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公开(公告)号：CN111259767A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010031165.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/535 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T11/20 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了基于交通数据及街景数据的交通违法行为识别方法和系统。包括首先提取驾驶行为，构建驾驶行为数据库；对驾驶行为时的道路环境数据进行复原，获取对应的街景图片序列；通过目标检测算法检测其中的交通标志，判断交通标志的类型是否与驾驶行为相对应，从而判断驾驶行为是否违法。本发明通过地图匹配算法进行驾驶行为的提取，解决了直接从轨迹数据中提取转向等驾驶行为存在的各种弊端，将人工智能技术与大规模街景图片数据相结合，利用深度学习目标检测算法检测街景图片中的交通标志，为违法行为的识别提供依据；且通过将驾驶行为与街景图片相匹配，极大地减少了所需要进行检测的街景图片数量，准确识别出对应的违法驾驶行为。
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公开(公告)号：CN112862240A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011612210.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种基于城市大数据的道路障碍风险评估方法、装置和可存储介质，方法包括：城市路网提取：统计每个时间段各个网格浮动车的数量；将每个网格每个小时对应的浮动车数量进行聚类，提取出路网并且将路网分成相应路段；路网特征提取：提取每个路网网格对应的时空和情境特征；道路障碍风险预测：通过社交网络数据，爬取特定字段，获取到最终发生道路障碍数据；通过统计各个时段浮动车的数量，获取各个时段各个路网网格无发生道路障碍事件数据；基于Self‑training自训练模型的模型预测；本发明提供的方法，基于多源数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN111259767B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010031165.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/776 , G06V10/778 , G06V10/774 , G06F16/29 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了基于交通数据及街景数据的交通违法行为识别方法和系统。包括首先提取驾驶行为，构建驾驶行为数据库；对驾驶行为时的道路环境数据进行复原，获取对应的街景图片序列；通过目标检测算法检测其中的交通标志，判断交通标志的类型是否与驾驶行为相对应，从而判断驾驶行为是否违法。本发明通过地图匹配算法进行驾驶行为的提取，解决了直接从轨迹数据中提取转向等驾驶行为存在的各种弊端，将人工智能技术与大规模街景图片数据相结合，利用深度学习目标检测算法检测街景图片中的交通标志，为违法行为的识别提供依据；且通过将驾驶行为与街景图片相匹配，极大地减少了所需要进行检测的街景图片数量，准确识别出对应的违法驾驶行为。
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公开(公告)号：CN112862240B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011612210.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种基于城市大数据的道路障碍风险评估方法、装置和可存储介质，方法包括：城市路网提取：统计每个时间段各个网格浮动车的数量；将每个网格每个小时对应的浮动车数量进行聚类，提取出路网并且将路网分成相应路段；路网特征提取：提取每个路网网格对应的时空和情境特征；道路障碍风险预测：通过社交网络数据，爬取特定字段，获取到最终发生道路障碍数据；通过统计各个时段浮动车的数量，获取各个时段各个路网网格无发生道路障碍事件数据；基于Self‑training自训练模型的模型预测；本发明提供的方法，基于多源数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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