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公开(公告)号：CN116645820A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310429660.0
申请日：2023-04-20
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种车辆活跃度统计方法及系统，该方法包括：实时获取卡口过车数据；构建有效车牌库，将预设时间段内的卡口过车数据中的经过不同卡口数量大于第一阈值的车牌信息标记为有效车牌，并不断更新有效车牌库；判断卡口过车数据中的经过不同卡口数量小于第二阈值的车牌信息是否存在有效车牌库内，如果不存在，则将其剔除，并根据更新后的卡口过车数据统计不同维度的车辆活跃度；根据卡口过车数据获取所有卡口中的每个卡口对应的活跃度和相似性以得到关键卡口，以便在不同维度的车辆活跃度出现异常时根据其与关键卡口的对应关系进行数据补算；由此，从而不仅能够从宏观上反映道路交通出行情况，而且还能减少由于数据质量问题导致的数据波动。
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公开(公告)号：CN114882204A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210215789.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种船名自动识别方法和介质，其中方法包括以下步骤：获取船舶视频数据，并进行预处理，以提取船舶图像数据；将船舶图像输入到文字区域检测模型，以提取船舶图像对应的船名所在感兴趣区域，并对船名所在感兴趣区域进行标注，以及根据标注了船名所在感兴趣区域的船舶图像进行数据扩充，以生成训练样本集；根据训练样本集进行模型的训练，以得到最终船名自动识别模型；获取待识别船牌图像，并将待识别船牌图像输入到最终船名自动识别模型，以通过最终船名自动识别模型对待识别船牌图像的船名进行自动识别；能够自动对采集到的数据进行自动标注，提高识别模型的训练效率，降低识别模型训练过程中所需要消耗的人工成本。
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公开(公告)号：CN105897706B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610198252.9
申请日：2016-04-01
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种交通数据的通用解析处理方法，其包括步骤1：生成动态链接库：步骤11：根据交通行业数据的独特性，采用预定义的XML Schema格式对待解析数据的数据元素进行扩展和定义；步骤12：定义协议，该协议约定信息服务ID、归属单位和服务消息内容；步骤13：将定义好的协议生成配置信息；配置信息定义了待解析数据的元素信息和类型，并约定了与XML Schema中各元素之间的对应关系；步骤14：解析协议定义的待解析数据的配置信息，根据配置信息将待解析数据解析成标准协议的动态链接库；步骤2：处理交通数据时，首先获得待解析数据，根据动态链接库对待解析数据进行预处理，预处理之后再执行相应的操作指令。
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公开(公告)号：CN104867170B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510292641.3
申请日：2015-06-02
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06T11/20
Abstract: 公交线路密度分布图绘制方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1：分别获取各指定公交线路的路径参考点的经纬度坐标；步骤S2：将各路径参考点的经纬度坐标根据地图缩放比例和经纬度与屏幕坐标映射算法转换为对应的屏幕像素点坐标；步骤S3：分别获取各屏幕像素点对应的透明度，以及获取叠加的屏幕像素点的总透明度；以及步骤S4：根据各透明度和各总透明度分别获取对应的ARGB颜色值，以使用对应的ARGB颜色值绘制公交线路折线。上述发明通过获取透明度来获取代表公交线路数量，并利用对应的颜色绘制折线，实现在地图上通过色彩分级准确直观地显示公交线路的密度分布结果。
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公开(公告)号：CN114674326A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210216530.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G01C21/30
Abstract: 本发明提出了一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其中，该方法包括：获取路网数据并构建空间索引，获取待匹配轨迹数据，对轨迹数据从第一个点开始，其无前置点，将以半径搜索方式获取其匹配的候选路段，构建匹配概率模型确定其最符合的匹配路段；第二个点开始，其存在前置点，以其与前置点时间差和速度关系估计行程距离，以前置点的匹配路段开始深度优先遍历路径，直到路径里程刚好超过估计的行程距离停止遍历，得到候选路径，若此时得到的候选路段为空集，再通过半径搜索方式获取候选路段；最后同样构建匹配概率模型计算其对候选路段中每个路段的匹配概率选取最优结果，从而提高匹配准确度和匹配效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110765073B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910858586.8
