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公开(公告)号：CN117911965B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410308849.9
申请日：2024-03-19
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 山东交通学院
Abstract: 本发明公开了一种基于航拍图像的高速公路交通事故识别方法及设备，属于交通事故分析技术领域，用于解决现有高速公路的交通事故地点难以快速且准确的确定，交通事故发现方式的效率低下，严重影响交通事故的及时处置的技术问题。方法包括：将第一视频帧中车辆目标集合的第一车辆目标进行特征提取，得到第一车辆目标的空间‑颜色特征；将第二视频帧中的第二车辆目标进行动态时间规划调整，得到跨帧关联目标对集合；将目标运动偏移量进行消除处理，得到目标运动绝对偏移量；并确定出跨帧关联目标对集合中的异常车辆；对异常车辆进行事故目标车辆提取，得到事故车辆；对事故车辆进行事故类型分析，以确定出第一视频帧中车辆的交通事故类型。
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公开(公告)号：CN118053289A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410033452.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 山东高速股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高速路网流量预警方法、装置、设备及存储介质，属于高速路网流量分析技术领域。本发明通过获取高速路网中各数据采样点提供的交通流量数据，其中，数据采样点所在区域与高速路网中的目标区域存在区域关联关系，并根据交通流量数据，对目标区域进行实时流量预测，从而可根据实时流量预测的结果，生成高速路网的交通情况的预警报告，以供相关人员根据预警报告，对高速路网进行管理，即通过获取到不同数据采样点位置的交通流量数据，将交通流量数据进行整合，对目标区域的流量情况进行实时预测，从而可提前预测到交通情况，提前通知相关人员及时处理不同的交通情况，提高了相关人员对高速路网交通情况进行管理的效率。
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公开(公告)号：CN116611586A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310882561.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 山东高速股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06F18/2337 , G08G1/01 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构网络的新建路网流量预测方法及系统，属于交通控制技术领域，用于解决如下技术问题：目前的新建交通量预测方法，未充分利用高速公路与普通国省道之间的交通流量交互作用机制，无法兼顾解决新建高速公路与新建普通国省道的流量估计问题。方法包括：构建双层异构公路网络；基于收费站数据，划分双层异构公路网络的交通小区单元；根据收费站数据，确定基于交通小区单元的初始OD分布矩阵；建立高速公路与普通公路的路径广义出行成本计算模型，并对初始OD分布矩阵进行迭代推算，得到当前OD分布矩阵；根据新建路段的广义出行成本以及所述当前OD分布矩阵，确定新建路段的交通流量预测值。
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公开(公告)号：CN114170695B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111407558.8
申请日：2021-11-24
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 东南大学
IPC: G07B15/06
Abstract: 本发明公布了基于车辆全息感知与OBU信息融合的智慧收费系统，包括：集成了激光雷达、视频感知器、RSU、交易检测设备的车辆全息与OBU融合系统的信息感知层；基于边缘计算服务器的车辆全息识别与检索边缘计算层；基于智慧门架协同与融合运算的云端中心处理服务器层；集成了ETC收费及稽查功能的应用软件层。本发明的有益效果在于：能够将车辆全息信息与OBU信息融合，获取高速公路场景中过路车辆全息信息以及车辆OBU与门架RSU的交易情况，并根据多源信息检索到未交易成功的车辆，能够实现门架间的智慧协同及融合运算，以减少ETC收费的逃、漏费率，并实现逃费车辆稽查功能，为公路收费管理提供良好的基础保障。
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公开(公告)号：CN115909741A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211520639.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 山东高速股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种交通状态的判别方法，包括：通过路网确定历史交通流数据，根据历史交通流数据确定历史特征集合，并根据历史特征集合确定空间映射模型；通过路网获取实时交通流数据，并将实时交通流数据进行时空分割，以得到目标数据块；对目标数据块进行特征提取，以得到目标特征，将目标特征与历史特征集合进行依次匹配，以得到多个特征对；将多个特征对输入至空间映射模型中，以输出目标特征对应的多个相似度，并将多个相似度进行排序，从而确定最大相似度，并根据最大相似度确定交通状态。本申请通过基于集成式局部空间映射模型对公路路网交通状态进行判别，对交通状态的判别更将准确和具体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998618A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210037164.6
