CN110793482A - 一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** - Google Patents
一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN110793482A CN110793482A CN201911105804.7A CN201911105804A CN110793482A CN 110793482 A CN110793482 A CN 110793482A CN 201911105804 A CN201911105804 A CN 201911105804A CN 110793482 A CN110793482 A CN 110793482A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- control system
- information
- classification unit
- sample
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
- G01B21/02—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P3/00—Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,涉及车辆信息采集技术领域。本发明包括控制***、数据采集单元和分类单元;控制***与分类单元进行信息交互;分类单元与数据采集单元进行信息交互;分类单元对车速信息进行统计、整理、分类;分类单元该包括识别模块;识别模块对视频信息中的特征进行提取,并与判断出的车型进行核验。本发明通过控制***、数据采集单元和分类单元的作用,具有自动采集车辆样本数据信息、定点测算通过的所有车辆的车速,并进行统计、整理、分析、剔除、判断等处理,最后可以得到一个服从正态分布的车辆样本总量的优点。
Description
技术领域
本发明属于车辆信息采集技术领域,特别是涉及一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***。
背景技术
目前对车辆信息数据信息进行采集时,所需的样本量比较大,当需要该样本总量的数据信息服从正态分布时,所需的样本量可能会更大,且其计算量也是非常大的;如果通过人工进行车辆样本数据的采集,以及判断该样本是否服从正态分布时的工作量极大,也是比较复杂和耗费精力较大的。当我们需要对服从正态分布的车辆样本数据进行统计时,其工作量以及耗费精力很大的问题。
本发明的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,通过控制***、数据采集单元和分类单元的作用,先将其样本数据进行统计整理、分类、计算,并判断是否服从正态分布,若服从即测试结束;若不服从,控制***便会不断的接收新的样本数据信息和删除旧的样本数据信息,直至该样本数据信息服从正态分布,然后测试结束。具有自动采集车辆样本数据信息、定点测算通过的所有车辆的车速,并进行统计、整理、分析、剔除、判断等处理,最后可以得到一个服从正态分布的车辆样本总量的优点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,通过控制***、数据采集单元和分类单元的作用,解决了需要对服从正态分布的车辆样本数据进行统计时,其工作量以及耗费精力很大的问题。
为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明为一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,包括控制***、数据采集单元和分类单元;
所述控制***与分类单元连接;所述控制***与分类单元进行信息交互;所述分类单元与数据采集单元通过通信模块进行信息交互;所述数据采集单元包括车速采集模块、车型尺寸采集模块和车辆行驶视频采集模块;所述车速采集模块向分类单元输出车速信息;所述车型尺寸采集模块向分类单元输出车型尺寸信息;所述车型尺寸信息包括车身长度、车宽、车高的数据信息;所述车辆行驶视频采集模块为摄像头;所述摄像头向分类单元输出视频信息;所述分类单元对车速信息进行统计、整理、分类;所述分类单元对车型尺寸信息进行统计、整理、分析、判断、分类;所述分类单元该包括识别模块;所述识别模块对视频信息中的特征进行提取,并与判断出的车型进行核验;所述控制***接收分类单元的统计样本信息;所述控制***设置最大样本量为A;所述控制***设置最小样本量为B,其中,A>B。
进一步地,所述控制***逐一接收分类单元的每一个统计样本信息;所述控制***接收的样本总量达到最大样本量A时,所述控制***每接收到一个新的样本信息,便将最旧的那个样本信息进行删除,然后将整个样本总量进行统计整理,并验证该样本总量是否服从正态分布;所述控制***设置最大样本量为A和最小样本量为B的参数数值。
进一步地,所述控制***接收的样本总量的范围为A到B之间;所述控制***的样本总量设置为A到B之间的任意一个整数。
进一步地,所述车速采集模块为车速检测仪。
进一步地,所述车型尺寸采集模块包括车辆的高度测量仪、车辆的长度测量仪、车辆的宽度测量仪。
进一步地,所述分类单元对车型尺寸信息中的各个尺寸进行统计、整理、分析,所述分类单元通过通信模块与数据库进行信息交互,依据数据库的尺寸信息分析并判断该车辆的大小类型;所述分类单元将判断后的车型进行分类,并将数据传输至控制***。
进一步地,所述控制***将接收的统计样本信息中的车型比例信息进行判断,若车型比例不在有效范围内的数据,便将该数据进行剔除;所述控制***调节有效范围的参数。
进一步地,所述控制***实时判断新的样本总量是否服从正态分布。
进一步地,所述控制***判断该样本总量服从正态分布时,所述控制***控制数据采集单元为关闭状态,停止采集,测试结束。
本发明具有以下有益效果:
本发明通过控制***、数据采集单元和分类单元的作用,先将其样本数据进行统计整理、分类、计算,并判断是否服从正态分布,若服从即测试结束;若不服从,控制***便会不断的接收新的样本数据信息和删除旧的样本数据信息,直至该样本数据信息服从正态分布,然后测试结束。具有自动采集车辆样本数据信息、定点测算通过的所有车辆的车速,并进行统计、整理、分析、剔除、判断等处理,最后可以得到一个服从正态分布的车辆样本总量的优点。
当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明为一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,包括控制***、数据采集单元和分类单元;
