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公开(公告)号：CN115830463A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211173910.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达射频图像与单目视觉图像融合的交通目标检测方法，通过两个独立的特征提取模块分别对雷达射频图像与单目视觉图像进行特征提取得到两个低分辨特征图；将两个低分辨率特征图拼接并送入反卷积模块用于生成高分辨率特征图；使用一个热力图模块用于压缩高分辨率特征图的冗余通道生成热力图；通过基于位置的非极大值抑制得到目标在极坐标俯视图下的类别与位置。此外，在网络训练过程中一种数据置乱方法被用于缓解过拟合问题，使得网络鲁棒性进一步提升。本发明在极端天气、不良光照、甚至单传感器失效的交通场景下仍然能够有效工作，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN110175406B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910448257.6
申请日：2019-05-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于船联网条件下的多船跟随行为模拟方法。该方法建立的模型考虑了船联网和邻近船舶动态信息对当前船舶的影响。同时结合对船的速度、距离的影响建立的模型。首先从数据库中读取需要的关于船航行的记录，然后对数据进行分析，导出船队航行的有关条件和相关方程解析，最后根据提出的新模型预测出结果。该模型可以对跟随行为中速度的情况获得较高的预测精度，并且通过稳定性分析也可以知道该模型可以提高船队航行的稳定性。同时该模型可以用于船实际运行的仿真软件的模拟理论基础。
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公开(公告)号：CN115035717A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210617494.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于卡口数据的干线绿波交通评价方法，获得每个路段每个车道的车流量信息，计算各个路段的历史流量比和车道的历史流量比；根据干线路流量信息、渠化信息以及信号配时信息，对干线进行仿真建模；建立停车次数指标计算模型、溢出风险指标计算模型、绿灯利用率指标计算模型和旅行时间指标计算模型对干线绿波协调控制效果进行评价；通过层次分析法分别确定指标集合中的各指标在干线高峰时期和干线平峰时期的权重；对所有的评价指标进行指标正向化和标准化处理，对干线高峰时期和平峰时期分别采取不同的指标权重，并通过距离优劣法确定干线绿波交通的综合评价模型。本发明可以有效评价干线绿波协调控制策略的优劣。
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公开(公告)号：CN114708743A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210264278.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于尾车驶离模型的干线周期分配方法及系统，根据交叉口车道流量数据转换成相位流量数据，根据相位流量数据进行交叉口单点配时、交叉口各相位流量区间确定；确定干线控制公共周期；分析交叉口排队车辆的尾车驶离特性，建立相位流量与相位所需绿灯时长之间的模型，即尾车驶离模型，计算各相位流量区间上下限所对应的绿灯时长；遵循“保证非绿波相位的通行能力的基础上尽量为绿波相位提供较高的服务水平”的原则，控制干线周期时间的分配。本发明可根据相位流量区间得到某一周期下各相位所需要的绿灯时长区间，并且在满足非绿波相位通行能力的同时，又能对绿波相位有较好地优化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113689697B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110932749.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于规则匹配和知识图谱的交通事件影响分析方法，采集待分析高速公路区域的历史交通数据和交通事件数据；计算事发地点周围路网的变速比；从采集的交通事件数据中选择交通事件特征；进行交通事件分类构建规则库，获取各类中各个事件的交通流突变的时空变化拟合曲线，构建交通事件影响类别表存储拟合曲线的拟合参数；综合采集的历史交通数据、交通事件数据，以及确定的事件影响类别和拟合参数，构建高速公路交通事件知识图谱；基于RETE算法的正向推理引擎，确定待分析交通事件的影响类别，并通过知识图谱查询，得到该事件对周围路网的时空影响。本发明能够在新的交通事件发生时，迅速获知当前交通事件对高速路网所造成的时空影响。
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公开(公告)号：CN114613136A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210216920.1
申请日：2022-03-06
Applicant: 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于关联路径的过饱和关键交叉口群协调控制方法及系统，确定关键交叉口，与所有相邻交叉口一起构建子区的关键交叉口群；计算关键交叉口群公共周期；分配各关联交叉口各相位的初始绿灯时间；确定关键交叉口各相位需要的绿灯时间；利用多关联路径协调控制策略协调关键交叉口配时；判断关键交叉口与各关联交叉口通行能力是否收敛，若收敛或已达最大迭代次数，输出关键交叉口群内所有交叉口的最终配时结果；若不收敛，结合各路径下游交叉口关联相位绿灯时间扩展约束条件扩展下游关联相位绿灯时间，更新关联交叉口配时，重新迭代计算。本发明有效减少了路网排队滞留现象，同时在过饱和情况下可大大减少延误、停车次数与等待时间。
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公开(公告)号：CN114550425A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111278474.9
申请日：2021-10-30
Applicant: 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于毫米波雷达的行人感知车路协同预警装置及方法，雷达数据采集模块由毫米波雷达获取行人数据，并通过连接端口实时传输至边缘计算模块；边缘计算模块通过Jetson Nano开发板对行人数据进行实时的识别运算，获得行人距离和ID；数据转存模块由树莓派接收从Jetson Nano经过WIFI无线通信方式发送过来的识别结果，上传至MQTT服务器，同时保存在本地；MQTT服务器接收从树莓派传输过来的数据，并发送给数据展示模块；数据展示模块通过车载终端APP展示从MQTT服务器端获取的行人距离和ID数据，判断是否需要进行操作。本发明具有体积小、连接调试方便、结构简单、识别结果准确、成本低等优点，能够有效的进行实时目标检测，达到更好的车路协同预警功能。
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公开(公告)号：CN111653089A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010363072.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通因子状态网络的高速公路交通流速度预测方法，包括：选定预测路段，获取该路段中交通参数的历史数据；根据平均分布原则，将数据处理为步长固定的交通参数时间序列；对该序列进行聚类分析，获取环境影响因子；随机选取某一环境影响因子下的历史数据，利用高阶多元马尔科夫链理论构建随机模型；利用该模型进行行车速度预测。本发明利用交通因子状态网络的概念，利用可用的数据资源，将捕获的速度，流量数据作为系统因子，通过聚类分析大量的交通数据，估计出环境影响因子。建立交通因子状态网络来模拟交通网络中固有的复杂空间、时间关系、交通数据之间的内在联系，以及实际交通环境的影响，使得预测结果更准确且贴合实际。
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公开(公告)号：CN111243271A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010034436.8
申请日：2020-01-11
Applicant: 多伦科技股份有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环Q学习的单点交叉口信号控制方法，该方法在单个路口使用深度循环Q学习（DRQN）算法学习最优信号控制策略，其中DRQN算法在DQN的基础上引入LSTM神经网络，利用LSTM能够记忆时间轴信息的特性，通过结合交叉口前几个时刻的状态而非仅仅通过当前时刻的状态来全面地表示当前交叉口输入状态，从而减小交叉口POMDP特性对深度Q学习性能的影响，本发明改进后的DRQN算法性能优于DQN算法，也优于传统的交叉口定时控制方法；当交通流接近饱和和过饱和时，DRQN算法可以观察交叉口在各个时刻的状态，做出最佳的时机选择，从而提高交叉口通行效率。
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