申请日：2022-01-13
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/56 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公布了基于卷积神经网络模型的货车颜色识别方法，包括：基于车辆号牌及车辆对称性，定位货车车脸区域；基于货车车辆结构及颜色特征，构建货车车辆图像集；构建不同颜色空间下的卷积神经网络模型，优选CNN‑LAB模型进行货车颜色识别。本发明的有益效果在于：能够有效提取货车颜色特征区域，构建适用于神经网络学习的货车车辆颜色图像集，并选用合适的颜色空间模型与卷积神经网络，实现货车的颜色识别，为车辆属性识别丰富了维度，对于车辆识别有着重要的作用。
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公开(公告)号：CN114648876A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210306318.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 招商局重庆交通科研设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及交通监控及事故预防技术领域,具体涉及一种基于移动感知数据的交通事故预警系统，包括：每间隔预设时间段获取一次移动感知数据；根据各移动感知数据实时更新交通信息可视化地图；利用更新后的交通信息可视化地图获取用户附近的车辆信息；在车辆信息满足事故预防触发条件的情况下，触发对用户进行事故预警。这样，根据各移动感知数据实时更新交通信息可视化地图，然后利用更新后的交通信息可视化地图获取用户附近的车辆信息，通过实时更新的交通信息可视化地图便于随时获取用户附近的车辆信息，进而能够及时在车辆信息满足事故预防触发条件的情况下，快速触发对用户进行事故预警，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN114461962A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210100676.2
申请日：2022-01-27
Applicant: 山东高速股份有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F16/9537 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于实时路况的道路可变信息标志内容生成方法，属于高速公路情报板控制技术领域。该方法包括：S1：获取信息：获取热线平台信息和道路全程监控系统的图像，并对获取的信息进行格式处理；S2：处理信息：将步骤S1处理后的信息进行数据融合处理，判断信息的真实性，然后按照事件具体情况确定应当显示的内容；S3：信息发布：根据步骤S2确定的内容，并结合事件地点的时空关系生成下发内容。本发明大大减少了人工输入的工作量，同时具有覆盖面广、及时率高的特点。
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公开(公告)号：CN117935548B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410030735.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 山东高速股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种道路运营管理方法、装置、设备及存储介质，所述道路运营管理方法包括：获取道路运营数据；基于所述道路运营数据，确定当前道路的拥堵预测结果；确定所述拥堵预测结果对应的运营管理方案，并执行所述运营管理方案。本发明属于计算机技术领域，通过监测道路相关的道路运营数据，预测当前该道路在一段时间内是否会出现拥堵情况的拥堵预测结果，根据该拥堵预测结果，提早对该道路执行拥堵预测结果对应的运营管理方案，即在预发生交通拥堵的情况前，提前执行拥堵管制的运营管理方案，以此进一步地减缓交通拥堵，提高通行效率。
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公开(公告)号：CN118135799B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410544141.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 山东交通学院
IPC: G08G1/01 , G08G1/097 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种分层高速公路收费站出口的流量预测方法及设备，属于公路交通流量技术领域，用于解决现有的用户选择最优高速公路收费站比较困难，难以让用户在临近空间区域中选择出最佳的收费站出口，交通流量预测数据也不够准确，不利于用户的高效率出行的技术问题。方法包括：对高速公路网节点之间进行有关动静态特征下的相似度计算，得到网络节点相似度；对网络节点相似度进行相似度的筛选，确定出收费站小区；将多个神经网络模型进行模型组合，得到出口流量预测模型；对收费站小区中的目标小区进行出口流量的数据预测处理，得到小区出口流量；对小区出口流量进行有关目标收费站点的流量占比计算，确定出目标收费站点的站点出口流量。
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