公开(公告)号：CN119723865A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411597897.0

申请日：2024-11-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 王晨 ,  何治平 ,  张季洋 ,  徐嗣轩 ,  谢昕博

IPC: G08G1/01 ,  G06N5/025 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于因果机器学习的交叉口行人‑左转车辆冲突风险因素量化方法，具体为：1：提取行人‑左转车辆冲突数据；2：将行人‑左转车辆冲突数据与信号控制类型Ttype以及安全影响因素匹配；3：构建有向无环图；4：基于有向无环图，利用双重鲁棒学习算法构建了不同信号控制类型下的因果推断模型，在安全影响因素中挖掘与对行人‑左转车辆冲突相关的因素作为冲突风险因素，并估计不同信号控制类型对行人‑左转车辆冲突风险的异质性因果效应。本发明能够有效地识别并处理混淆因素，提高了模型在面对真实世界数据时的鲁棒性和泛化能力。

公开(公告)号：CN119445833A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411407213.6

申请日：2024-10-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 王晨 ,  徐嗣轩 ,  张季洋 ,  何治平 ,  赵雷

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明提出了一种考虑宏‑微观数据耦合的城市道路拥堵评价方法，包括如下步骤：S1：获取GIS地理信息数据，利用复杂网络理论对交通网络进行建模；S2：对车辆GPS轨迹数据进行预处理，提取各路段的速度信息，得到交通状态指标；S3：根据各路段的速度信息，得到渗流阈值；S4：根据渗流阈值，得到各路段的运行状态阈值；S5：根据交通状态指标，得到运行状态指标，结合运行状态阈值，得到系统拥塞指数SCI。本发明提出耦合宏观和微观的道路拥堵评价方法，针对城市道路拥堵状况评价问题，避免了引入多源数据带来的探测器的类型和质量差异、成本效益及数据实时性的不确定性，同时解决仅从宏观视角描述交通状况导致的丢失具体路段详细信息问题。

公开(公告)号：CN117877292B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202410019464.0

申请日：2024-01-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 王晨 ,  张季洋 ,  徐嗣轩 ,  卢畅 ,  李浩轩

IPC: G08G1/087 ,  G08G1/0965 ,  G08G1/01 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于RL的两阶段应急信号优先控制方法、设备、介质，其中控制方法包括：获取基于V2I的交叉口的历史交通数据信息；基于所述历史交通数据信息离线训练DQN模型，离线训练DQN模型中奖励函数为分段函数形式，并以应急车辆是否通过交叉口作为判断条件，其中，第一阶段的奖励函数以应急车辆的优先通行权与社会车辆通行效率两部分组成，第二阶段的奖励函数仅包括社会车辆通行效率；利用训练后的DQN模型生成交叉口信号方案的控制决策。与现有技术相比，本发明基于训练好的DQN模型设计了一套控制策略，可根据V2I采集的实时交通状态为应急车辆提供信号优先权，同时降低对交叉口其他社会车辆产生的延误影响。

公开(公告)号：CN118447701A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410356507.4

申请日：2024-03-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 王晨 ,  卢畅 ,  徐嗣轩 ,  张季洋 ,  施明亮

IPC: G08G1/0968 ,  G08G1/09

Abstract: 本发明公开了一种基于事故影响因果推断的应急车辆动态路径规划方法，本发明收集路网交通流信息进行因果推断模型训练，并为应急车辆选择耗时最短的路线到达事故现场。通过读取路网信息，获得路网交通流数据，设置目标节点、源节点与路网中其他交叉口节点，并确定事故发生的类型，地点与时间，生成相应的事故信息作为输入；通过因果推断方法获得时空速度的影响值，并得到时变周期下更新的新的路段行程时间；通过路网权值时变特性的全局最优路径规划方法进行应急车辆最优路径选择。本发明将机器学习方法与传统因果效应模型相结合，实现应急车辆的动态路径规划，提高通行效率。

公开(公告)号：CN117877292A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410019464.0

申请日：2024-01-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 王晨 ,  张季洋 ,  徐嗣轩 ,  卢畅 ,  李浩轩

IPC: G08G1/087 ,  G08G1/0965 ,  G08G1/01 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于RL的两阶段应急信号优先控制方法、设备、介质，其中控制方法包括：获取基于V2I的交叉口的历史交通数据信息；基于所述历史交通数据信息离线训练DQN模型，离线训练DQN模型中奖励函数为分段函数形式，并以应急车辆是否通过交叉口作为判断条件，其中，第一阶段的奖励函数以应急车辆的优先通行权与社会车辆通行效率两部分组成，第二阶段的奖励函数仅包括社会车辆通行效率；利用训练后的DQN模型生成交叉口信号方案的控制决策。与现有技术相比，本发明基于训练好的DQN模型设计了一套控制策略，可根据V2I采集的实时交通状态为应急车辆提供信号优先权，同时降低对交叉口其他社会车辆产生的延误影响。