异质行人的行为模拟方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118229336A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410211115.9

    申请日:2024-02-26

    IPC分类号: G06Q30/0202 G06Q30/0204

    摘要: 本公开涉及异质行人的行为模拟方法、装置、电子设备及存储介质,上述方法包括:获取目标行人的异质属性、初始位置信息以及移动方向;根据初始位置信息以及移动方向,确定目标行人的注意力范围,并获取注意力范围内的多个目标店铺;根据异质属性,分别获取多个目标店铺对目标行人的吸引力信息;将初始位置信息以及移动方向输入基于吸引力势能的社会力模型AP‑SFM中,获得目标行人在目标时刻的位置信息;根据目标位置信息以及初始位置信息,生成目标行人的预测出行轨迹。本公开提供的异质行人的行为模拟方法通过构建基于吸引力势能的社会力模型,描述不同店铺对具有不同异质属性的行人的吸引力,从而模拟异质行人的预测出行轨迹。

    一种基于服务概率的电动汽车维修站选址方法

    公开(公告)号:CN118096248A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410194378.3

    申请日:2024-02-22

    摘要: 本发明公开了一种基于服务概率的电动汽车维修站选址方法。传统模型无法及时调整以适应新的模式或需求。因需求点客户选择某个电动汽车维修站进行维修是一个不确定的情景,是一类概率数据,本发明引入服务概率这一指标,可以实现对需求点的个性化服务,这有助于在资源有限的情况下,将服务重点集中在关键需求点上,提高整体服务效益;增加了模型的灵活性。用户可以根据实际需求和场景要求调整阈值,以满足不同情况下的服务要求。这种可调性使得选址模型更具适用性,能够适应不同行业和需求。本发明有效地提高了以需求点为导向进行选址的准确性和针对性,弥补了传统最大覆盖模型的缺点,为未来相关行业选址设计工作提供科学合理的依据。

    一种以航标为信号中转站的船联网智能航运系统

    公开(公告)号:CN117746683A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311558289.4

    申请日:2023-11-22

    摘要: 本发明公开了一种以航标为信号中转站的船联网智能航运系统,包括航标中转站、岸边AIS基站、服务处理器和船载终端;本发明采用网络连接,并引入了航标中转站,以实现信号的采集和转发功能。通过航标中转站的部署,扩展了岸标AIS基站的传输距离,使得管理部门能够实时获取船舶航行信息和航道环境信息,有效监督和管理船舶的航行状态,从而确保内河航运的安全,并实现智能航运管理的目标。此外,航标中转站还配备了视频监控模块。本发明利用现有基础设施,充分利用了已有的内河航标设备,无需大规模改造或重建,工作复杂性和投资成本低;形成一个覆盖全水域的“船联网”智能航运系统,提升航行安全性和效率。

    一种耦合传统方法和深度卷积对抗生成网络的道路病害图片增强方法

    公开(公告)号:CN113034411B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202011512311.8

    申请日:2020-12-19

    IPC分类号: G06T5/50 G06T3/4007 G06T3/60

    摘要: 本发明公开了一种耦合传统方法和深度卷积对抗生成网络的道路病害图片增强方法,结合传统方法和深度卷积对抗生成网络对数据进行扩增,达到数据增强的效果。使用人工方法对原始破损路面进行采集、批量裁剪以及数据集制作。本发明基于对抗生成网络模型,用卷积神经网络来替代对抗生成网络中的多层感知机,经过生成器和判别器的互相博弈,不断迭代更新,使得生成器具有良好的生成路面病害图片能力,判别器具有良好的鉴别图片真假能力。本发明能够根据真实的路面病害照片生成新的高质量图片,达到扩充数据集的目的,为深度学习的路面病害识别提供了良好的条件,使训练出来的模型效果更好,模型的泛化能力更强。

    一种基于阻抗矩阵的改进时空网络交通流预测方法

    公开(公告)号:CN116884207A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310300118.5

    申请日:2023-03-26

    摘要: 本发明涉及一种基于阻抗矩阵的改进时空网络交通流流量预测方法,属于交通评价和控制领域。超前准确的流量预测可以为交通管理和控制提供决策的基础数据,有利于提升管控能力和效率。一方面,现有方法主要通过交通节点检测器的历史数据训练预测模型,忽略了节点之间的空间关系,导致不同节点的预测结果与实际有一定差距。另一方面,现有预测对长时间的流量数据相关性挖掘不足,往往难以完成较长时间颗粒的预测任务,以至于长时流量预测不准确。本专利对历史数据进行基础空间关系的构建,结合交通阻抗矩阵实时刻画路网节点间的空间关系,通过所提的STTN网络深度学习模型刻画更长时间的时间相关性,以提升长时流量预测的准确性。

    一种基于轨迹数据的路-车风险实时估计方法

    公开(公告)号:CN113744563B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202110883230.7

    申请日:2021-08-02

    IPC分类号: G08G1/16

    摘要: 一种基于轨迹数据的路‑车风险实时估计方法属于交通安全评价领域。随着智能网联技术的发展,车辆根据自身运行状态和所处环境的实时风险进行主动安全预警变为可能,实时准确的估计车辆运行风险以及所在路段的风险并用于车辆主动安全预警,可有效保障交通安全。传统高速公路的风险估计往往将事故数据与车辆行为进行联系,然而事故数据时效性差,准确率低,难以用于实时预警。本发明利用轨迹数据实时计算车辆在运行过程中由于换道和跟驰行为可能发生的风险,并基于单车风险量化路段风险,最后提出风险预警触发条件。本发明可应用于智能网联技术背景下的车辆单车级预警和路段级预警。

    一种利用网约车订单数据动态预测乘客等候时长的方法

    公开(公告)号:CN114548461A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210183024.X

    申请日:2022-02-27

    摘要: 一种利用网约车订单数据动态预测乘客等候时长的方法属于交通领域,可根据网约车用户的订单数据动态预测特定区域的乘客约车等候时长。以网约车用户的订单数据,建立基于朴素贝叶斯分类器的等候时长状态识别方法,包括:建立朴素贝叶斯分类器,计算乘客某类等候时长状态的概率以及发生某类停留状态时特征参数值(用车时段,用地类型,乘客所在网格I最近t分钟的预约订单数量、完成订单数量和累积负荷度)发生的概率;利用朴素贝叶斯分类器对网约车订单数据等候时长状态判别,先对数据进行预处理,确定每名乘客对应的网格,计算各个特征参数的值,利用建立好的朴素贝叶斯分类器,计算各类等候时长发生的条件概率,判断乘客等候时长状态的类别归属。

    一种基于配送优先级的多收货地址配送方法

    公开(公告)号:CN113689027A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110802727.1

    申请日:2021-07-15

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q10/08

    摘要: 本发明涉及一种基于配送优先级的多收货地址配送方法。配送系统利用配送优先级延迟期限判定单元,判定是否实行配送优先级措施,以及配送优先级延迟期限;推送商品收货提醒短信息,提示仅使用一个固定理想收货地址的可能配送优先级延迟期限;备选收货地址添加界面,当前到达批次的客户自行选择添加备选有效地址;确定当前批次的待服务客户和客户级别;多地址实施单元形成最优配送方案;短信通知当前批次可服务的网购客户最终的收货地址,未配送的包裹延迟至下一批次。通过采用本发明提供的基于配送优先级的多收货地址配送方法,可以减少物流配送的成本,提升配送效率。