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          南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司余引獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115547038B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202211135665.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G08G1/01;該發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法及系統(tǒng)是由余引;陶偉洋;魏健;周添一;楊玲麗;開(kāi)井泉設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-09-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法及系統(tǒng),包括:舉報(bào)數(shù)據(jù)獲取;噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)獲取;噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)預(yù)處理;歷史非法改裝車(chē)輛數(shù)據(jù)獲取;將噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)、歷史非法改裝車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),得到歷史非法改裝車(chē)輛出行的規(guī)律;根據(jù)得到的歷史非法改裝車(chē)輛出行的規(guī)律,進(jìn)行布控。本發(fā)明中不以噪音采集設(shè)備采集的聲音作為判斷依據(jù),排除了其他高噪聲車(chē)輛的干擾;同時(shí)也不需考慮設(shè)備覆蓋率不高的問(wèn)題。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于多源數(shù)據(jù)的噪聲車(chē)輛布控方法,其特征在于,包括步驟如下: 1舉報(bào)數(shù)據(jù)獲取:從相關(guān)的舉報(bào)平臺(tái)獲取交通舉報(bào)擾民數(shù)據(jù); 2噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)獲取:通過(guò)開(kāi)源代碼庫(kù)對(duì)所述交通舉報(bào)擾民數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù); 3噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)預(yù)處理:通過(guò)開(kāi)源代碼庫(kù)對(duì)所獲得的噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)的舉報(bào)內(nèi)容進(jìn)行自然語(yǔ)言處理;得到噪聲車(chē)輛的號(hào)牌種類(lèi)、號(hào)牌號(hào)碼、噪聲時(shí)段和噪聲地點(diǎn); 4歷史非法改裝車(chē)輛數(shù)據(jù)獲取:從違法數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取歷史非法改裝違法數(shù)據(jù),包括號(hào)牌種類(lèi)和號(hào)牌號(hào)碼; 5將噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)、歷史非法改裝車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì):查詢卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù),包括號(hào)牌種類(lèi)、號(hào)牌號(hào)碼、過(guò)車(chē)時(shí)間、卡口設(shè)備編號(hào),對(duì)噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)和歷史非法改裝車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),得到歷史非法改裝車(chē)輛出行的規(guī)律; 6根據(jù)步驟5中得到的歷史非法改裝車(chē)輛出行的規(guī)律,進(jìn)行布控; 所述步驟3具體步驟如下: 31對(duì)各噪聲舉報(bào)數(shù)據(jù)的舉報(bào)內(nèi)容進(jìn)行自然語(yǔ)言處理,使用python第三方庫(kù)jieba對(duì)語(yǔ)句進(jìn)行分詞; 32通過(guò)自然語(yǔ)言處理,對(duì)步驟31輸出的分詞結(jié)果數(shù)組進(jìn)行正則匹配,匹配出相應(yīng)的號(hào)牌種類(lèi)、號(hào)牌號(hào)碼、噪聲時(shí)間及噪聲地點(diǎn); 33生成噪聲車(chē)輛詳情表,噪聲車(chē)輛詳情表的字段包括號(hào)牌種類(lèi)、號(hào)牌號(hào)碼、噪聲時(shí)間、噪聲地點(diǎn)及備注; 所述步驟5具體步驟如下: 51根據(jù)步驟33生成的噪聲車(chē)輛詳情表,提取噪聲時(shí)間時(shí)段,分別對(duì)噪聲時(shí)段和噪聲地點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi),得到舉報(bào)次數(shù)排序前五的時(shí)段t1,t2,t3,t4,t5和排序前五的噪聲地點(diǎn)addr1,addr2,addr3,addr4,addr5; 52根據(jù)步驟51中得到的五個(gè)噪聲地點(diǎn),在地圖上選取各噪聲地點(diǎn)周?chē)?~3km的卡口設(shè)備,獲取各卡口設(shè)備的設(shè)備編號(hào); 53在卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中查詢所有歷史非法改裝車(chē)輛前30天的軌跡情況,時(shí)間限制條件為步驟51的五個(gè)時(shí)段,卡口設(shè)備限制條件為步驟52中的卡口設(shè)備的設(shè)備編號(hào); 54對(duì)步驟53的查詢結(jié)果按照過(guò)車(chē)次數(shù)進(jìn)行倒序排列,在卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中查詢過(guò)車(chē)數(shù)前n的非法改裝車(chē)輛前30天的過(guò)車(chē)時(shí)間及過(guò)車(chē)地點(diǎn); 55對(duì)步驟54的結(jié)果進(jìn)行聚合,得到歷史非法改裝車(chē)輛的高頻時(shí)段T1,T2,T3,T4,T5和高頻地點(diǎn)Addr1,Addr2,Addr3,Addr4,Addr5; 所述步驟6具體步驟如下: 將步驟55的高頻時(shí)段T1,T2,T3,T4,T5和高頻地點(diǎn)Addr1,Addr2,Addr3,Addr4,Addr5錄入交警監(jiān)控系統(tǒng),同時(shí)將步驟54中的n輛車(chē)錄入重點(diǎn)關(guān)注車(chē)輛,布置人員予以監(jiān)控。

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