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龙图腾网获悉河北省交通规划设计研究院有限公司申请的专利一种基于数据处理的交通出行信息识别管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119920106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510405555.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于数据处理的交通出行信息识别管理系统及方法是由高煦明;范小勇;秦坤;许瑞宁;常方哲;潘显豪;白天昊;王聃同;孙旭;孙晓倩;唐旭磊设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据处理的交通出行信息识别管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据处理的交通出行信息识别管理系统及方法，涉及数据分析技术领域，本发明通过采集信令数据，识别目的地终点，组建出行识别系统，汇总人员编号的历史识别记录；计算平均停留时长与阈值，确定特征编号的特征记录集合；采集特征编号的职业信息，获取职业的出发时间点，确定职业特征时间段；设定训练周期，计算特征时间段的识别成功率，确定监测周期，计算风险值；监测特征时间段的实时识别成功率，低于阈值则提醒划分网格，高于阈值则调整监测周期，从而提高资源的利用率。

本发明授权一种基于数据处理的交通出行信息识别管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据处理的交通出行信息识别管理方法，其特征在于，方法包括： 步骤S100：通过采集信令数据，识别人员的目的地终点，组建出行识别系统，采集历史识别记录中的人员编号，汇总某个人员编号的历史识别记录集合； 步骤S200：在某个人员编号的历史识别记录集合中，计算所述人员编号的平均每天停留时长，计算平均停留时长阈值，确定特征编号的特征识别记录集合； 步骤S300：采集特征编号所对应的职业，得到某种职业的特征识别记录集合，采集特征识别记录的出发时间点，确定所述特征识别记录所对应的时间段，确定某个职业的特征时间段； 步骤S400：设定训练周期，计算特征时间段的识别成功率，确定特征时间段的监测周期，计算识别成功率的风险值； 所述步骤S400，包括以下步骤： 步骤S401：选取连续若干天作为训练周期，在某个职业的特征时间段集合中，获取在某天的某个特征时间段中的识别记录集合，采集某条识别记录的推测目的地终点与实际目的地终点，若推测目的地终点与实际目的地终点一致，则识别记录结果为成功，若推测目的地终点与实际目的地终点不一致，则识别记录结果为失败； 步骤S402：分别采集在某天的某个特征时间段中的识别记录结果为成功和失败的数量，根据以下公式计算在某天的某个特征时间段的识别成功率： 其中，X表示为在某天的某个特征时间段的识别成功率，Y表示为在某天的某个特征时间段中的记录结果为成功的数量，Z表示为在某天的某个特征时间段中的记录结果为失败的数量； 步骤S403：将训练周期内的某个特征时间段的识别成功率按照时间顺序进行汇总，并以日期为X轴，以识别成功率为Y轴，绘制某个特征时间段的识别成功率曲线图； 步骤S404：设定识别成功率阈值，并在所述某个特征时间段的识别成功率曲线图标记所述识别成功率阈值，设定异常天数阈值，采集连续低于识别成功率阈值的天数，若所述天数达到异常天数阈值，则采集所述天数中最后一天的日期，设为某个特征时间段的监测周期； 步骤S405：采集在所述监测周期内低于识别成功率阈值的日期并设为异常日期，获取所述异常日期的识别成功率并设为异常识别成功率，将异常日期进行汇总，计算每个异常日期之间的间隔时长，根据以下公式计算识别成功率的风险值： 其中，H表示为识别成功率的风险值，N表示为低于识别成功率阈值的天数，Ee表示为第e段的间隔时长，f表示为间隔时长的总段数，V表示为识别成功率阈值，Sk表示为第k个异常识别成功率，h表示为异常识别成功率的总数，U表示为风险值的权值； 步骤S500：计算在特征时间段的监测周期内，特征时间段的实时识别成功率，若所述实时识别成功率低于识别成功率阈值时，则提醒工作人员，对网格进行重新划分，若所述实时识别成功率高于识别成功率阈值时，则计算动态调整后的监测周期。

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