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公开(公告)号：CN107808518A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711030849.3
申请日：2017-10-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多路谱聚类理论的交通小区划分方法，包括如下步骤：(1)获取路网划分基础数据；(2)根据道路检测器所在位置编号路网节点；(3)计算相邻节点之间路段的权重值；(4)建立路网密度Laplacian矩阵；(5)求解Laplacian矩阵特征值及特征向量；(6)选择Laplacian矩阵非零的前k个最小特征值及其对应的特征向量，使用k-means聚类算法聚成K类；(7)提取各区域内每条路段交通流密度；(8)检验各区域之间交通流密度均值方差检验是否显著，如果方差检验不显著，返回步骤(6)，并且K＝K+1；(9)通过边界交叉口分割区域；(10)划分结束。本发明能够简化划分流程，且达到区域内部路网差异最小、区域之间路网特性差异最大的目的。
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公开(公告)号：CN106652458A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710088907.1
申请日：2017-02-20
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0116 , G06Q10/04 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟车辆轨迹重构的在线城市道路路径行程时间估计方法，包括如下步骤：由信号控制交叉口上游路段车辆检测器获取实时采集的交通流数据，由交叉口信号机实时采集信号相位信息；实时估计交叉口交通波轨迹坐标，绘制信号交叉口存在的冲击波i、ii、iii、iv及其时空运行轨迹；将车辆行驶状态简化为以自由流速度在非排队路段上行驶以及在交叉口处的停车状态两类；对于计算车辆经过特定位置的时刻，通过提取虚拟车辆坐标序列中与特定位置信息相对应的车辆时空坐标获取，实现对车辆路径行程时间的估计。本发明能够获得任意时刻出发的车辆在路径上的传播状态及其到达路径上任意地点的在线行程时间，具有更高的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN106530767A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611137625.8
申请日：2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
CPC classification number: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于跟车法的干线信号协调优化方法，在缺少准确交通量的情况下，对干线信号协调优化前后方案及效果分别进行辅助分析及迭代优化。在信号优化方案实施前，通过跟车法，掌握现有的信号配时下的路口的排队长度、等待时间、路段间平均车速及行程时间。从而确定协调路段的统一周期、双周期、绿信比及合适的相位差并检验信号配时软件中的路网建立是否准确。对已经上传执行的干线信号协调优化方案，跟车法可以检验方案的实际应用情况，判断相位差、绿信比在实际道路情况下设置是否合理并进行微调。从而将理论的干线信号协调优化方案落实到实际应用中，并确保达到理想的效果。
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公开(公告)号：CN105205546A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510494806.5
申请日：2015-08-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市道路平面交叉口转向比例实时估计方法，包括在获得交叉口进口道断面交通流量和交叉口出口道对应的下游路段交通流量数据的基础上，分析了交叉口出口道与其下游路段之间的流量偏差模式，建立了转向比例估计卡尔曼滤波模型。根据交叉口进出口道流量守恒以及流量偏差的随机漫步建立转向比估计的卡尔曼滤波模型的观测方程，依据交叉口转向比例的短期波动连续性和平稳性特征，建立卡尔曼滤波模型的状态方程，采用了卡尔曼滤波算法实现了交叉口转向比例的实时估计。充分挖掘了交叉口出口道与下游路段的流量偏差的显著的随机波动模式，它可以为城市道路交叉口信号配时设计和优化提供准确、实时的交叉口交通流量转向比例信息。
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公开(公告)号：CN105139668A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510448450.1
