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学者姓名：庞俊彪
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摘要 ：
随着互联网移动支付技术的蓬勃发展,轨道交通、城市公交及远郊公交等交通行业均构建了自己的移动付费乘车平台.但前期多种交通出行运营方付费二维码不通用、数据信息不互通,给交通数据管理、信息反馈和用户出行带来了诸多不便.因此,市民对交通出行付费方式统一化的呼声越来越高.文中基于中心接入规范的交通一码通乘应用方案,提出中心统一发码平台、中心公共管理平台和中心数据交换平台,解决二维码规范不同、用户信息管理不统一、业务规则及管理机制不一致等问题.一码通乘平台的构建可方便市民出行付费,便于交通运营企业的管理,同时为未来城市规划提供更充实的数据支撑.
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| GB/T 7714 | 隋莉颖 , 于海涛 , 杜勇 et al. 基于中心接入规范的交通一码通乘 [J]. | 交通科技 , 2021 , (5) : 95-99 . |
| MLA | 隋莉颖 et al. "基于中心接入规范的交通一码通乘" . | 交通科技 5 (2021) : 95-99 . |
| APA | 隋莉颖 , 于海涛 , 杜勇 , 边嘉乐 , 庞俊彪 . 基于中心接入规范的交通一码通乘 . | 交通科技 , 2021 , (5) , 95-99 . |
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摘要 ：
本发明涉及一种交通多平台统一管理的一码通乘系统，包括统一发码平台、公共管理平台和数据交换平台；统一发码平台用于管理交通各行业发码平台，设置一套共用的密钥；公共管理平台为跨交通行业的用户身份识别提供统一的信息映射管理；对跨交通行业的业务处理提供辅助管理工具；为交通数据中心提供跨行业管理需要的各类运行统计数据和监控数据；数据交换平台作为交通各行业间业务数据和推送数据交换的枢纽，系统接收到数据后根据数据类型进行不同的处理和转发。本发明通过统一协议规范和中心密钥，实现交通行业内跨行业对账清账，跨平台数据传输，便捷了市民和游客的出行，提升了各平台用户的体验感，同时对交通数据进行规范，实现交通信息实时更新。
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| GB/T 7714 | 杜勇 , 于海涛 , 赵子龙 et al. 一种交通多平台统一管理的一码通乘系统 : CN202110108924.3[P]. | 2021-01-27 . |
| MLA | 杜勇 et al. "一种交通多平台统一管理的一码通乘系统" : CN202110108924.3. | 2021-01-27 . |
| APA | 杜勇 , 于海涛 , 赵子龙 , 隋莉颖 , 肖冉东 , 边嘉乐 et al. 一种交通多平台统一管理的一码通乘系统 : CN202110108924.3. | 2021-01-27 . |
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摘要 ：
近年来,随着公共交通领域大数据、云计算、移动支付等新兴科技的应用,城市公交、轨道交通等公共交通行业都推出了二维码App实现了"刷手机"乘车.在为用户出行带来便捷的同时,出现了各App平台的信息数据不互联互通和二维码规范不一等问题.这给用户换乘交通工具时带来了不便,同时增加了交通部门的管理成本.本文基于HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)通信协议、HTML5(HyperText Markup Language 5)通信协议以及MQ(Message Queue)通信协议等多种通信协议构建一码通乘平台,统一各平台的二维码规范和对信息数据,让公共交通资源和数据管理朝着高效化、便捷化、规范化的方向发展.
