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公开(公告)号：CN115456036B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110649348.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 河北省交通规划设计研究院有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 王志斌 , 邱文利 , 许忠印 , 权恒友 , 李春杰 , 赵建东 , 董立强 , 陈攀 , 张博 , 李海冬 , 张少波 , 焦彦利 , 张垚 , 陈攀峰 , 张晨阳 , 付增辉 , 韩明敏 , 王亚世 , 陈溱 , 余智鑫 , 戴维森 , 陈蕾 , 党永强 , 蔡建辉 , 王斌 , 丁鹏飞 , 吴国宾 , 戎翠
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始北斗数据，将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔，得到速度时间序列数据；为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练；将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型，得到异常驾驶行为的识别结果。
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公开(公告)号：CN115527076B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110640515.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 河北省交通规划设计研究院有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 王志斌 , 邱文利 , 雷伟 , 许忠印 , 权恒友 , 赵建东 , 李春杰 , 冯雷 , 杨海峰 , 高新文 , 刘鹏祥 , 张莹 , 王洪涛 , 刘栋 , 郝文世 , 侯晓青 , 赵清杰 , 余智鑫 , 解振龙 , 张凯丽 , 陈溱 , 相宏伟 , 陈大豹 , 王斌 , 王京力 , 王波
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种营运车辆异常驾驶行为识别模型的构建方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中构建的识别模型难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始数据，将原始数据进行清洗；将清洗后的原始数据统一时间间隔，得到速度时间序列数据，并为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练，得到最优符号化多通道卷积神经网络模型。
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公开(公告)号：CN115456036A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110649348.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 河北省交通规划设计研究院有限公司 , 河北雄安京德高速公路有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 王志斌 , 李春杰 , 赵建东 , 邱文利 , 焦彦利 , 许忠印 , 付增辉 , 权恒友 , 陈溱 , 韩明敏 , 王亚世 , 余智鑫 , 戴维森 , 董立强 , 陈蕾 , 党永强 , 蔡建辉 , 王斌 , 陈攀 , 张博 , 丁鹏飞 , 李海冬 , 张少波 , 吴国宾 , 戎翠 , 张垚 , 陈攀峰 , 张晨阳
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始北斗数据，将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔，得到速度时间序列数据；为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练；将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型，得到异常驾驶行为的识别结果。
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公开(公告)号：CN115527076A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110640515.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 河北省交通规划设计研究院有限公司 , 河北雄安京德高速公路有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 王志斌 , 雷伟 , 赵建东 , 邱文利 , 李春杰 , 许忠印 , 权恒友 , 侯晓青 , 余智鑫 , 赵清杰 , 解振龙 , 张凯丽 , 陈溱 , 冯雷 , 杨海峰 , 相宏伟 , 高新文 , 刘鹏祥 , 陈大豹 , 张莹 , 王斌 , 王洪涛 , 王京力 , 王波 , 刘栋 , 郝文世
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种营运车辆异常驾驶行为识别模型的构建方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中构建的识别模型难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始数据，将原始数据进行清洗；将清洗后的原始数据统一时间间隔，得到速度时间序列数据，并为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练，得到最优符号化多通道卷积神经网络模型。
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