公开(公告)号：CN119274346A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411556110.6

申请日：2024-11-04

Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司 ,  东南大学

Inventor： 冯时 ,  周霏翔 ,  刘少韦华 ,  张海燕 ,  张玉杰 ,  罗曦 ,  金忠富 ,  李炎 ,  钱品政 ,  钱宇 ,  王乐言 ,  张健

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052 ,  G08G1/065 ,  G08G1/04 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种影响交通安全的特征参数的分析方法、装置及设备，涉及道路交通安全分析技术领域，包括：针对任一类型的目标交通监测数据，计算类型的目标交通监测数据在不同时长对应的统计量；将类型的目标交通监测数据，输入训练好的改进的XGBoost模型中，得到该类型的目标交通监测数据的重要性分数；对类型的目标交通监测数据进行重要性分析，得到类型的目标交通监测数据的重要性分析结果；对任一时长下的类型的目标交通监测数据的重要性分数和相应的重要性分析结果进行分析，得到相应时长的交通状态对应的类型的目标交通监测数据对交通事故的影响结果。本申请提高了交通安全分析的准确性和可解释性。

公开(公告)号：CN117975754A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410173732.4

申请日：2024-02-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 张健 ,  熊壮 ,  姜涵 ,  李炎 ,  张玉杰 ,  沈艾中 ,  姚进强

IPC: G08G1/0967 ,  G08G1/01 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于DQN和CNN的高速公路自动驾驶专用道车辆汇入方法，属于自动驾驶技术领域。本发明方法主要包括：依据高速公路单向多车道场景搭建强化学习模型，包括建立基于检测区道路网格化处理得到的状态空间、基于换道关键区的开放是否和持续时间设置动作空间、构建奖励函数以增加平均绿灯时间内的换道车辆数和降低换道信号开放成本；基于CNN的智能体采用DQN算法进行汇入策略求解，训练基于DQN‑CNN的深度强化学习模型，获得高速公路自动驾驶专用道车辆智能汇入模型。本发明利用深度强化学习算法提高了高速公路场景下自动驾驶车辆汇入专用道时的安全性和高效性，可以更好地解决高速公路系统中复杂多变的交通问题。

公开(公告)号：CN117657212A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311518101.3

申请日：2023-11-15

Applicant: 东南大学 ,  浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司

Inventor： 刘呈其 ,  刘少韦华 ,  张玉杰 ,  金忠富 ,  史云阳 ,  徐渝汉 ,  冯时 ,  刘志远

IPC: B60W60/00 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N7/01 ,  B60W30/18 ,  B60W30/095 ,  B60W40/10 ,  B60W40/105 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的自动驾驶决策方法，包括如下步骤：S1、构造适合自动驾驶中跟驰决策和换道决策训练环境的马尔可夫决策过程；S2、通过深度Q网络和深度确定性策略梯度的聚合算法分别训练特定智能体的跟驰决策和换道决策。本发明有利于提高交通效率、增强交通安全性以及改善行驶的舒适性。