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本公開涉及用于進(jìn)行移動服務(wù)的模擬的信息處理方法、程序以及信息處理終端。、近年來，隨著席卷以case(connected?autonomous?shared?electric：互聯(lián)自動駕駛共享電動)為代表的這種市場的環(huán)境變化，對于移動服務(wù)的需求也在不斷擴(kuò)增。然而，由于構(gòu)成移動服務(wù)的要素(服務(wù)...

本說明書涉及雪崩預(yù)測，特別涉及一種基于雪崩啟動物理模型的雪崩動態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)。、雪崩作為山區(qū)中最活躍且最具破壞力的自然災(zāi)害之一，它與滑坡、泥石流相似，具備潛在性和突發(fā)性的特點，往往難以準(zhǔn)確預(yù)測。雪崩災(zāi)害的發(fā)生不僅直接威脅到當(dāng)?shù)氐慕煌ò踩?，還可能導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施受損、人員傷亡及牲畜損失等嚴(yán)重后...

本發(fā)明涉及市政工程，尤其涉及一種城市輸排水管網(wǎng)檢測預(yù)警方法及系統(tǒng)。、隨著城市化進(jìn)程的加快，城市輸排水管網(wǎng)作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，其運行狀態(tài)直接關(guān)系到城市排水安全與居民正常生活；長期運行過程中，受泥沙沉積、管道老化、流速減緩等因素影響，輸排水管網(wǎng)極易發(fā)生局部或區(qū)域性淤積現(xiàn)象，導(dǎo)致排水...

本發(fā)明涉及智能駕駛，尤其涉及一種基于多模態(tài)感知的車輛碰撞風(fēng)險動態(tài)評估方法。、現(xiàn)有車輛碰撞風(fēng)險評估技術(shù)主要依賴單一距離閾值判斷車輛碰撞風(fēng)險，僅通過傳感器測量車距，未考慮環(huán)境因素（如路面濕滑、天氣狀況）和車輛動態(tài)變化（如打滑導(dǎo)致的位移）對碰撞風(fēng)險的影響，導(dǎo)致在復(fù)雜路況下誤判、漏判率高，無法滿足...

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種停車位的分配方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品。、當(dāng)前，智能停車場管理系統(tǒng)通?；谝曨l監(jiān)控、傳感器數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來實現(xiàn)對停車場的實時監(jiān)控與管理。在停車場的車輛識別和停車位管理方面，現(xiàn)有技術(shù)主要依賴于以下兩種方案：、基于視頻監(jiān)控的車輛識別：許多...

本申請屬于交通信號控制，更具體地說，是涉及交通信號燈智能控制方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。、在城市交通管理領(lǐng)域，交通信號燈的控制效果直接影響路口的通行效率和交通流暢度。傳統(tǒng)的交通信號燈控制方法大多采用固定配時方案，這種方案基于歷史交通數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)信號時長，難以適應(yīng)實時變化的交通流量、車輛排隊...

本發(fā)明涉及停車位狀態(tài)檢測的，具體涉及一種停車位狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)。、在現(xiàn)代城市停車管理中，地磁檢測器因其安裝隱蔽、不受天氣影響等優(yōu)點，被廣泛用于自動檢測車位是否被車輛占用。隨著共享經(jīng)濟(jì)模式的推廣，許多商業(yè)樓宇或住宅區(qū)的私有車位在閑置時段被開放為共享停車位，這要求車位狀態(tài)檢測系統(tǒng)不僅要準(zhǔn)確，...

本發(fā)明涉及熱融滑塌風(fēng)險監(jiān)測，具體為一種多年凍土區(qū)熱融滑塌風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)及方法。、多年凍土區(qū)是指地表以下溫度連續(xù)兩年或以上低于攝氏度的土層區(qū)域，多年凍土區(qū)主要分布在氣候寒冷的地區(qū)，如北極地區(qū)、高山和某些高緯度地區(qū)，多年凍土的形成主要取決于低溫條件，在氣候寒冷的地區(qū)，地表以下溫度持續(xù)低于攝氏度，...

本發(fā)明屬于氣體檢測，具體地說，涉及一種氣體報警器的測試裝置。、在氣體檢測領(lǐng)域，報警器的性能測試對于保障生產(chǎn)生活安全至關(guān)重要，報警器的準(zhǔn)確性、靈敏性、可靠性等性能指標(biāo)，直接決定了其能否在危險發(fā)生的第一時間發(fā)出有效警報，若報警器準(zhǔn)確性不足，可能出現(xiàn)誤報或漏報情況，可能會造成安全隱患。、目前，市...

本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害監(jiān)測的，特別涉及一種基于圖像智能識別的邊坡滑坡地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測方法及系統(tǒng)。、在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測領(lǐng)域，邊坡滑坡是一種常見的自然災(zāi)害，它對人們的生命財產(chǎn)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法依賴于人工巡視和地形測量，這些方法不僅效率低下，而且容易受到天氣和環(huán)境條件的影響。隨著圖像智能識別...

本申請涉及火災(zāi)監(jiān)測，尤其涉及一種森林火災(zāi)監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。、森林火災(zāi)是對生態(tài)環(huán)境、生物多樣性以及人類生命財產(chǎn)安全具有極大威脅的災(zāi)害。云南地區(qū)森林資源豐富，地形復(fù)雜，氣候多變，森林火災(zāi)頻發(fā)。傳統(tǒng)的森林火災(zāi)監(jiān)測手段，如衛(wèi)星監(jiān)測、視頻監(jiān)控、人工巡護(hù)、航空巡護(hù)等，各自存在一定的局限性...

