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公开(公告)号：CN118095942B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410276575.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种融合性能指标多步预测的车道级养护计划生成方法，步骤1、确定道路养护计划实施周期；步骤2、预测断面质量指标：于多年车道级路面检测数据，利用集成模型XGBoost对路面性能指标值进行多步预测；步骤3、养护措施判断：构建多类型养护措施判断逻辑，基于路面参数确定断面未来多年的养护措施；步骤4、对车道级断面依次进行横向合并和纵向合并，构建养护项目；步骤5、预测项目指标；步骤6、构建养护决策多目标优化模型并求解确定路面车道级养护计划。本发明的应用能够实现道路车道级精细化养护，有效提高养护资金利用效率，降低养护成本和养护碳排放。
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公开(公告)号：CN115578869A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211166111.0
申请日：2022-09-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种车路协同环境下的交叉口公交动态优先系统及方法，所述具备车路协同功能的交叉口公交动态优先系统，包括雷视一体机单元、车载信息交互单元、路侧设备单元、边缘计算设备单元、车道指示系统单元和信号控制机单元，方法包括交叉口可变公交专用进口道动态控制与时空路权配置方法、公交车辆信号实时优先方法、以及公交车辆车速实时引导方法。本发明的应用能够通过灵活控制公交专用进口道的启闭并提供与之相适应的车速引导和信号优先方法，在保障公交优先的同时提升道路资源利用效率，缓解交通供需紧张状况。
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公开(公告)号：CN112488574B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011485169.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取的出行需求预测方法，包括以下步骤：采集非集计出行数据并对其进行预处理；构造出行需求网格图；构造基于时空特征提取的出行需求预测模型；构造局部出行需求网格图的时间序列，将局部出行需求网格图的时间序列构造为空间特征训练样本集Ds，构造时间特征训练样本集DT；提取时空特征；构造预测训练样本集DP，使用预测训练样本集训练预测模块；将训练完成的空间特征提取模块、时间特征提取模块和预测模块加以拼接，得到端到端的预测模型，并将其作为最终的基于时空特征提取的出行需求预测模型。本发明提高出行需求的预测精度。
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公开(公告)号：CN114724123B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202210330783.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载监控视频的公交客流统计方法，包括：基于公交车前后门车载摄像头获取前后门目标区域视频数据；利用隔帧提取的方法对视频中图像进行提取；对各帧图像进行预处理；基于背景差分信息对公交上下车乘客的运动状态进行判定，绘制各帧像素波形图，对波形图进行超阈值判断和极值处理；匹配运动区域与波形图中符合计数条件的部分，更新一次初始计数；结合波长检验与关门时长检验对公交上下车乘客的重叠性计数进行修正，获得两个修正计数结果，与初始结果进行加权运算得到最终计数结果。本发明合理利用了公交已有监控设备，减少了公交调查时的人工成本，提高了公交上下客人数的计数效率。
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公开(公告)号：CN115578869B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211166111.0
申请日：2022-09-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种车路协同环境下的交叉口公交动态优先系统及方法，所述具备车路协同功能的交叉口公交动态优先系统，包括雷视一体机单元、车载信息交互单元、路侧设备单元、边缘计算设备单元、车道指示系统单元和信号控制机单元，方法包括交叉口可变公交专用进口道动态控制与时空路权配置方法、公交车辆信号实时优先方法、以及公交车辆车速实时引导方法。本发明的应用能够通过灵活控制公交专用进口道的启闭并提供与之相适应的车速引导和信号优先方法，在保障公交优先的同时提升道路资源利用效率，缓解交通供需紧张状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488422B
公开(公告)日：2022-11-18
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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公开(公告)号：CN112487908B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011326732.1
申请日：2020-11-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 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：CN113096429B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110257720.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明涉及一种基于公交调度站点和车辆服务范围的弹性公交线路生成方法，利用路网中的调度站点信息生成调度点对，依据车辆服务范围将各公交站点分配给合适的调度点对；需求响应阶段，根据分配结果确定每位乘客的出行方向，与乘客出行方向相同的线路将尝试和其匹配；匹配过程中采用节点插入算法检查方案的可行性并选取余度最大的线路作为最优方案，无法从既有线路中生成可行方案时为乘客开设新线；本发明完全按照乘客需求规划弹性公交线路，不再依赖预定线路或站点，能够充分展现弹性公交灵活性，提高乘客吸引力和市场竞争力。
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公开(公告)号：CN112508425B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011471127.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/40
Abstract: 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：CN116778711A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310619751.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联环境下的交叉口行人过街风险预警方法及系统，实时采集进入交叉口检测范围内行人及车辆数据，基于不同交通个体轨迹数据，提取出表征交叉口交通状况、环境特征及行人自身运动特性的变量数据，基于替代性安全指标PET对人车冲突风险进行标定，构建交叉口的行人过街风险预测模型进行实时风险判别并对行人进行风险预警，降低过街风险。本发明依托智能网联技术，对交叉口行人过街风险进行实时判别并预警，降低了过街风险。
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