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| GB/T 7714 | 隋莉颖 , 于海涛 , 杜勇 et al. 基于多通信协议的一码通乘平台技术研究 [J]. | 电脑知识与技术 , 2021 , 17 (27) : 10-12 . |
| MLA | 隋莉颖 et al. "基于多通信协议的一码通乘平台技术研究" . | 电脑知识与技术 17 . 27 (2021) : 10-12 . |
| APA | 隋莉颖 , 于海涛 , 杜勇 , 边嘉乐 , 庞俊彪 . 基于多通信协议的一码通乘平台技术研究 . | 电脑知识与技术 , 2021 , 17 (27) , 10-12 . |
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摘要 ：
本发明实施例提供一种路面裂缝检测方法、装置、电子设备及介质；该方法包括采集道路的路面图像；对所述路面图像进行预处理，得到分辨率梯度变化的多个输入图像；将所述多个输入图像输入预先训练的路面裂缝检测模型，得到计算结果；其中，所述路面裂缝检测模型是基于样本路面图像和所述样本路面图像的裂缝标记数据训练得到的，所述路面裂缝检测模型包括多个阶段，每个阶段间进行多次多尺度融合；根据所述路面裂缝检测模型的计算结果，输出检测结果。本发明实施例通过输入分辨率梯度变化的多个输入图像，使用具有多尺度融合结构的路面裂缝检测模型，实现了对复杂情况下的路面裂缝检测，减弱了噪声影响，提高了检测精度。
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| GB/T 7714 | 曾君 , 庞俊彪 , 李培育 et al. 路面裂缝检测方法、装置、电子设备及存储介质 : CN202011454642.0[P]. | 2020-12-10 . |
| MLA | 曾君 et al. "路面裂缝检测方法、装置、电子设备及存储介质" : CN202011454642.0. | 2020-12-10 . |
| APA | 曾君 , 庞俊彪 , 李培育 , 段立娟 , 黄庆明 . 路面裂缝检测方法、装置、电子设备及存储介质 : CN202011454642.0. | 2020-12-10 . |
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摘要 ：
本发明提供一种城市交通动态知识图谱的构建方法及装置，方法包括：根据城市交通站点的地点节点以及地点节点属性特征，确定地点节点关系模型；根据预设采样周期获取的地点节点、地点节点属性特征以及地点节点关系模型，构建城市交通动态知识图谱；其中，地点节点属性特征包括：地点节点兴趣点属性特征、地点节点社会事件属性特征、地点节点路链交通属性特征以及地点节点交通属性特征。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的城市交通动态知识图谱的构建方法及装置，通过构建城市交通动态知识图谱，能够提高知识图谱的动态特征，更准确的对交通变化进行预测，提高城市交通服务。
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| GB/T 7714 | 庞俊彪 , 王哲焜 , 吕龙龙 et al. 城市交通动态知识图谱的构建方法及装置 : CN202011364436.0[P]. | 2020-11-27 . |
| MLA | 庞俊彪 et al. "城市交通动态知识图谱的构建方法及装置" : CN202011364436.0. | 2020-11-27 . |
| APA | 庞俊彪 , 王哲焜 , 吕龙龙 , 黄庆明 , 尹宝才 . 城市交通动态知识图谱的构建方法及装置 : CN202011364436.0. | 2020-11-27 . |
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摘要 ：
Automatic crack detection from pavement images is an import research field. Meanwhile, crack detection is a challenge task: (1) manual labels are subjective because of low contrast between crack and the surrounding pavement and heavy workload; (2) the excessive dependence of supervised deep learning training on labels. To address these problems, we present an unsupervised method for learning mapping to translate crack images to binary images based on generative adversarial network. We introduce the cyclic consistent loss to increase accuracy of crack localization. Eight residual blocks connected convolutional neural network for feature extraction is used as generator and a 5-layer fully convolutional network is used as discriminator. We analyze the proposed framework and provide qualitative and quantitative comparison. The experimental results show that the proposed method achieves a better performance than several existing methods. © 2020 ACM.
关键词 ：
Binary images Binary images Convolution Convolution Convolutional neural networks Convolutional neural networks Crack detection Crack detection Deep learning Deep learning Multimedia signal processing Multimedia signal processing Multimedia systems Multimedia systems Pavements Pavements
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| GB/T 7714 | Duan, Lijuan , Geng, Huiling , Pang, Junbiao et al. Unsupervised Pixel-level Crack Detection Based on Generative Adversarial Network [C] . 2020 : 6-10 . |