所述控制***与分类单元连接;所述控制***与分类单元进行信息交互;所述分类单元与数据采集单元通过通信模块进行信息交互;所述数据采集单元包括车速采集模块、车型尺寸采集模块和车辆行驶视频采集模块;所述车速采集模块向分类单元输出车速信息;所述车型尺寸采集模块向分类单元输出车型尺寸信息;所述车型尺寸信息包括车身长度、车宽、车高的数据信息;所述车辆行驶视频采集模块为摄像头;所述摄像头向分类单元输出视频信息;所述分类单元对车速信息进行统计、整理、分类;所述分类单元对车型尺寸信息进行统计、整理、分析、判断、分类;所述分类单元该包括识别模块;所述识别模块对视频信息中的特征进行提取,并与判断出的车型进行核验;所述控制***接收分类单元的统计样本信息;所述控制***设置最大样本量为A;所述控制***设置最小样本量为B,其中,A>B。
进一步地,所述控制***逐一接收分类单元的每一个统计样本信息;所述控制***接收的样本总量达到最大样本量A时,所述控制***每接收到一个新的样本信息,便将最旧的那个样本信息进行删除,然后将整个样本总量进行统计整理,并验证该样本总量是否服从正态分布;所述控制***设置最大样本量为A和最小样本量为B的参数数值。
进一步地,所述控制***接收的样本总量的范围为A到B之间;所述控制***的样本总量设置为A到B之间的任意一个整数。
进一步地,所述车速采集模块为车速检测仪。
进一步地,所述车型尺寸采集模块包括车辆的高度测量仪、车辆的长度测量仪、车辆的宽度测量仪。
进一步地,所述分类单元对车型尺寸信息中的各个尺寸进行统计、整理、分析,所述分类单元通过通信模块与数据库进行信息交互,依据数据库的尺寸信息分析并判断该车辆的大小类型;所述分类单元将判断后的车型进行分类,并将数据传输至控制***。
进一步地,所述控制***将接收的统计样本信息中的车型比例信息进行判断,若车型比例不在有效范围内的数据,便将该数据进行剔除;所述控制***调节有效范围的参数。
进一步地,所述控制***实时判断新的样本总量是否服从正态分布。
进一步地,所述控制***判断该样本总量服从正态分布时,所述控制***控制数据采集单元为关闭状态,停止采集,测试结束。
例如:本发明的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***对某地段的车辆相关信息采集的数据为:
2018年某地段采集了526辆汽车的车速,其中大型汽车为168辆、小型汽车358辆;其大型汽车的平均车速为63km/h,标准差为S1;其小型汽车的平均车速为87km/h,标准差为S2;
本实施例中所设置的最大样本量为A为500;最小样本量为B为100;而本次测试的样本总量设置为300;该样本总量从0-300逐个增加,达到300时,每增加一个样本,便将样本中最旧的那个样本删除,一直保持样本总量为300;
其中小型汽车中分为:轿车、吉普车、微型车、轻型客车等几种车型;当微型车在小型汽车中的比例低于0.1%时,将微型车的样本数据进行剔除;其有效范围的比例可以设置为[1%,99%];
当小型汽车中的第26-325个样本的数据信息服从正态分布时,控制***控制数据采集单元为关闭状态,停止采集,测试结束,并保留该样本总量的数据信息。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (9)
1.一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于:包括控制***、数据采集单元和分类单元;
所述控制***与分类单元连接;所述控制***与分类单元进行信息交互;所述分类单元与数据采集单元通过通信模块进行信息交互;
所述数据采集单元包括车速采集模块、车型尺寸采集模块和车辆行驶视频采集模块;所述车速采集模块向分类单元输出车速信息;所述车型尺寸采集模块向分类单元输出车型尺寸信息;所述车型尺寸信息包括车身长度、车宽、车高的数据信息;所述车辆行驶视频采集模块为摄像头;所述摄像头向分类单元输出视频信息;
所述分类单元对车速信息进行统计、整理、分类;所述分类单元对车型尺寸信息进行统计、整理、分析、判断、分类;所述分类单元该包括识别模块;所述识别模块对视频信息中的特征进行提取,并与判断出的车型进行核验;
所述控制***接收分类单元的统计样本信息;所述控制***设置最大样本量为A;所述控制***设置最小样本量为B,其中,A>B。
2.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述控制***逐一接收分类单元的每一个统计样本信息;所述控制***接收的样本总量达到最大样本量A时,所述控制***每接收到一个新的样本信息,便将最旧的那个样本信息进行删除,然后将整个样本总量进行统计整理,并验证该样本总量是否服从正态分布;
所述控制***设置最大样本量为A和最小样本量为B的参数数值。
3.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述控制***接收的样本总量的范围为A到B之间;所述控制***的样本总量设置为A到B之间的任意一个整数。
4.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述车速采集模块为车速检测仪。
5.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述车型尺寸采集模块包括车辆的高度测量仪、车辆的长度测量仪、车辆的宽度测量仪。
6.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述分类单元对车型尺寸信息中的各个尺寸进行统计、整理、分析,所述分类单元通过通信模块与数据库进行信息交互,依据数据库的尺寸信息分析并判断该车辆的大小类型;所述分类单元将判断后的车型进行分类,并将数据传输至控制***。
7.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述控制***将接收的统计样本信息中的车型比例信息进行判断,若车型比例不在有效范围内的数据,便将该数据进行剔除;所述控制***调节有效范围的参数。
8.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述控制***实时判断新的样本总量是否服从正态分布。