本發(fā)明涉及老年人健康監(jiān)護(hù)，尤其涉及一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人噎食報警系統(tǒng)。、噎食是老人常見的意外事故之一，尤其是在患有吞咽障礙、認(rèn)知障礙或身體機(jī)能衰退的老人群體中，噎食發(fā)生的風(fēng)險更高，且一旦發(fā)生噎食，若不能在短時間內(nèi)得到及時救治，將嚴(yán)重危及老人的生命安全。傳統(tǒng)的噎食監(jiān)測方法主要依賴于...

本發(fā)明涉及一種根據(jù)在權(quán)利要求的前序部分中詳細(xì)定義的類型的用于檢測車輛內(nèi)部空間中的生物的方法，以及一種根據(jù)在權(quán)利要求的前序部分中詳細(xì)定義的類型的車輛。、在日常生活中可能出現(xiàn)兒童或動物被遺忘或故意留在車輛內(nèi)部空間中的情況。例如，狗主人想快速購物，但又不想帶上他的狗。特別是在夏季陽光強烈以及冬季...

本發(fā)明涉及交通信號燈，更具體的，涉及一種模塊化可拓展升級的交通信號燈。、交通信號燈是現(xiàn)代道路交通不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，交通信號燈通常安裝在道路交叉口、人行橫道等關(guān)鍵地點。交通信號燈通過明確的燈光指令，規(guī)范交通運行秩序，有效地降低了道路沖突風(fēng)險。、現(xiàn)有的交通信號燈，各個模塊一般比較固定，無法升...

本發(fā)明涉及災(zāi)害預(yù)警，具體涉及一種基于雨量的滑坡地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)及方法。、傳統(tǒng)系統(tǒng)往往依賴于歷史數(shù)據(jù)和靜態(tài)預(yù)警模型，缺少實時降雨和實時災(zāi)害數(shù)據(jù)的集成；缺乏實時數(shù)據(jù)更新使得傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng)無法及時反映突發(fā)的降雨事件或新的滑坡災(zāi)害風(fēng)險，預(yù)警反應(yīng)滯后，難以及時采取有效的預(yù)防措施；且傳統(tǒng)滑坡預(yù)警系統(tǒng)通常...

本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)，尤其涉及一種車路云協(xié)同的交通異常預(yù)警方法。、傳統(tǒng)的交通信控異常預(yù)警受限于“數(shù)據(jù)碎片化、模型淺層化、系統(tǒng)僵硬化”三重枷鎖。交通異常事件涉及車端（視頻、gps、can總線）數(shù)據(jù)、路側(cè)（雷達(dá)、信號機(jī)相位）數(shù)據(jù)、云端（氣象數(shù)據(jù)、歷史事件庫）等多模態(tài)數(shù)據(jù)，因缺乏統(tǒng)一時空基準(zhǔn)與...

本發(fā)明涉及檢測，尤其涉及的是一種惡劣天氣下路面狀態(tài)實時檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)方法。、在惡劣氣候條件下，傳統(tǒng)路面物理狀態(tài)檢測主要依賴人工巡檢，這種方法存在明顯的局限性。具體表現(xiàn)為：檢測精度低、數(shù)據(jù)維度單一、實時性差，且巡檢人員面臨較高安全風(fēng)險——在冰雪或暴雨天氣中事故率居高不下，低溫環(huán)境還易導(dǎo)致巡檢...

本發(fā)明涉及螺紋防松，具體涉及一種外部安裝的可調(diào)角度的螺栓松動預(yù)警裝置。、螺栓松動檢測方法多樣，傳統(tǒng)物理方法(如扭矩檢測、扭角測量、敲擊判斷及目視手感檢查)主要依據(jù)基礎(chǔ)物理量或直觀感受，基于振動的方法則通過分析頻譜特征與沖擊響應(yīng)，捕捉結(jié)構(gòu)振動特性的變化，基于變形或位移的檢測，利用應(yīng)變片監(jiān)測應(yīng)...

本申請涉及交通系統(tǒng)的，尤其涉及一種城市交通流預(yù)判系統(tǒng)。、當(dāng)前主流圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(如gcn)在城市交通流預(yù)測中普遍依賴固定路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將道路連接關(guān)系作為靜態(tài)先驗知識(如基于地理距離或車道數(shù)構(gòu)建鄰接矩陣)，嚴(yán)重制約了對交通流動態(tài)時序關(guān)聯(lián)的捕捉能力。城市交通中，節(jié)點間的流量依賴關(guān)系具有顯著時變...

本發(fā)明涉及智能交通系統(tǒng)，具體涉及一種基于lstm-gnn的畸形交叉口自適應(yīng)信號控制方法。、隨著城市化進(jìn)程的加快，交通擁堵問題日益嚴(yán)重，尤其是在畸形交叉口（如“y”形、“x”形、雙“t”形等不規(guī)則交叉口）處，交通流運行更加復(fù)雜，通行效率低下，容易引發(fā)擁堵和交通事故。傳統(tǒng)的固定信號控制方法難以...