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公开(公告)号：CN117079462B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311068738.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 云南省交通投资建设集团有限公司 , 云南省交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Apriori算法的路段突发交通事件预测系统及方法，属于交通数据处理技术领域，该系统包括原始数据获取模块、Apriori关联规则挖掘模块和动态交通事件分析模块，所述原始数据获取模块用以获取路段原始数据集，并输入Apriori关联规则挖掘模块；所述Apriori关联规则挖掘模块通过Apriori关联规则挖掘算法对高速公路交通事故风险进行识别，并输出关联规则；所述动态交通事件分析模块实时采集道路交通数据，与Apriori关联规则挖掘模块输出结果进行匹配，并将匹配结果作为预测的交通事件。本发明可提高路段突发交通事件的预测准确性，从而更好的应对后期容易发生的交通事件。
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公开(公告)号：CN116775665A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311068821.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 云南省交通投资建设集团有限公司 , 云南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F16/22 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高速公路日常运维管理的全自动任务发布系统，包括数据层、服务层和应用层，所述数据层按照最小维度对业务数据进行拆分，并存储于数据库中；所述服务层按照对业务服务的维度进行拆分，并输出至应用层；所述应用层将服务层输出的不同服务按照后台管理控制器、企业通信控制器和机电运维控制器三个维度分类，独立控制对应服务。本发明可实现对企业内各个业务流程的优化和改进，帮助企业实现更高效、更可靠的运营。
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公开(公告)号：CN117079462A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311068738.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 云南省交通投资建设集团有限公司 , 云南省交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Apriori算法的路段突发交通事件预测系统及方法，属于交通数据处理技术领域，该系统包括原始数据获取模块、Apriori关联规则挖掘模块和动态交通事件分析模块，所述原始数据获取模块用以获取路段原始数据集，并输入Apriori关联规则挖掘模块；所述Apriori关联规则挖掘模块通过Apriori关联规则挖掘算法对高速公路交通事故风险进行识别，并输出关联规则；所述动态交通事件分析模块实时采集道路交通数据，与Apriori关联规则挖掘模块输出结果进行匹配，并将匹配结果作为预测的交通事件。本发明可提高路段突发交通事件的预测准确性，从而更好的应对后期容易发生的交通事件。
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公开(公告)号：CN116775665B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311068821.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 云南省交通投资建设集团有限公司 , 云南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F16/22 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高速公路日常运维管理的全自动任务发布系统，包括数据层、服务层和应用层，所述数据层按照最小维度对业务数据进行拆分，并存储于数据库中；所述服务层按照对业务服务的维度进行拆分，并输出至应用层；所述应用层将服务层输出的不同服务按照后台管理控制器、企业通信控制器和机电运维控制器三个维度分类，独立控制对应服务。本发明可实现对企业内各个业务流程的优化和改进，帮助企业实现更高效、更可靠的运营。
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公开(公告)号：CN119862349A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510353104.9
申请日：2025-03-25
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司 , 云南云交科检测技术有限公司
Inventor： 刘健 , 年晓东 , 童娆娓 , 张开文 , 和永军 , 马聪 , 孙宏贤 , 彭国栋 , 张双 , 王宽 , 付镭 , 李健 , 邓云方 , 刘昊源 , 齐畅 , 李军 , 郭粉丽 , 卢江南 , 蒋旎 , 梁雄清 , 陈奕霖 , 杨静霄 , 李孝芳 , 杨琼花
IPC: G06F17/10 , G06Q30/0282
Abstract: 本发明涉及供应商资质评估技术领域，公开了一种基于大数据的供应商资质综合评估系统及方法，该评估方法，包括以下步骤：S1：获取供应商的基本信息数据；S2：获取供应商的试用信息数据；S3：获取天气信息数据；S4：通过分析模块对基本信息数据进行分析，获得供应商的基础评估指数；再通过分析模块对试用期的试用信息数据和天气信息数据进行分析，获得供应商的综合试用评估指数；最后通过对基础评估指数和综合试用评估指数进行分析，获得供应商综合评估指数；并根据供应商综合评估指数对供应商进行评级；更直观的了解到供应商的评估结果，根据评级结果可以直接判断是否能够合作，减少人为主观因素的干扰，使评估结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118939296A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411160317.1