9.根据权利要求1所述的一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集***,其特征在于,所述控制***判断该样本总量服从正态分布时,所述控制***控制数据采集单元为关闭状态,停止采集,测试结束。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911105804.7A CN110793482A (zh) | 2019-11-13 | 2019-11-13 | 一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911105804.7A CN110793482A (zh) | 2019-11-13 | 2019-11-13 | 一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110793482A true CN110793482A (zh) | 2020-02-14 |
Family
ID=69444280
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911105804.7A Pending CN110793482A (zh) | 2019-11-13 | 2019-11-13 | 一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110793482A (zh) |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2851697B2 (ja) * | 1990-11-22 | 1999-01-27 | 日本信号株式会社 | 画像式車輌感知器 |
CN1655208A (zh) * | 2004-12-31 | 2005-08-17 | 华南理工大学 | 一种机动车车型自动识别的方法 |
CN1897015A (zh) * | 2006-05-18 | 2007-01-17 | 王海燕 | 基于机器视觉的车辆检测和跟踪方法及*** |
CN101477358A (zh) * | 2008-01-04 | 2009-07-08 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 统计过程控制方法和装置 |
CN101882374A (zh) * | 2009-05-04 | 2010-11-10 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 一种车辆行程分布综合信息分析***及方法 |
CN102194129A (zh) * | 2011-05-13 | 2011-09-21 | 南京大学 | 基于车型聚类的交通流参数视频检测方法 |
CN103295402A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-09-11 | 广东惠利普路桥信息工程有限公司 | 智能交通超速抓拍*** |
CN104181883A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-12-03 | 青岛高校信息产业有限公司 | 实时数据采集***的异常数据实时处理方法 |
US9258736B2 (en) * | 2012-07-09 | 2016-02-09 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson | Broadcasting of data files and file repair procedure with regards to the broadcasted data files |
CN105676817A (zh) * | 2016-01-14 | 2016-06-15 | 西安电子科技大学 | 不同大小样本均值-标准偏差控制图的统计过程控制方法 |
CN106326602A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-01-11 | 江铃汽车股份有限公司 | 一种车辆设计属性目标设定方法 |
CN106331615A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 何颖 | 一种智能交通信息采集***及其静态信息采集方法 |
CN107122333A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-09-01 | 北京理工大学 | 一种降低测量数据不确定度的数据处理方法 |
WO2018142395A1 (en) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | Arbe Robotics Ltd | A radar-based system and method for real-time simultaneous localization and mapping |
CN108495258A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-04 | 重庆邮电大学 | 基于样本容量优化与方差分析的wlan室内定位方法 |
CN108648181A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-10-12 | 佛山科学技术学院 | 一种基于粒子滤波算法的汽车数量统计方法及其*** |
CN108829535A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-16 | 上海擎创信息技术有限公司 | 数据处理方法、终端及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-11-13 CN CN201911105804.7A patent/CN110793482A/zh active Pending
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2851697B2 (ja) * | 1990-11-22 | 1999-01-27 | 日本信号株式会社 | 画像式車輌感知器 |
CN1655208A (zh) * | 2004-12-31 | 2005-08-17 | 华南理工大学 | 一种机动车车型自动识别的方法 |
CN1897015A (zh) * | 2006-05-18 | 2007-01-17 | 王海燕 | 基于机器视觉的车辆检测和跟踪方法及*** |
CN101477358A (zh) * | 2008-01-04 | 2009-07-08 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 统计过程控制方法和装置 |
CN101882374A (zh) * | 2009-05-04 | 2010-11-10 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 一种车辆行程分布综合信息分析***及方法 |
