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公开(公告)号：CN113920723B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111138520.5
申请日：2021-09-27
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06V10/762 , G06V20/54 , G06V30/19
摘要： 本发明涉及一种山区高速公路事故多发路段识别方法，包括：步骤1：获取山区高速公路相关数据；步骤2：根据步骤1采集的数据，将山区高速公路划分为同质路段；步骤3：构建样本数据集；步骤4：针对山区高速公路事故总数构建负二项安全分析模型；步骤5：计算安全可提高空间PSI；步骤6：利用高斯混合聚类模型GMM对PSI高危路段进行聚类，获得事故多发路段识别结果。与现有技术相比，本发明具有可靠性高、更加合理等优点。
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公开(公告)号：CN113954874A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111292794.X
申请日：2021-11-03
申请人： 同济大学
IPC分类号： B60W60/00
摘要： 本发明涉及一种基于改进智能驾驶员模型的自动驾驶控制方法，包括以下步骤：步骤一、采集自然驾驶跟驰数据，并将其划分为正常跟驰数据和紧急跟驰数据；步骤二、基于后车上一时刻的加速度取值对责任敏感安全RSS模型进行优化，获取优化后的RSS安全距离；步骤三、将优化后的RSS安全距离作为智能驾驶员模型IDM的期望相对距离，得到改进的智能驾驶员模型IDM；步骤四、构建基于改进的智能驾驶员模型IDM仿真平台，模拟后车跟随前车的运行状态，获取车辆行驶数据，对自动驾驶进行控制；步骤五、采用评估指标对改进的智能驾驶员模型IDM进行评估，并针对评估结果对改进的智能驾驶员模型IDM进行优化。与现有技术相比，本发明具有效率高以及安全性高的优点。
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公开(公告)号：CN113919144A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111136381.2
申请日：2021-09-27
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种山区高速公路事故致因分析模型建模方法及存储介质，其中建模方法包括：步骤1：获取山区高速公路事故相关数据；步骤2：将山区高速公路划分为若干个同质路段；步骤3：构建样本数据集；步骤4：使用负二项回归模型分别建立单车、多车事故致因分析模型。与现有技术相比，本发明具有准确性高、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN110516549B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910677409.X
申请日：2019-07-25
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于二值化时域图的交通流参数获取方法，包括以下步骤：在路侧交通监控俯瞰视频流中设置垂直于地面且正交于车辆通行方向的像素采样线，将视频连续帧中的一维采样像素阵列合并为矩形时域图；将矩形时域图压缩为灰度数字图像，通过设定的阈值对图像进行灰度二值化，基于二值化时域图构建纵向像素累积向量；基于纵向像素累计向量进行车辆与道路识别，进行道路去噪、光影消除和车辆校准；将纵向像素累计向量转化为车辆脉冲序列时序图，进行交通流参数计算。与现有技术相比，本发明计算简单，在车道拥堵、恶劣天气、夜晚光线不足等情况下也能进行多车道交通流参数获取，方法准确率高且具有普适性。
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公开(公告)号：CN113553900A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110650883.0
申请日：2021-06-11
申请人： 同济大学 , 中国太平洋财产保险股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种驾驶员疲劳驾驶检测方法、系统及计算机可读介质，其中检测方法包括：获取驾驶员驾驶特征数据集，构建样本数据集；对步骤1获取的驾驶特征数据集中的特征变量进行筛选；构建显著驾驶特征数据集；构建考虑时间累积效应的混合效应有序logit模型；将显著驾驶特征数据集输入混合效应有序logit模型，对驾驶员疲劳等级进行预测；输出驾驶员疲劳等级预测结果，完成驾驶员疲劳驾驶检测。与现有技术相比，本发明具有结果更加客观、可信度更高等优点。
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公开(公告)号：CN113370973A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110619312.0
申请日：2021-06-03
申请人： 中国太平洋财产保险股份有限公司 , 同济大学
摘要： 本发明涉及一种前向碰撞预警算法，包括以下步骤：采集车载前向摄像头视频；通过目标检测得到视频中车辆前方车辆运行状态，分析前向碰撞风险场景；确定前向碰撞风险场景关键指标与参数，得到场景中前向车辆运动状态与本车行驶状态的关联；划分前车状态类型、车距变化类型以及本车行驶状态类型，建立前车驾驶意图预测模型；将前方车辆驾驶意图预测结果纳入前向碰撞预警算法，实现前向碰撞预警算法准确率提高。与现有技术相比，预警准确率更高，计算步骤更简单，耗时少，对硬件要求低。
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公开(公告)号：CN109783893A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811607594.7
申请日：2018-12-27
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种考虑路段上下游线形设计参数的连续建模方法，应用于组合线形安全评估与优化领域。通过采集驾驶员样本的道路运行指标变化序列，在提取上下游线形参数时，通过比较预测模型的拟合优度选取运行指标的最佳集计距离。对连续型变量速度，提取均值构建多元线性回归模型，基于各变量的驾驶员个体值构建以驾驶员为分类变量的混合线性模型。根据模型对比和参数估计结果，选择拟合效果最优的上下游集计距离。最终得到模型参数估计结果。
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公开(公告)号：CN108492398A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810126781.7
申请日：2018-02-08
申请人： 同济大学
发明人： 王雪松
IPC分类号： G07C5/08 , H04N19/423
摘要： 自适应驾驶行为监测方法，检测到危险驾驶行为时才记录触发点前后的视频数据，对驾驶行为分析一目了然，极大的减轻分析视频的工作量，很好的解决新数据覆盖旧数据的问题。
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公开(公告)号：CN108198421A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810052199.0
申请日：2018-01-19
申请人： 同济大学
CPC分类号： G08G1/0137 , G06Q10/0639 , G06Q50/30
摘要： 本发明涉及一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法，应用于交通安全管理与道路安全评估领域。通过采集道路几何数据、交通运行数据和交通事故数据，根据事故形态将交通事故分成单车、多车事故，基于道路几何参数划分高速公路同质路段，并统计各路段的单车事故数和多车事故数，以构建交通安全分析的样本数据集，使用全贝叶斯方法分别建立单车、多车事故的安全表现模型，将样本数据代入安全表现模型计算安全可提高空间并据此进行路段排序，从而判别单车、多车事故的事故多发路段。所发明的方法分开判别了单车、多车事故的高速公路事故多发路段，相对于基于事故总数的事故多发路段判别方法，具有更高的准确性和可靠性。
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