| MLA | Duan, Lijuan et al. "Unsupervised Pixel-level Crack Detection Based on Generative Adversarial Network" . (2020) : 6-10 . |
| APA | Duan, Lijuan , Geng, Huiling , Pang, Junbiao , Zeng, Jun . Unsupervised Pixel-level Crack Detection Based on Generative Adversarial Network . (2020) : 6-10 . |
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摘要 ：
本发明涉及实验鼠动作识别领域，公开了一种实验鼠嗅探动作识别方法、模块及系统，识别方法包括：采集实验鼠视频数据；确定实验鼠外形姿态的关键点，并构建关键点模型；根据所述实验鼠视频数据和所述关键点模型，生成关键点识别模块；利用关键点识别模块识别实验鼠嗅探动作。识别模块包括视频采集子模块、关键点模型构建子模块和关键点识别模块生成子模块。识别系统包括箱体、漫反射板、衬板、光照装置以及识别模块。本发明基于实验鼠的姿态数据进行实验鼠嗅探动作识别，可以实时、准确、高效地识别实验鼠的嗅探动作以及姿态变化；还可采集到无阴影的实验鼠视频数据，保证视频数据采集准确，实现对实验鼠嗅探动作的自动化识别。
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| GB/T 7714 | 吴家琪 , 万书宏 , 刘新民 et al. 实验鼠嗅探动作识别方法、模块及系统 : CN201911286256.2[P]. | 2019-12-13 . |
| MLA | 吴家琪 et al. "实验鼠嗅探动作识别方法、模块及系统" : CN201911286256.2. | 2019-12-13 . |
| APA | 吴家琪 , 万书宏 , 刘新民 , 胡秦 , 吕静薇 , 吕龙龙 et al. 实验鼠嗅探动作识别方法、模块及系统 : CN201911286256.2. | 2019-12-13 . |
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摘要 ：
本发明实施例提供一种高速公路费用清分方法及装置，所述方法包括：获取摄像头拍摄的路况视频，根据视频确定待清分车辆的行驶轨迹，并根据待清分车辆的行驶轨迹从视频中截取车辆图片；根据车辆的时空特征在所述车辆图片中提取正负样本，根据样本训练车辆表观特征提取器，并通过训练后的车辆表观特征提取器提取表观特征；将表观特征与其它车辆进行对比，根据结果得到第二路况视频中待清分车辆的出现路段，模拟待清分车辆的可能行驶路径；根据路况视频计算瞬时速度；根据可能行驶路径及瞬时速度确定行驶路径；根据所述行驶路径及所述行驶路径对应的收费标准在各高速路投资主体间进行费用清分计算。采用本方法能够更准确的实现高速路费用的清分。
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| GB/T 7714 | 庞俊彪 , 李楠 , 黄庆明 . 高速公路费用清分方法及装置 : CN201911312883.9[P]. | 2019-12-18 . |
| MLA | 庞俊彪 et al. "高速公路费用清分方法及装置" : CN201911312883.9. | 2019-12-18 . |
| APA | 庞俊彪 , 李楠 , 黄庆明 . 高速公路费用清分方法及装置 : CN201911312883.9. | 2019-12-18 . |
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摘要 ：
公交到站时间预测作为提高公共交通运输服务水平的重要措施,能够鼓励用户使用公共交通出行,方便调度部门进行合理调度。通过研究现有文献,发现虽然已经提出了很多不同原理的公交到站时间预测方法,但由于各个文献中使用的数据集合、测试规模不同,所以在现有方法之间无法进行有效的比较,从而无法发现公交到站时间预测的基本问题。为了提供可靠准确的数据基础,实现在统一的数据集上公平地比较目前现有的方法,建立了北京市公交到站数据集。该公交到站数据集是目前为止最大的公交运营数据集,其中包含了各种复杂的路况和可能的情况。在北京市公交到站数据集上,通过选择典型到站预测方法,进行实验比较和结果分析,定位出公交到站时间预测的本质...
关键词 ：
公交到站时间预测 公交到站时间预测 GPS数据 GPS数据 算法评估 算法评估 性能比较 性能比较
引用：
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| GB/T 7714 | 庞俊彪 , 胡安静 , 黄晶 et al. 基于大规模数据的公交到站时间预测方法比较 [J]. | 计算机技术与发展 , 2019 , 29 (04) : 24-28 . |
| MLA | 庞俊彪 et al. "基于大规模数据的公交到站时间预测方法比较" . | 计算机技术与发展 29 . 04 (2019) : 24-28 . |
| APA | 庞俊彪 , 胡安静 , 黄晶 , 杜勇 , 于海涛 . 基于大规模数据的公交到站时间预测方法比较 . | 计算机技术与发展 , 2019 , 29 (04) , 24-28 . |
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摘要 ：
一种辨别出租车是否为克隆车的方法及系统。本发明提供了一种识别车辆是否为克隆车的方法，该方法包括：使用多个摄像头识别车辆信息，计算车辆与摄像头的最短距离并与阈值对比，将对比结果使用众包方法进行处理，得到该车是克隆车的概率。找出概率大于0.5的车牌，并绘制其GPS轨迹，将轨迹与摄像头安装位置进行对比，验证该车是否为克隆车。对比现有技术，该方法通过利用车辆的GPS数据和摄像头数据，有效的减少了摄像头因外界因素影响而导致的识别不准确，使得对车牌信息识别的正确率增加，且有效地减少了误判，使得克隆车识别的准确性和稳定性都得到了提升，为监管部门提供了很大的便利。
引用：
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| GB/T 7714 | 汪祖云 , 刘文平 , 董婉青 et al. 一种辨别出租车是否为克隆车的方法及系统 : CN201911211322.X[P]. | 2019-12-02 . |
| MLA | 汪祖云 et al. "一种辨别出租车是否为克隆车的方法及系统" : CN201911211322.X. | 2019-12-02 . |
| APA | 汪祖云 , 刘文平 , 董婉青 , 廖惠敏 , 杜勇 , 于海涛 et al. 一种辨别出租车是否为克隆车的方法及系统 : CN201911211322.X. | 2019-12-02 . |
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