , G06K9/64 , G06K2209/15 , G08G1/017
摘要： 一种基于车辆热点区域的概率聚合的套牌车检测方法，包括以下步骤：S1.卡口数据的提取；S2.卡口数据的清洗；S3.计算卡口间流向概率；S4.计算行为异常车辆清单：根据S2中提取出来的每一辆车的卡口对，计算卡口对概率，按照概率低于设定阈值Ti的次数，降序排列，根据需要选取前N行作为行为异常车辆清单；S5.计算车辆热点区域卡口点；S6.计算车辆在两热点区域卡口点之间通行的概率；S7.根据S6所得卡口间概率，对所有卡口进行聚合；S8.根据车辆卡口聚合情况计算车辆套牌概率Z。本发明克服随机性的卡口号牌识别错误，利用车辆活动区域相对固定的特性，筛选出套牌嫌疑度较大的车辆、大大缩小嫌疑范围、实用性良好。
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公开(公告)号：CN104269057B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410512654.2
申请日：2014-09-29
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种基于浮动车OD数据的卡口传感器部署方法，主要包括以下步骤：(1)读取浮动车历史数据，进行预处理得到浮动车OD数据集X；(2)计算浮动车OD数据集X中的任意两点的距离，得到距离矩阵D＝(dij)n×n；(3)对浮动车OD数据集X进行基于密度和参考距离的聚类算法分析；(4)对步骤(3)得到的每个簇类数据集Xk进行第二次聚类算法分析并作去噪处理得到城市出行密集区；(5)对城市出行密集区进行地图匹配并编号；(6)根据城市交通干道信息确定卡口传感器的部署位置。本发明方法可行性强，计算量降低且运算速度快，可以为城市卡口传感器部署提供了实践指导方案。
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公开(公告)号：CN104240507B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410476845.8
申请日：2014-09-18
申请人： 银江股份有限公司
摘要： 一种基于多视角融合的交通小区划分方法，包括以下步骤：(1)读取浮动车数据，并进行数据预处理，整理浮动车数据，并在其中提取浮动车经纬度数据并存储为X1；(2)读取卡口数据，并进行数据预处理，提取卡口经纬度数据并存储为X2；(3)结合交通小区划分原则，采集自然约束信息，存储为X3；(4)计算约束矩阵，(5)基于可伸缩的约束谱聚类的聚类分析；(6)根据聚类结果，获得最终交通小区划分方案。本发明提供了一种融合多源数据，在定量化的影响因素的约束下进行聚类分析，全面地反映交通出行情况的基于多视角融合的交通小区划分方法。
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公开(公告)号：CN105719489A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610172075.7
申请日：2016-03-24
申请人： 银江股份有限公司
IPC分类号： G08G1/017
CPC分类号： G08G1/017
摘要： 一种基于卡口车辆流向概率的套牌车检测方法，包括以下步骤：S1.卡口数据的提取；S2.卡口数据的清洗；S3.确定行车轨迹；S4.提取卡口向量；S5.根据卡口向量计算卡口之间流向概率；S6.计算行车轨迹概率：对于包含N个点的行车轨迹，得到N?1个卡口向量，根据S5中卡口流向概率，每个向量均对应一个概率，总共得到N?1个概率值，记为Qi，如果Qi小于设定的阈值Ti，那么认定该车出现一次行为异常，如果行为异常次数较多，说明套牌概率较高。本发明提供了一种避免依赖精确卡口坐标和路网结构、简化计算、适用性良好的基于车辆流向概率的套牌车检测方法。
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