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湖南省交通科学研究院有限公司
企业湖南省交通科学研究院有限公司成立于2001年，位于湖南省。所属行业为研究和试验发展。经营范围包括建设工程勘察；建设工程设计；建设工程施工；建筑智能化系统设计。
国有控股高新技术企业研究和试验发展
数据集列表
智能交通应急决策模型
智能交通应急决策模型通过融合多源异构数据（如事件地理坐标、类型标签、实时视频流、气象参数及路网拓扑数据）来提升应对突发事件的能力。该系统利用深度学习技术、专家知识图谱推理以及历史案例匹配技术，实现对交通事故和极端天气等突发事件的快速响应。其核心在于构建AI动态决策引擎，生成分级交通管控方案，并与信号灯控制系统、第三方导航平台及应急指挥系统联动，形成完整的“感知-决策-执行-验证”闭环体系。
上海数据交易所2025-03-27 更新800
服务区人车流预测模型
服务区人车流预测模型通过整合高速公路主线流量、服务区车位、充电桩状态、加油站负荷及餐饮商超等多维数据，采用机器学习算法与多模态时空预测引擎，精准预测未来2小时的车流高峰时段与规模。该模型不仅提供应对突发事件的智能调度方案，还支持节假日流量预警及新能源车充电服务优化。其核心能力包括车流预测、资源调度、路径优化和用户服务推荐，旨在提升服务区运营效率，优化司乘人员体验。
上海数据交易所2025-03-27 更新1250
公交运行数据OD提取算法
公交运行数据OD提取算法是一款基于多源数据融合的智能分析工具，旨在从公交刷卡数据中推算乘客的完整出行过程。由于传统公交刷卡系统仅记录上车信息，无法直接获取下车站点，该算法结合公交GPS数据、线路站点信息及出行链分析方法，精准推测乘客下车站点。算法通过站点权重计算、出行链/环匹配及概率估算等方式，提高OD数据提取的准确性，为交通规划、公交调度优化及乘客出行模式分析提供可靠的数据支撑。
上海数据交易所2025-03-27 更新630
裁量基准智能推荐模型
裁量基准智能推荐模型是一款基于多源数据融合与可解释性机器学习技术的智能辅助决策系统，旨在为执法人员提供精准化、规范化的自由裁量建议。模型通过动态构建裁量基准库，融合法规条款、地方裁量标准及历史执法案例，形成全要素裁量知识体系。同时，采用特征工程与规则引擎，量化案件情形，分析裁量因子，并结合深度学习模型解析非结构化文本，匹配特殊情形规则，动态计算裁量建议，提高执法决策的科学性与一致性。
上海数据交易所2025-03-27 更新140
超限超载车辆溯源算法
超限超载车辆溯源算法基于货运车辆的轨迹数据，通过整合非现场检测点、源头企业、公路超限检测站、高速出入口等站点的称重记录及车辆GPS轨迹，精准溯源超限车辆的装载地、卸货地，并分析车辆行驶规律。算法利用数据清洗、站点权重计算、轨迹匹配及车辆停驻分析等技术，提高溯源的准确性和可靠性。该算法可应用于治超执法、货运监管及交通规划，为政府部门提供科学依据，提高监管效率，减少超限运输对公路设施的损害。
上海数据交易所2025-03-27 更新170
全息路网智能事件感知决策模型
全息路网智能事件感知决策模型利用高清视频监控（1080P/60fps）及GPS时空标签，采用多模态时空特征融合分析技术，能够识别包括违停、逆行、拥堵在内的9种交通异常情况。该系统通过动态规则引擎生成事件处置预案，并能将这些预案同步至交通信号控制系统和应急指挥平台。此外，系统同步构建事件数字孪生档案，基于海量历史数据，使用时空聚类算法预测风险并提供优化建议。
上海数据交易所2025-03-27 更新360
货运数据OD提取算法
该数据产品基于货车GPS轨迹数据分析，通过一系列算法流程实现对货运车辆出行起止点（OD）的精准提取。首先进行数据清洗，去除时间、位置异常及重复的数据，确保后续分析的准确性。接着，采用特定规则计算停留时间和匹配POI信息，以识别潜在的OD点，并进一步筛选出符合条件的OD对。整个过程不仅提升了数据质量，还为深入理解货车运营模式提供了坚实的基础。
上海数据交易所2025-03-27 更新2111
执法文书智能生成模型
执法文书智能生成模型是一款基于规则引擎与自然语言处理技术的智能文书生成系统，旨在提升交通违法案件处理的标准化与效率。该模型包含智能模板匹配引擎与多模态内容填充引擎，可精准提取案件特征，匹配最优模板，并通过多维度相似度计算优化文书生成。系统能够自动填充结构化与非结构化数据，并进行合规性校验，确保文书内容的准确性与合法性。该模型有效减少人工操作，提高执法文书生成的智能化程度。
上海数据交易所2025-03-27 更新100
大件运输轨迹偏离比对算法
轨迹偏离比对算法旨在比对运输车辆的实际行驶轨迹与许可证申请路线，确保车辆按规定路线行驶。该算法利用GIS地图投影与匹配技术，将申请路线结构化，并与实际路网进行拓扑映射。通过轨迹数据解析，还原车辆实际行驶路径，并采用空间关系分析方法计算路径重合度，实时检测偏离情况。该系统可用于运输监管、合规审查及突发事件管理，提高大件运输的安全性与规范性。
上海数据交易所2025-03-27 更新330
称重异常站点识别技术
称重异常站点识别技术基于大规模称重数据分析与机器学习算法，精准识别公路治超站点的称重精度偏离情况。该技术利用超限检测站、不停车检测点基础信息和检测信息，以及车辆定位数据，通过数据清洗、通行链构建及EM算法计算误差分布，筛选出误差较大的异常站点，并评估其称重偏差程度。算法可有效剔除无效数据，提高称重数据的可信度，助力治超执法部门精准监管，降低非现执法行政复议风险。
上海数据交易所2025-03-27 更新90