申请日：2015-07-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于路段速度区间的城市干线双向绿波控制优化方法，通过历史车辆行驶速度数据，量化行驶速度的波动区间，实现了车速不均匀情况下的协调相位绿时和相位差参数的优化。本发明充分考虑路段速度随机波动性和非协调相位通行需求的基础上，提出了以相邻交叉口之间的绿波带宽最大化为目标的干线双向协调控制优化方法，并进行重叠度检验以防止可能出现的绿波带断层的现象。克服了传统的采用平均车速假设，忽略车速不均匀性的弊端，可有效的提升干线交通流的运行效率，良好的实用性特点确保了实际应用的可操作性，对于城市道路交通信号控制优化系统建设，提升城市交通管控水平具有积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103794065B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410035986.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种主动式的城市道路区域信号配时参数协同优化方法，通过循环迭代过程，确定路网关键交叉口及其上游关联交叉口的交通需求控制量，进而实现了区域范围内交叉口信号配时参数的协同优化。该方法可将路网局部范围内的过量交通需求提前分散至上游关联交叉口，有效克服了现有区域路网交通信号协同优化方法仅能被动适应交通需求无法主动调节路网交通需求分布，以及优化求解过程中全局和局部最优兼容性不足、求解复杂度高和优化目标不合理等弊端，可有效发挥交通信号控制系统在提升城市道路交通系统的运行效率，主动缓解城市交通拥堵的重要作用，方法具有较高的实时性、适用性和可操作性特点。
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公开(公告)号：CN102800197B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210045464.5
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种城市道路路段动态交通流基础数据的预处理方法，包括步骤：动态获取交通流基础数据并进行时间规整；分车道交通流基础数据有效性检验；分车道交通流基础数据时间汇集；分车道交通流基础数据单个车辆行驶方向断面空间汇集；单个车辆行驶方向断面动态交通流缺失数据估计。本发明基于固定式车辆检测器采集数据特点，采用阈值法结合交通流理论的基本思想，提供了一套数据有效性检验方法；针对不同的数据缺失模式，合理利用历史数据，最大限度地保证数据的连续性和完整性；数据预处理涉及的算法同时兼顾实时性和准确性的要求，数据分析处理能力较强，对城市智能运输系统建设、提高道路交通信息化水平、改善道路运营管理水平有积极意义。
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公开(公告)号：CN117593908B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311453508.2
申请日：2023-11-02
IPC: G08G1/14 , G08G1/052 , G08G1/0968
Abstract: 本申请涉及一种车辆轨迹估计方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据目标路段的终点通行状态和目标车辆的排队序列，确定目标车辆在目标路段的目标停车位置；根据目标停车位置确定目标车辆的待行驶距离，根据待行驶距离和目标车辆的当前速度调整目标车辆的行驶速度，得到调整后的行驶速度，并根据调整后的行驶速度更新待行驶距离，得到更新后的待行驶距离，根据更新后的待行驶距离确定目标车辆的行驶轨迹点；迭代计算更新后的待行驶距离，直至更新后的待行驶距离对应的行驶轨迹点在目标路段之外为止；根据各行驶轨迹点确定目标车辆的目标行驶轨迹，采用本方法能够准确率的实现对车辆轨迹的估计，可靠性高。
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公开(公告)号：CN112084928B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010920823.1
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G08G1/017 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意力机制和ConvLSTM网络的道路事故检测方法，包括如下步骤：收集和划分事故图片数据集和视频数据集；搭建事故外观特征提取网络；训练事故外观特征提取网络；在训练后的事故外观特征提取模型的基础上引入事故的运动特征提取网络，完成总事故检测模型的搭建；使用视频数据训练集对总事故检测模型进行训练；通过训练后的总事故检测模型进行事故检测。本发明采用基于视觉注意力模块CBAM和图像特征提取网络ResNet‑50融合的事故外观特征提取模型，能够捕捉更局部，更具体的事故外观特征；采用了ConvLSTM网络捕捉事故运动特征，弥补了RNN和LSTM网络无法很好捕捉事故运动特征等缺陷，从而提高了事故检测精度。
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公开(公告)号：CN117456721A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311181008.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法，包括：构建虚拟的斜交网格；计算每个斜交网格单元内的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵；将交通状态估计转化为低秩矩阵补全问题；建立基于低秩和稀疏矩阵恢复的鲁棒交通状态估计模型；引入辅助变量保留原始状态观测信息，将鲁棒交通状态估计模型转化为多变量优化问题，采用交替方向乘子法将多变量优化问题分解为多个子变量优化问题，迭代更新多个子变量。本发明具有高精度、可靠的估计性能，为精细化的主动交通管理与控制应用提供了更可靠的支撑，提升了交通状态估计模型在现实应用场景下的鲁棒性，面向大规模路网场景时具有更高的计算效率。
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