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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970943A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210318270.1
申请日：2022-03-29
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
Abstract: 本发明涉及道路交通安全设计领域，具体是一种高速公路事故发生‑事故类型‑事故严重程度的联合预测方法。本发明具有预测准确、效率高的特点，可以有利于降低事故发生概率、提升高速公路路段安全水平。本发明的技术方案包括以下步骤：1)提取初始交通信息；2)采集事故前兆交通流数据；3)采集正常交通流数据；4)建立交通流数据总样本；5)交通流参数梳理；6)建立并标定的事故类型和事故严重程度预测模型；7)实时预测。
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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
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。
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公开(公告)号：CN114944055A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210317261.0
申请日：2022-03-29
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
Abstract: 本发明涉及道路交通安全设计领域，具体是涉及一种基于电子收费门架的高速公路碰撞风险动态预测方法。本发明基于电子收费门架提取的高精度交通流数据来构建高速公路碰撞风险动态预测模型，从而实现主动调节交通流运行状态、快速降低交通事故风险、提升交通安全的目的。本发明的技术方案包括以下步骤：步骤1、提取历史高精度交通流数据；步骤2、匹配历史高精度交通流数据与碰撞数据；步骤3、提取碰撞交通流数据样本；步骤4、提取正常交通流数据样本；步骤5、划分训练集与测试集；步骤6、建立高速公路碰撞风险动态预测模型；步骤7、提取实时高精度交通流数据进行动态预测。
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公开(公告)号：CN114970943B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210318270.1
申请日：2022-03-29
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
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及道路交通安全设计领域，具体是一种高速公路事故发生‑事故类型‑事故严重程度的联合预测方法。本发明具有预测准确、效率高的特点，可以有利于降低事故发生概率、提升高速公路路段安全水平。本发明的技术方案包括以下步骤：1)提取初始交通信息；2)采集事故前兆交通流数据；3)采集正常交通流数据；4)建立交通流数据总样本；5)交通流参数梳理；6)建立并标定的事故类型和事故严重程度预测模型；7)实时预测。
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公开(公告)号：CN114944055B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210317261.0
申请日：2022-03-29
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
Abstract: 本发明涉及道路交通安全设计领域，具体是涉及一种基于电子收费门架的高速公路碰撞风险动态预测方法。本发明基于电子收费门架提取的高精度交通流数据来构建高速公路碰撞风险动态预测模型，从而实现主动调节交通流运行状态、快速降低交通事故风险、提升交通安全的目的。本发明的技术方案包括以下步骤：步骤1、提取历史高精度交通流数据；步骤2、匹配历史高精度交通流数据与碰撞数据；步骤3、提取碰撞交通流数据样本；步骤4、提取正常交通流数据样本；步骤5、划分训练集与测试集；步骤6、建立高速公路碰撞风险动态预测模型；步骤7、提取实时高精度交通流数据进行动态预测。
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