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公开(公告)号：CN112632374A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011502864.5
申请日：2020-12-18
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种考虑定制公交的居民出行方式选择分析方法，属于交通经济学，交通管理与控制领域，包括：(1)出行方式选择集确定；(2)出行方式选择影响因素分析：确定居民出行方式选择的影响因素，影响因素分为三类，即居民个人属性，出行行为属性和出行方案属性；(3)数据收集及预处理：收集居民个人属性数据、出行行为属性数据、出行方案属性数据，并对收集得到的数据进行筛选处理；(4)建立考虑定制公交的出行方式选择模型，使用极大似然估计法对数据进行拟合，得到不同出行方式的效用模型。本发明可以有效模拟交通方式划分过程，得到不同出行方式分担率，并为定制公交的投入使用及后续发展提供重要的基础。
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公开(公告)号：CN112562325A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011350776.8
申请日：2020-11-26
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于块坐标下降的大规模城市交通网络流量监测方法，其可以收集城市道路交通网络上的运行参数；并行计算道路交通网络上的最短路建立初始路径集合；更新路段身的车流量和出行时间；并行计算最短路更新路径集合；利用块坐标方法更新路径流量；计算精度指标，判断收敛状态。本发明在路径流量分配技术的基础上，利用坐标下降的概念，设计了大规模城市交通网络流量并行分配技术，在大规模交通网络中的试验结果表明，块坐标并行计算方法具体更高的收敛速度。
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公开(公告)号：CN112508425A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011471127.3
申请日：2020-12-14
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种用于弹性公交系统的城市出行用户画像体系构建方法，包括以下步骤：根据城市用地分类标准对13类POI数据进行重分类；利用TF‑IDF算法计算主要POI类型，赋予公交站点功能属性。基于弹性公交出行记录数据提取弹性公交OD，关联站点功能属性信息，并提取用户公交使用指标；关联用户基本属性，构建多级用户出行指标体系。基于定量的多级用户出行指标体系，进行出行指标标签化，获得用户事实标签以及模型标签。构建多级多粒度公交用户出行标签体系，即公交用户出行画像体系。建立公交用户全方位信息，分析城市居民公交出行画像，为公共交通的规划与调度提供数据基础，从而引导城市居民公交绿色出行。
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公开(公告)号：CN112487908A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011326732.1
申请日：2020-11-23
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于车载视频的前方车辆压线行为检测和动态追踪方法，包括：利用yolo系列的深度神经网络识别算法对前方车辆进行目标检测，将车辆跟踪框与当前帧中的检测框进行关联，并与目标外观信息融合；将车辆跟踪框利用检测框代替；识别出车道线像素点并去除噪点，再将车道线分为实线与虚线；将识别出的车道线像素点拟合成车道线直线方程；在检测框下边框上选取两个位置点，并判定与车道线直线方程的关系，判定车辆是否处于压线状态；为碾压车道线的起始和结束时刻设置判定条件，且记录车辆id和检测框的位置bbox、开始时刻信息；将同一辆车的开始和结束时刻信息对比，合并输出。本发明能够对压线事件进行动态检测，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN108171973B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201711446450.3
申请日：2017-12-27
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，通过手机网格数据构建手机用户出行序列，获取序列的时间特征、距离特征与速度特征；基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行序列数据，去除“噪声”数据；根据获得的清洗后的手机用户出行序列，基于速度聚类方法划分手机用户子出行序列；根据获得的子出行序列，生成手机用户出行链，获取出行链的时间特征、距离特征与速度特征；识别手机用户各出行链多模式交通出行模式；基于已识别的手机用户出行链多模式交通出行模式比例，识别用户全日出行时段主要交通出行模式。本发明能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度与提升预测准确性。
