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1. WO2021036277 - MULTI-DIMENSIONAL URBAN TRAFFIC ANOMALY EVENT RECOGNITION METHOD BASED ON TERNARY GAUSSIAN MIXTURE MODEL

Publication Number WO/2021/036277
Publication Date 04.03.2021
International Application No. PCT/CN2020/084556
International Filing Date 13.04.2020
IPC
G08G 1/01 2006.01
GPHYSICS
08SIGNALLING
GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
1Traffic control systems for road vehicles
01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
CPC
G08G 1/0104
GPHYSICS
08SIGNALLING
GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
1Traffic control systems for road vehicles
01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
Applicants
  • 上海电科智能系统股份有限公司 SHANGHAI SEARI INTELLIGENT SYSTEM CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 吴超腾 WU, Chaoteng
  • 张璐 ZHANG, Lu
  • 高霄 GAO, Xiao
  • 周昱 ZHOU, Yu
  • 赵炜 ZHAO, Wei
  • 杨学晨 YANG, Xuechen
Agents
  • 上海璀汇知识产权代理事务所(普通合伙) SHANGHAI CUIHUI INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY (GENERAL PARTNERSHIP)
Priority Data
201910820821.230.08.2019CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) MULTI-DIMENSIONAL URBAN TRAFFIC ANOMALY EVENT RECOGNITION METHOD BASED ON TERNARY GAUSSIAN MIXTURE MODEL
(FR) PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'ÉVÉNEMENT D'ANOMALIE DE TRAFIC URBAIN MULTIDIMENSIONNEL BASÉ SUR UN MODÈLE DE MÉLANGE GAUSSIEN TERNAIRE
(ZH) 基于三元高斯混合模型的多维城市交通异常事件识别方法
Abstract
(EN)
Provided is a multidimensional urban traffic anomaly event recognition method based on a ternary Gaussian mixture model; using an artificial intelligence algorithm, the problem of automatic identification and determination of an urban traffic anomaly event is solved; the identification of the anomaly event is not limited to a single alert, but involves the comprehensive consideration of event data such as alert, accident, and construction; the invention is applicable to the entire city at the macro level, at middle-level regions, and at micro-level road sections.
(FR)
La présente invention concerne un procédé de reconnaissance d'événement d'anomalie de trafic urbain multidimensionnel basé sur un modèle de mélange gaussien ternaire ; à l'aide d'un algorithme d'intelligence artificielle, le problème d'identification et de détermination automatiques d'un événement d'anomalie de trafic urbain est résolu ; l'identification de l'événement d'anomalie n'est pas limitée à une seule alerte, mais implique la considération complète de données d'événement telles qu'une alerte, un accident et une construction ; l'invention est applicable à l'ensemble de la ville au niveau macro, au niveau des régions de niveau moyen, et au niveau de sections de route à niveau micro.
(ZH)
一种基于三元高斯混合模型的多维城市交通异常事件识别方法,运用人工智能算法,解决了对城市交通异常事件进行自动识别和研判的问题,异常事件的识别并不局限单一的警情,而是综合考虑警情、事故、施工等事件数据,对城市宏观整体、中观区域以及微观路段均适用。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau