公开(公告)号：CN112016735B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202010693026.4

申请日：2020-07-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈龙彪 ,  蒋之晗 ,  范晓亮 ,  王程 ,  洪虹

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开一种基于交通违法热点预测的巡逻路线规划方法、系统和可读存储介质，方法具体包括如下步骤：将离散的交通违法事件匹配到道路网络，得到交通违法热点候选区域；提取交通违法热点候选区域的相关时空特征组成数据集；采用拔靴抽样法从数据集中抽取三组训练数据集，分别用三组训练数据集通过协同训练与主动学习训练三组预测模型，所述预测模型采用树集成模型；利用所述三组预测模型，对无标签交通数据进行分类，预测未来交通违法热点的分布情况；根据交通违法热点分布情况，进行交警巡逻路线的建模和优化。本发明提供的方法能够低成本、高覆盖、实时的感知预测城市中的交通违法热点并规划交警巡逻路线，帮助城市交通管理部门全面深入地掌握城市中的交通违法热点，并且高效地规划交警巡逻路线。

公开(公告)号：CN115796287A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211226943.7

申请日：2022-10-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈龙彪 ,  王程 ,  何昕 ,  刘燕文 ,  肖德洪 ,  范晓亮 ,  吴圣杰 ,  王妤妃 ,  洪虹 ,  程明 ,  赵敏

IPC: G06N5/045 ,  G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的场所流量控制方法、系统及可读介质，通过获取人员数据、场所数据和办公数据，根据人员数据确定对应的空间因素、移动因素和健康因素，并基于空间因素、移动因素和健康因素构建雷达图，根据雷达图确定人员的健康状态评分；根据场所数据的历史流量数据采用经训练的LSTNet模型预测得到未来对应时刻的流量数据，并结合实际流量数据确定场所的负载状况；根据人员的健康状态评分、场所的负载状况和办公数据确定该人员进入该场所的权限；根据人员的健康状态评分、场所的负载状况通过排队论模型计算出该人员进入该场所的排队平均等待时间，该方法具有更细的细粒度，提供人员等待时长，避免人员拥挤，有利于场所内人流量的管控。

公开(公告)号：CN112016735A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010693026.4

申请日：2020-07-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈龙彪 ,  蒋之晗 ,  范晓亮 ,  王程 ,  洪虹

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于交通违法热点预测的巡逻路线规划方法、系统和可读存储介质，方法具体包括如下步骤：将离散的交通违法事件匹配到道路网络，得到交通违法热点候选区域；提取交通违法热点候选区域的相关时空特征组成数据集；采用拔靴抽样法从数据集中抽取三组训练数据集，分别用三组训练数据集通过协同训练与主动学习训练三组预测模型，所述预测模型采用树集成模型；利用所述三组预测模型，对无标签交通数据进行分类，预测未来交通违法热点的分布情况；根据交通违法热点分布情况，进行交警巡逻路线的建模和优化。本发明提供的方法能够低成本、高覆盖、实时的感知预测城市中的交通违法热点并规划交警巡逻路线，帮助城市交通管理部门全面深入地掌握城市中的交通违法热点，并且高效地规划交警巡逻路线。