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公开(公告)号：CN111274344A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010068200.6
申请日：2020-01-20
申请人： 东南大学 , 悉地(苏州)勘察设计顾问有限公司
IPC分类号： G06F16/29
摘要： 本发明公开了一种对各弧段进行有规律的取舍的多目标缓冲区合并方法。本发明的方法包括：S1.建立结点弧段信息表；S2.按照各弧段所在方向上各点与结点的距离远近进行排序并更新步骤S1中建立的信息表；S3.对两条固定的弧段进行左右位置关系的判断，确定该结点上应保留的两条弧段及其与结点的出入关系，最终结合多边形边界点串顺序和结点出入点信息即可构建多边形重叠合并后的新多边形点串。本发明在进行弧段取舍时避免对每一条弧段进行繁琐计算，从而提高了缓冲区合并的效率，促进地理信息事业的进步，促进行业以及社会发展。
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公开(公告)号：CN110913345A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911119105.8
申请日：2019-11-15
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于手机信令数据的断面客流计算方法，包括如下步骤：(1)从手机信令数据中提取原始基站轨迹序列，每一个轨迹点包含基站地理位置坐标和时间戳，利用混合降噪算法以处理轨迹的空间不确定性问题；(2)从基站层面基于最短路的思想在稀疏的轨迹数据中进行插值，对降噪后的轨迹补全以获得连续的基站轨迹；(3)基于对断面客流的定义，统计穿过断面的轨迹数量，用折减系数对估算值进行修正，得到断面客流量。本发明通过对原始轨迹数据进行降噪和补全处理，计算一定时间内通过任意形状、任意长度的断面的客流数，除了考虑起终点信息以外，利用更精确的轨迹信息来计算断面客流。
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公开(公告)号：CN108171974B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201711446477.2
申请日：2017-12-27
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于手机三角定位数据的交通出行模式判别方法，通过手机三角定位数据构建手机用户出行链；基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行链数据，去除“噪声”数据，重构手机用户全天出行链；基于重构的手机用户全天出行链，进行时间维度细粒度划分，形成若干个子出行时段，分别计算各子出行时段的总出行距离与直线出行距离，并以此获取各子出行时段的非直线系数；识别手机用户子出行时段多模式交通出行模式；基于已识别的手机用户子出行时段多模式交通出行模式比例，识别全日出行时段主要交通出行模式。本发明能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度并提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN109871876A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910059198.3
申请日：2019-01-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于浮动车数据的高速公路路况识别与预测方法，包括如下步骤：基于原始GPS轨迹数据，进行数据预处理；基于网格划分结果的速度计算方法，利用轨迹点间的欧式距离和行驶时间计算获得的行程车速作为车辆在更新点处的瞬时速度；基于速度计算网格内的交通流参数，以空间网格和时间网格为单元，计算每个单元内的交通流参数值；基于主成分分析的交通状态参数降维，简化了数据的维数，实现了对数据中无关特征的舍弃；基于k-means的交通状态聚类分析，对不同交通状态进行识别；构建不同时间尺度的特征，建立基于长短期记忆神经网络LSTM的各交通状态量预测模型。本发明能够对高速公路交通状态进行精准识别，并对其演变趋势进行预测。
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公开(公告)号：CN108681806A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810310412.3
申请日：2018-04-09
申请人： 东南大学
CPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种基于出行者活动的公交网络连通性评估方法，包括如下步骤：将基础交通网络拓展为ATS‑SAM网络；确定ATS‑SAM网络中各链接的阻抗；求解出行者的每日活动‑出行模式；评估公交网络连通性。本发明基于已有的ATS‑SAM网络，将基础公交网络转化为包含乘客换乘、活动等行为选择的超网络；其次，在转化后的网络中模拟出行者的每日活动和出行行为选择，并基于出行者的每日活动‑出行模式评估公交网络连通性；该方法在一定程度上考虑了出行者的活动及出行行为间的相互作用，能够充分反映定制公交等基于出行者需求设计的新型公共交通模式对出行者活动‑出行模式的影响；在连通性评估中考虑活动及出行选择的因素，从而增加了公交网络连通性评估的准确性。
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