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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

1,214 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

1,215 篇 电子文献
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学科分类号

1 篇 法学
- 1 篇 法学
1 篇 工学
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 交通运输工程
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

1 篇 行车时间
1 篇 目标路段
1 篇 车流量
1 篇 预测模型
1 篇 神经网络

机构

118 篇 腾讯科技有限公司
53 篇 北京百度网讯科技...
31 篇 北京嘀嘀无限科技...
30 篇 东南大学
17 篇 高德软件有限公司
17 篇 北京罗克维尔斯科...
15 篇 阿里巴巴集团控股...
14 篇 中国移动通信集团...
14 篇 阿波罗智联科技有...
13 篇 杭州海康威视系统...
13 篇 百度在线网络技术...
12 篇 青岛海信网络科技...
12 篇 阿里巴巴有限公司
12 篇 华为技术有限公司
12 篇 浙江吉利控股集团...
11 篇 中国第一汽车股份...
10 篇 北京万集科技股份...
10 篇 招商局重庆交通科...
9 篇 中国联合网络通信...
9 篇 北京三快在线科技...

作者

24 篇 侯琛
10 篇 王昊
10 篇 赵红超
8 篇 杨玲玲
8 篇 彭显玥
8 篇 刘国亮
8 篇 夏曙东
8 篇 李海波
8 篇 湛逸飞
8 篇 阳勇
8 篇 孙立光
7 篇 李成洲
7 篇 韩直
7 篇 王超
7 篇 王伟
7 篇 王健
7 篇 姚辉
7 篇 杨磊
6 篇 暴雨
6 篇 张鹏

语言

1,215 篇 中文

检索条件"主题词=目标路段"

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详细简洁

排序：

基于神经网络的目标路段行车时间及车流量预测模型研究

基于神经网络的目标路段行车时间及车流量预测模型研究

引用

作者：宋瑞蓉中国人民公安大学

学位级别：硕士

随着我国机动车数量的大幅度攀升,汽车已成为犯罪分子的重要作案工具,从车辆入手来寻找线索已成为侦破涉车案件的重要思路。其中,最常见的方法就是查找案发地点附近的摄像头,依据案发时间来确定摄像头排查范围。但由于案发地点具有隐蔽... 详细信息

随着我国机动车数量的大幅度攀升,汽车已成为犯罪分子的重要作案工具,从车辆入手来寻找线索已成为侦破涉车案件的重要思路。其中,最常见的方法就是查找案发地点附近的摄像头,依据案发时间来确定摄像头排查范围。但由于案发地点具有隐蔽性,通常可以查到的摄像头与案发地点之间还有一定距离,这就需要对这段目标路段的车流量及行车时间进行估算,估算结果越准确,需要查看监控的时间范围就越小,不仅能够保证查找范围的准确性,也能够提高线索筛查的效率。本文利用神经网络相关知识构建了行车时间及车流量预测模型,以缩小摄像头排查的时间范围,具体工作如下:1、针对行车时间预测任务,提出了基于ABi LSTM与XGBoost的组合模型。首先,在Bi LSTM模型上添加注意力机制,使模型能够对不同时间步赋予不同权重的关注。接着,使用两种调参方式对XGBoost中的参数进行调节。最后,将ABi LSTM模型与经过调参之后的XGBoost模型使用误差倒排法和最小绝对值法进行组合,提高了预测效果。2、针对行车时间预测任务,提出了RF-Deep AR概率预测模型,解决了现有行车时间预测模型只能提供数值预测的问题。首先,利用随机森林模型进行交通流量预测,然后,将其与其他属性特征一同输入Deep AR自回归网络概率预测模型,在数值预测的基础上给出不同分位数下的行车时间预测区间,使得预测结果适用于更多场景。3、针对车流量预测任务,提出了基于改进果蝇算法的混合小波神经网络模型。选择果蝇优化算法对小波神经网络的初始参数进行调节。将迭代次数和当前解的情况作为搜索半径和种群规模的动态调整因子,对果蝇算法进行了改进。使用误差补偿法将调参后的小波神经网络与其它模型进行组合,通过二次误差提取提高了模型的预测能力。4、针对车流量预测任务,提出了融合多维时空特征的CLABEK模型。由ConvLSTM、Bi LSTM和Dense神经网络分别提取时空特征、周期特征和额外特征(节假日、天气状况以及温度等);由卡尔曼滤波提取交通流的线性特征,提高了模型的综合特征提取能力及预测准确性。最终,与相关部门合作将所构建的模型与嫌疑车辆快速锁定技术结合,开发出了“基于视频大数据的锁定嫌疑车辆”智能工具软件,具有较高应用价值。