申请日：2024-08-22
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，具体未一种基于OpenHarmony系统不中断服务场景下实现设备套件灰度升级方法，每个套件都具备单独编译、高移植性和低耦合的特点，升级过程中套件引擎控制的资源会被平滑卸载，并在升级成功后重新加载，确保服务在整个升级过程中始终保持在线状态，有效避免了其他套件业务的中断、服务重启或进程崩溃等严重问题。
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公开(公告)号：CN118093588A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410214740.9
申请日：2024-02-27
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司 , 昆明理工大学
Inventor： 杨童 , 和永军 , 蒙奕 , 郑毅 , 张云 , 马聪 , 傅蕊 , 熊蓝青 , 孙宏贤 , 苏轲江 , 姚庆华 , 赵明黎 , 陈保忠 , 奚桂林 , 龚洪东 , 刘华 , 邓霁恒 , 龚南波 , 张翔 , 彭国栋 , 李承武 , 鲁婷 , 刘拥华
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及高速公路联网数据检索技术领域，且公开了基于B‑Tree数据结构实现的快速检索系统及方法包括数据总控中心、检索模块、数据压缩模块、存储硬盘和缓存区。该基于B‑Tree数据结构实现的快速检索系统及方法Disk B‑Tree数据结构以及long‑hash算法的有序性特点被用来生成对应数据结构的名单参数，以实现在内存占用较小的情况下，保证数据检索的完整性和准确性，同时优化了收费车道软件名单参数的查询效率，解决了高速公路收费软件加载名单参数等数据内容增大导致的数据库占用内存过大以及检索耗时过长，目的是确保每个名单索引加载到内存不超过4K，且每次名单查询耗时不超过1毫秒，从而提升收费车道车辆通行效率。
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公开(公告)号：CN118093588B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410214740.9
申请日：2024-02-27
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司 , 昆明理工大学
Inventor： 杨童 , 和永军 , 蒙奕 , 郑毅 , 张云 , 马聪 , 傅蕊 , 熊蓝青 , 孙宏贤 , 苏轲江 , 姚庆华 , 赵明黎 , 陈保忠 , 奚桂林 , 龚洪东 , 刘华 , 邓霁恒 , 龚南波 , 张翔 , 彭国栋 , 李承武 , 鲁婷 , 刘拥华
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及高速公路联网数据检索技术领域，且公开了基于B‑Tree数据结构实现的快速检索系统及方法包括数据总控中心、检索模块、数据压缩模块、存储硬盘和缓存区。该基于B‑Tree数据结构实现的快速检索系统及方法Disk B‑Tree数据结构以及long‑hash算法的有序性特点被用来生成对应数据结构的名单参数，以实现在内存占用较小的情况下，保证数据检索的完整性和准确性，同时优化了收费车道软件名单参数的查询效率，解决了高速公路收费软件加载名单参数等数据内容增大导致的数据库占用内存过大以及检索耗时过长，目的是确保每个名单索引加载到内存不超过4K，且每次名单查询耗时不超过1毫秒，从而提升收费车道车辆通行效率。
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公开(公告)号：CN119107613A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411099828.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/143 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，且公开了基于改进YOLOv8的多尺度多目标热红外交通目标检测方法；该方法通过Parm_C2f模块、ADC_Detect Head模块和Wise IoU损失函数对YOLOv8网络进行改进，用Parm_C2f模块替换C2f模块，不仅增加了模型的参数量，一定程度上提升了模型的检测精度，还确保了FLOAPs不变，保证了模型推理速度，不直接受到参数量的增加所影响，采用ADC_Detect Head模块替换标准Detect Head模块，利用多尺度信息融合有效提取不同尺度样本目标信息，并采用自适应空洞卷积实现了对离多目标样本的有效特征提取，用Wise IoU损失函数动态地调整模型对多尺度多样本复杂交通环境下的样本的关注度，优化低质量样本的处理。
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公开(公告)号：CN118569258A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410645169.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 云南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于深度语义学习的实体识别与关联性分析方法。该方法主要包括数据预处理、实体识别、关联分析和模型评估四个部分。数据预处理包括数据清洗、文本标注和词向量化；实体识别使用改进的深度学习模型MSFM，该模型以BiLSTM‑CRF为基线，使用Bi‑GRU构建序列建模层，利用CRF构建标签解码层；关联性分析采用了Transformer模型，计算实体之间的语义相似度和上下文相关性；模型评估则通过精确率、召回率和F1得分等指标衡量模型性能。本发明的方法可以有效识别实体，并分析实体间的关联性，具有较高的准确率和可靠性。
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