Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. WO2020108219 - PROCÉDÉ ET SYSTÈME D'ANALYSE DE DIFFÉRENCE ET DE DIVISION DE GROUPE BASÉE SUR UN RISQUE DE SÉCURITÉ ROUTIÈRE

Numéro de publication WO/2020/108219
Date de publication 04.06.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/114373
Date du dépôt international 30.10.2019
CIB
G08G 1/01 2006.01
GPHYSIQUE
08SIGNALISATION
GSYSTÈMES DE COMMANDE DU TRAFIC
1Systèmes de commande du trafic pour véhicules routiers
01Détection du mouvement du trafic pour le comptage ou la commande
G06Q 10/06 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
10Administration; Gestion
06Ressources, gestion de tâches, gestion d'hommes ou de projets, p.ex. organisation, planification, ordonnancement ou affectation de ressources en temps, hommes ou machines; Planification dans l'entreprise; Modèles organisationnels
CPC
G06Q 10/0635
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
06Resources, workflows, human or project management, e.g. organising, planning, scheduling or allocating time, human or machine resources; Enterprise planning; Organisational models
063Operations research or analysis
0635Risk analysis
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
G08G 1/0125
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
0125Traffic data processing
G08G 1/0129
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
0125Traffic data processing
0129for creating historical data or processing based on historical data
G08G 1/0133
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
0125Traffic data processing
0133for classifying traffic situation
Déposants
  • 江苏智通交通科技有限公司 JIANGSU ZHITONG TRANSPORTATION TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 刘林 LIU, Lin
  • 吕伟韬 LV, Weitao
  • 陈凝 CHEN, Ning
  • 饶欢 RAO, Huan
Mandataires
  • 南京九致知识产权代理事务所(普通合伙) NANJING JIUZHI INTELLECTUAL PROPERTY FIRM (GENERAL PARTNERSHIP)
Données relatives à la priorité
201811463865.630.11.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) TRAFFIC SAFETY RISK BASED GROUP DIVISION AND DIFFERENCE ANALYSIS METHOD AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME D'ANALYSE DE DIFFÉRENCE ET DE DIVISION DE GROUPE BASÉE SUR UN RISQUE DE SÉCURITÉ ROUTIÈRE
(ZH) 基于交通安全风险的群体划分与差异性分析方法及系统
Abrégé
(EN)
Traffic safety risk based group division and a difference analysis method and system: taking drivers and motor vehicles as objects, demarcating safety risks of the objects by using an ensemble learning algorithm and carrying out group division on the basis of the safety risks, and identifying salient difference indexes through a statistical approach; mining features of traffic participants from traffic behaviors thereof on the basis of the ensemble learning algorithm and demarcating safety risk degrees of said traffic participants, and in order to reduce data granularity of an analysis and determining program, dividing, according to the risk degrees, into a plurality of target groups having different safety levels; in order to overcome the problem that the ensemble learning algorithm lacks explanation during safety risk demarcation, accurately testing and identifying salient difference indexes among groups by using Fisher, thus accurately describing features of groups having various risk levels and providing data support for active traffic safety management.
(FR)
La présente invention concerne un système et un procédé d'analyse de différence et de division de groupe basée sur un risque de sécurité routière consistant : à prendre des conducteurs et des véhicules à moteur comme objets, à délimiter des risques de sécurité des objets à l'aide d'un algorithme d'apprentissage d'ensemble et à effectuer une division de groupe sur la base des risques de sécurité, et à identifier des indices de différence marquante par l'intermédiaire d'une approche statistique ; à explorer des caractéristiques d'usagers de la route à partir de leurs comportements de conduite sur la base de l'algorithme d'apprentissage d'ensemble et à délimiter des degrés de risque de sécurité desdits usagers de la route, et afin de réduire la granularité de données d'un programme d'analyse et de détermination, à diviser, selon les degrés de risque, en une pluralité de groupes cibles ayant différents niveaux de sécurité ; afin de surmonter le problème selon lequel l'algorithme d'apprentissage d'ensemble manque d'explication lors d'une démarcation de risque de sécurité, tester et identifier de manière précise des indices de différence marquante parmi des groupes en utilisant le mélange de Fisher permet de décrire de manière précise des caractéristiques de groupes ayant divers niveaux de risque et de fournir un support de données destiné à une gestion de sécurité routière active.
(ZH)
一种基于交通安全风险的群体划分与差异性分析方法及系统,以驾驶人、机动车为对象,通过集成学习算法标定对象安全风险,在此基础上进行群体划分,并通过统计学方法识别显著性差异指标;基于集成学习算法从交通参与者的交通行为表现中挖掘其特征,并标定其安全风险程度,为降低分析研判应用的数据颗粒度,根据风险度划分若干不同安全等级的目标群体;同时为了克服集成学习算法在安全风险标定的过程缺乏解释度的问题,通过Fisher费舍尔精确检验识别群体间的显著差异性指标,从而准确描述各风险等级群体的特征,为主动化的交通安全治理提供数据支撑。
Également publié en tant que
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international