关键词：行车时间车流量神经网络目标路段预测模型

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目标路段确定方法和装置

目标路段确定方法和装置

引用

作者：张金鹏 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼

本发明实施例公开了一种目标路段确定方法和装置，通过获取的罚单信息在路网信息中匹配多个对应的路段信息，以进一步根据罚单信息中的道路信息和各路段信息的匹配值确定对应于罚单信息的目标路段信息。本发明实施例能够在获取到罚单信... 详细信息

标准号: CN112991728A

本发明实施例公开了一种目标路段确定方法和装置，通过获取的罚单信息在路网信息中匹配多个对应的路段信息，以进一步根据罚单信息中的道路信息和各路段信息的匹配值确定对应于罚单信息的目标路段信息。本发明实施例能够在获取到罚单信息后，通过罚单信息对应的道路与道路中各路段的匹配程度确定违停路段，即基于罚单信息对具体生成罚单信息的位置进行精准定位，提高了确定违停路段的准确性。进一步地，确定的违停路段可以用于在之后的出行过程中提醒驾驶人违停路段防止被处罚。

关键词：路段匹配路段信息目标路段方法和装置道路信息精准定位路网信息信息对应出行驾驶

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目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品

目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品

引用

作者：张守业张珠华吴雯玥胡汉伟 100176 北京市北京经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101

本公开提供了目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、车路协同等领域。具体实现方案为：获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，目标数据中包括驾驶模式发... 详细信息

标准号: CN115497317A

本公开提供了目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、车路协同等领域。具体实现方案为：获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；根据各目标数据中的位置信息确定与目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；根据切换次数以及预设的分簇条件对各路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；在多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。通过确定目标路段，从而能够基于该目标路段有针对性地对自动驾驶技术进行提升。

关键词：驾驶模式目标路段目标数据路段自动驾驶分簇预设可读存储介质人工智能领域位置信息确定测试条件车路协同目标车辆手动驾驶智能交通匹配

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目标路段确定方法和装置

目标路段确定方法和装置

引用

作者：张金鹏 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼

标准号: CN112991728B

关键词：路段匹配路段信息目标路段方法和装置道路信息精准定位路网信息信息对应出行驾驶

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目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品

目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品

引用

作者：张守业张珠华吴雯玥胡汉伟 100176 北京市北京经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101

标准号: CN115497317B

关键词：驾驶模式目标路段目标数据路段自动驾驶分簇预设可读存储介质人工智能领域位置信息确定测试条件车路协同目标车辆手动驾驶智能交通匹配

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目标路段筛选方法、装置、计算机设备和存储介质

目标路段筛选方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：钟志杰孙立光 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本发明实施例可应用于交通领域。本申请涉及一种目标路段筛选方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：从路网地图数据中，获取通往目标兴趣点的各引导路段以及包含至少一个引导路段的路段集合，该路... 详细信息

标准号: CN116932929A

本发明实施例可应用于交通领域。本申请涉及一种目标路段筛选方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：从路网地图数据中，获取通往目标兴趣点的各引导路段以及包含至少一个引导路段的路段集合，该路段集合所表征行程的目的地为目标兴趣点；基于每一引导路段在各路段集合中的出现次数，从各引导路段中筛选出出现次数满足次数筛选条件的热门引导路段；基于热门引导路段所在的路段集合所表征的子行程，确定至少包含子行程的目标行程；从每一目标行程中各自所包含的路段中，筛选出在各目标行程中的共现次数满足共现筛选条件的目标路段。采用上述方法，相当于对历史轨迹数据进行了降维处理，可以提高筛选工作效率。

关键词：路段路段集合目标行程筛选目标路段筛选条件兴趣点计算机可读存储介质计算机程序产品热门计算机设备工作效率降维处理交通领域历史轨迹路网地图申请应用

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目标路段的通过方法、系统、存储介质及电子装置

目标路段的通过方法、系统、存储介质及电子装置

引用

作者：张明凡徐永生 100033 北京市西城区金融街31号

本申请公开了一种目标路段的通过方法、系统、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：在车辆行驶到目标路段的情况下，接收所述车辆发送的所述目标路段的路况特征和所述车辆的车辆特征；根据车辆分析模型对所述路况特征和所述车辆的... 详细信息

标准号: CN114299739A

本申请公开了一种目标路段的通过方法、系统、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：在车辆行驶到目标路段的情况下，接收所述车辆发送的所述目标路段的路况特征和所述车辆的车辆特征；根据车辆分析模型对所述路况特征和所述车辆的车辆特征进行分析，确定所述车辆是否具备通过所述目标路段的能力，以及在所述车辆具备通过所述目标路段的能力的情况下，确定所述车辆通过所述目标路段的速度；向所述车辆发送指示信息，采用上述技术方案，解决了如何提高车辆通过积水路段的安全性的问题。

关键词：目标路段车辆特征车辆通过路况发送指示信息车辆分析车辆行驶存储介质电子装置积水发送路段申请分析

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目标路段的导航界面显示方法及计算机程序产品

目标路段的导航界面显示方法及计算机程序产品

引用

作者：杜骁淼 102200 北京市昌平区科技园区昌盛路18号B1座1-5层

本公开实施例公开了一种目标路段的导航界面显示方法及计算机程序产品，所述方法包括：获取目标路段上的至少一个形状点；所述目标路段的最后一个形状点在导航界面可见的前提下，预先计算所述被导航对象行驶至所述形状点时的展示比例尺... 详细信息

标准号: CN114812598A

本公开实施例公开了一种目标路段的导航界面显示方法及计算机程序产品，所述方法包括：获取目标路段上的至少一个形状点；所述目标路段的最后一个形状点在导航界面可见的前提下，预先计算所述被导航对象行驶至所述形状点时的展示比例尺；所述被导航对象在所述目标路段的行驶过程中，以所经过的所述形状点对应的所述展示比例尺在导航界面上展示所述目标路段。该技术方案能够使得被导航对象行驶至目标路段的任意位置时，均可以从导航界面看到目标路段前方的整体形状、弯曲度以及剩余路段多长等信息，能够更好地引导被导航对象在目标路段上行驶，提升了导航终端在目标路段处的导航性能。

关键词：目标路段导航对象比例尺导航界面行驶计算机程序产品导航界面显示展示导航性能导航终端获取目标剩余路段行驶过程预先计算整体形状弯曲度路段

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位置信息传送和接收、以及识别目标路段的方法和设备

位置信息传送和接收、以及识别目标路段的方法和设备

引用

作者：足立晋哉美国加利福尼亚州

一种位置信息传送方法，不管路况如何复杂，它都能够用少量的数据准确地传送数字地图上的位置和路况，该方法允许发射机根据目标路段上的相对位置发送用以指定数字地图上目标路段的路况信息以及指定事件发生位置的事件信息，并允许接收... 详细信息

标准号: CN101514904B

一种位置信息传送方法，不管路况如何复杂，它都能够用少量的数据准确地传送数字地图上的位置和路况，该方法允许发射机根据目标路段上的相对位置发送用以指定数字地图上目标路段的路况信息以及指定事件发生位置的事件信息，并允许接收机基于路况信息并通过地图匹配来识别数字地图上的目标路段，和基于事件信息来指定在目标路段上事件发生的位置，其中，发射机断续地选择(2)包含于目标路段中的节点，以发送节点的坐标数据和路况信息，并且接收机通过地图匹配来确定(4)包含于路况信息中的节点位置，以便通过路线搜索来获得(5)节点之间的路段并识别目标路段，由此使我们能够用少量数据有效而准确地发送数字地图上的事件位置。

关键词：目标路段路况信息数字地图发射机接收机地图匹配事件信息路况事件发生位置信息传送方法传送数字节点位置事件位置坐标数据断续地图路段

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基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法

基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法

引用

作者：谭浩彬谢元浩赖一多曾正刘朕罗子涵王雨晴 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

本发明涉及一种基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法，属于电动汽车技术领域，该方法包含如下步骤：S1：记录电动汽车正常行驶过程中的历史行驶状态参数；S2：对电动汽车的能耗因子进行物理建模，获得车辆瞬时能... 详细信息

标准号: CN108806021A

本发明涉及一种基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法，属于电动汽车技术领域，该方法包含如下步骤：S1：记录电动汽车正常行驶过程中的历史行驶状态参数；S2：对电动汽车的能耗因子进行物理建模，获得车辆瞬时能耗的物理模型；S3：选取任意目标路段，获取目标路段的道路信息，基于道路信息对每一个片段提取道路特征参数；S4：基于历史行驶状态参数，对片段的道路特征参数进行C均值模糊聚类，对离散化的速度区间构建马尔可夫概率转移矩阵；S5：根据概率转移矩阵，利用物理模型估计各个行驶工况块的能耗。本发明方法综合考虑固定道路信息和实时交通状况，实现对任意目标路段进行能耗预测的目的。

关键词：道路特征道路信息电动汽车目标路段概率转移矩阵行驶状态参数能耗能耗预测物理模型电动汽车技术基于物理模型实时交通状况获取目标模糊聚类片段提取速度区间物理建模行驶工况正常行驶综合考虑离散化构建路段记录

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