申请日：2019-09-11
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/14 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种分布式存储系统的文件管理方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取待存储文件在分布式存储系统中的存储全路径；对存储全路径进行分割，以获取对应待存储文件的次级目录路径和文件名；判断是否存在索引信息为次级目录路径的第一目录节点；如果是，则根据父目录节点的目录名对第一目录节点进行查询；判断第一目录节点中是否存在目录名与待存储文件父目录节点的目录名相同的第二目录节点；如果是，则根据文件名新建待存储文件对应的文件节点，并构建文件节点与第二目录节点之间的映射关系；能够只存储目录节点索引不存储文件节点索引，有效降低分布式存储系统中的索引文件存储数据量，提高对于文件的存储效率和查询效率。
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公开(公告)号：CN109841057A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811318039.2
申请日：2018-11-07
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，包括如下步骤：1)获取关注车辆的GPS数据，根据GPS数据结合距离算法获取数据库中与该关注车辆最近的匹配路线；2)从数据库中提取该匹配路线上的所有交通元素的坐标，并根据关注车辆的行驶方向排除已过的交通元素；3)对所有交通元素的坐标采用GPS距离计算方法，获取最近一条匹配路线上距离关注车辆预设范围最近的用户指定数量的交通元素；4)定时获取关注车辆的位置,调取对应的所述最近的交通元素，以供分析获取关注车辆的信息及实施状况。本发明根据关注车辆的GPS数据针对性的调取相关信息，实时调取卡口数据及图像，使关注车辆一直保持在监测范围内，更具有针对性，更加方便，降低成本。
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公开(公告)号：CN104637108B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201510091928.X
申请日：2015-03-02
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G07C1/10
Abstract: 出租车驾驶员签到系统包括服务平台和签到车载终端，签到车载终端包括身份证识别模块、处理模块、无线通信模块和存储模块；该身份证识别模块用于读取身份证的唯一序列号信息；处理模块用于判断存储模块中是否存储有对应的身份信息，若是，读取存储模块中对应的身份信息，服务平台判断该身份信息是否与预存的驾驶员身份信息相匹配，若是，发送签到成功的反馈信息至签到车载终端；若存储模块中未存储有对应该唯一序列号信息的身份信息，发送该唯一序列号信息至服务平台，服务平台判断是否存储有对应的驾驶员身份信息，若是，将对应的驾驶员身份信息和签到成功的反馈信息发送至签到车载终端。本发明可方便司机实现签到的同时也不会耽误搭载乘客。
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公开(公告)号：CN105897706A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610198252.9
申请日：2016-04-01
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种交通数据的通用解析处理方法，其包括步骤1：生成动态链接库：步骤11：根据交通行业数据的独特性，采用预定义的XML Schema格式对待解析数据的数据元素进行扩展和定义；步骤12：定义协议，该协议约定信息服务ID、归属单位和服务消息内容；步骤13：将定义好的协议生成配置信息；配置信息定义了待解析数据的元素信息和类型，并约定了与XML Schema中各元素之间的对应关系；步骤14：解析协议定义的待解析数据的配置信息，根据配置信息将待解析数据解析成标准协议的动态链接库；步骤2：处理交通数据时，首先获得待解析数据，根据动态链接库对待解析数据进行预处理，预处理之后再执行相应的操作指令。
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公开(公告)号：CN116631180A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310395056.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F18/23213 , G06F18/10
Abstract: 本发明提出了一种车辆的出行类型识别方法及系统，其中，该方法包括：获取数据信息，其中，数据信息包括卡口设备信息数据、卡口过车数据、天气数据和节假日数据；对卡口过车数据进行处理，以得到车辆轨迹数据；根据车辆轨迹数据、卡口设备信息数据、天气数据和节假日数据进行车辆出行特征提取，以得到每一辆车在预设时间段内的出行特征信息；获取不同出行类型对应的每一辆车在预设时间段内的出行特征信息，并分别进行聚类处理，以得到不同出行类型对应的多个不同出行类别，以便根据每一辆车对应的出行特征信息对每一辆车的出行类型中的出行类别进行识别；从而精细化的识别出车辆的出行类型，更好的为交通管理提供数据支持。
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