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公开(公告)号：CN115310278B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210900330.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种大规模路网在线微观交通的仿真方法，包括如下步骤：从区域电子地图内提取指定高速公路生成仿真路网，采用地图匹配技术实现真实世界卡口与仿真路网的匹配。采用消息队列将实时卡口数据存储在服务器内，数据预处理后为实时在线仿真系统提供定制化的仿真输入。设计相应逻辑算法建立车流量载入规则，在仿真平台内生成仿真交通流量，并根据实时数据进行仿真环境内的车辆速度控制和车辆状态更新。在仿真预热结束后，通过SUMO内置Traci接口获取仿真平台实时交通流量，与真实卡口数据流量进行对比，验证实时在线系统的仿真准确性。本发明实现了车道级实时道路交通流量重构并提供一种实时仿真准确性的验证方法。
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公开(公告)号：CN115310278A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210900330.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种大规模路网在线微观交通的仿真方法，包括如下步骤：从区域电子地图内提取指定高速公路生成仿真路网，采用地图匹配技术实现真实世界卡口与仿真路网的匹配。采用消息队列将实时卡口数据存储在服务器内，数据预处理后为实时在线仿真系统提供定制化的仿真输入。设计相应逻辑算法建立车流量载入规则，在仿真平台内生成仿真交通流量，并根据实时数据进行仿真环境内的车辆速度控制和车辆状态更新。在仿真预热结束后，通过SUMO内置Traci接口获取仿真平台实时交通流量，与真实卡口数据流量进行对比，验证实时在线系统的仿真准确性。本发明实现了车道级实时道路交通流量重构并提供一种实时仿真准确性的验证方法。
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公开(公告)号：CN112562325B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011350776.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 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：CN110913345B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201911119105.8
申请日：2019-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 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：CN112488422A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011485155.0
申请日：2020-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法，涉及交通需求预测技术领域，具体如下：采集多种交通方式的非集计出行数据，对非集计出行数据进行预处理；构造出行需求网格图；构造局部出行需求网格图的时间序列，构造多任务学习样本集，将局部出行需求网格图的时间序列构造为多任务学习样本集；构造基于多任务学习的出行需求预测模型；使用上述中的多任务学习样本集，训练所述基于多任务学习的出行需求预测模型，得到训练好的出行需求预测模型；利用训练好的出行需求预测模型即能进行多模式的出行需求预测。本发明融合多种出行需求预测任务，提高出行需求的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107194128A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710530004.4
申请日：2017-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于中心辐射型网络框架的多模式公共交通网络设计方法，在新建的地铁网络系统下，以中心辐射型网络为框架对城市普通公交网络进行重新设计，构建多模式交通运输系统。主要包括：(1)运用聚类方法对乘客需求点进行聚类，为地铁站和公交站台选定枢纽中心站。(2)基于新建成的地铁网络，提出多模式交通网络设计，包括采用启发式路线生成法进行主干公交线路的设计，运用旅行商问题进行接驳公交线路的设计。(3)建立双层规划模型问题来描述线路发车频率优化的决策过程，并利用人工蜂群算法进行求解。
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公开(公告)号：CN118155293B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410567563.2
申请日：2024-05-09
Applicant: 东南大学 , 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于小目标追踪的行人过街危险行为判别方法及系统，方法包括：步骤1、在指定过街区域利用摄像机采集俯视视角下的视频流；步骤2、逐帧读取采集得到的视频图像，对图像进行逐帧目标检测，提取行人目标与其他交通参与者目标轨迹；步骤3、利用步骤2中得到的行人轨迹，对时间一阶差分得到行人瞬时速度，对瞬时速度曲线进行时间一阶差分得到加速度变化曲线，利用功率谱密度计算行人行走步频；步骤4、计算行人与其他交通参与者冲突指标；步骤5、通过步骤3计算得出的行人过街步态参数和步骤4计算得出的行人与其他交通参与者的冲突指标，判别行人行为是否为危险过街行为。本发明的方法能够提升行人危险过街行为的判别精度。
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公开(公告)号：CN118171781A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410585309.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及交通安全管理技术领域，公开了一种基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法及系统，包括如下步骤：摄像机视频流采集；机动车轨迹提取；车辆轨迹预测模型构建；机动车事故判别；交通事故检测结果文件保存。本发明的有益效果为：本发明通过正常运行状况下的车辆运行轨迹挖掘车辆运行情况，利用实时车辆轨迹与预测车辆轨迹的偏差以及事故外观特征判断事故风险作为判据，克服了数据限制的难题，提高了视频事故检测的识别精度。
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公开(公告)号：CN115964894A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310059973.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了面向地铁站内行人仿真的并行运算方法，包括：将地铁站内多层连续空间构建成行人仿真环境；根据行人仿真环境将行人在地铁站内的整体运动过程规划为宏观路径和微观移动路径，将宏观路径与微观移动路径进行匹配，完成每个行人在宏观路径与微观移动路径中的移动仿真；将每个行人微观移动仿真进行并行计算，实现行人流仿真的快速计算。本发明的并行运算方法，通过行人仿真模型更新机制优化、平均任务分配以及多线程求解处理机制，显著提高仿真计算速度，有效适应了超大规模人群的精细化仿真，其仿真精度与仿真效果更好地贴合地铁站内现实场景。
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公开(公告)号：CN115277758A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210835557.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路侧视频的智能网联车辆联合仿真测试方法，基于高速公路路侧视频数据，设计基于车道线信息的高泛化性视频检测坐标系标定方法，结合视频检测技术进行车辆行驶轨迹的识别与处理，基于所提取的轨迹数据实现在开源交通仿真软件SUMO中的仿真轨迹还原，结合联合仿真技术，基于开源交通仿真软件SUMO和开源车辆动力学仿真软件CARLA搭建适用于智能网联汽车算法测试与优化的仿真场景，并基于实地路侧视频验证方法的可实施性。
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