CN102194129A (zh) * | 2011-05-13 | 2011-09-21 | 南京大学 | 基于车型聚类的交通流参数视频检测方法 |
US9258736B2 (en) * | 2012-07-09 | 2016-02-09 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson | Broadcasting of data files and file repair procedure with regards to the broadcasted data files |
CN103295402A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-09-11 | 广东惠利普路桥信息工程有限公司 | 智能交通超速抓拍*** |
CN104181883A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-12-03 | 青岛高校信息产业有限公司 | 实时数据采集***的异常数据实时处理方法 |
CN105676817A (zh) * | 2016-01-14 | 2016-06-15 | 西安电子科技大学 | 不同大小样本均值-标准偏差控制图的统计过程控制方法 |
CN106331615A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 何颖 | 一种智能交通信息采集***及其静态信息采集方法 |
CN106326602A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-01-11 | 江铃汽车股份有限公司 | 一种车辆设计属性目标设定方法 |
WO2018142395A1 (en) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | Arbe Robotics Ltd | A radar-based system and method for real-time simultaneous localization and mapping |
CN107122333A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-09-01 | 北京理工大学 | 一种降低测量数据不确定度的数据处理方法 |
CN108495258A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-04 | 重庆邮电大学 | 基于样本容量优化与方差分析的wlan室内定位方法 |
CN108648181A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-10-12 | 佛山科学技术学院 | 一种基于粒子滤波算法的汽车数量统计方法及其*** |
CN108829535A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-16 | 上海擎创信息技术有限公司 | 数据处理方法、终端及计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
聂佩林; 程智锋; 赵力萱; 詹承志: "物联网环境下的重点车辆监控海量信息处理研究", 《交通标准化》 * |
肖尧: "智能交通信息采集与融合技术的应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109146705B (zh) | 一种用电特征指标降维与极限学习机算法进行窃电检测的方法 | |
Oh et al. | Real-time traffic measurement from single loop inductive signatures | |
CN105489019B (zh) | 一种基于双音频信号采集的分车型的交通流量监测*** | |
CN107301433A (zh) | 基于聚类判别模型的网约车鉴别方法和*** | |
CN103679214B (zh) | 基于在线面积估计和多特征决策融合的车辆检测方法 | |
CN112767684A (zh) | 一种基于收费数据的高速公路交通拥堵检测方法 | |
CN103345842A (zh) | 一种道路车辆分型***及方法 | |
CN106910334B (zh) | 一种基于大数据预测路段状况的方法及装置 | |
CN104200670B (zh) | 一种基于车辆地磁感应特征的车辆车型识别方法 | |
CN111931810A (zh) | 一种基于多车的节能驾驶行为分析*** | |
CN114970943B (zh) | 一种高速公路事故类型与严重程度预测方法 | |
CN113689594A (zh) | 一种新的汽车行驶工况构造方法 | |
CN111125636A (zh) | 基于城市隧道的机动车排放因子计算方法 | |
CN112766054A (zh) | 一种基于图像识别的收费站防逃费智能方法与*** | |
CN112951271A (zh) | 一种基于声学辅助的隧道交通安全警示方法、*** | |
CN114186617B (zh) | 一种基于分布式深度学习的机械故障诊断方法 | |
CN113553548B (zh) | 一种基于车联网大数据的实际运行工况VSPBin划分方法 | |
CN110793482A (zh) | 一种收集符合正态分布的车辆样本数据采集*** | |
CN110400469A (zh) | 基于人车关联分析的准驾不符违法行为预警方法 | |
CN112287979A (zh) | 一种基于互信息的储能电池状态判定方法 | |
CN115497306A (zh) | 一种基于gis数据的速度区间权重计算方法 | |
DE19948416B4 (de) | Verfahren und Anordnung zum Ermitteln des Verkehrszustandes | |
CN114707573A (zh) | 一种基于基本驾驶操作事件的无监督驾驶风格分析方法 | |
CN113112803A (zh) | 基于视频监控的城市交通道路车流数据采集和分析处理*** | |
CN112937592B (zh) | 基于车头时距来辨识驾驶风格的方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200214 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |