一种双站台的公交泊位分配优化方法

    公开(公告)号:CN106067078A

    公开(公告)日:2016-11-02

    申请号:CN201610390687.3

    申请日:2016-06-06

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/26

    CPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/26

    摘要: 本发明提供了一种双站台的公交泊位分配优化方法,首先计算所有公交站路线分配方案的特征值,然后将上述特征值进行分区,再计算各个子区间的平均延误和评价指标值,选出最优子区间,在最优子区间中循环比较多个随机选择的公交站路线分配方案的评价指标值,最终选出最优公交站路线分配方案。本发明提供的方法在不重建公交站台的基础上,合理分配公交泊位,减少公交延误,缓解公交站台周围的交通拥堵。

    基于深度估计的行车能见度确定方法及装置

    公开(公告)号:CN111627056B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202010406962.2

    申请日:2020-05-14

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供了一种基于深度估计的行车能见度确定方法及装置,基于深度估计的行车能见度确定方法包括:获取待确定行车能见度的车辆的点云数据;根据所述点云数据及预先建立的深度估计模型确定相对深度;根据所述相对深度以及实际深度图确定所述车辆的行车能见度。发明提供的基于深度估计的行车能见度确定方法及装置,可以在不影响车辆的正常行驶的情况下,精准预测车辆以及路段的行车能见度。

    一种实例分割方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115984304A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211654628.4

    申请日:2022-12-22

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明涉及一种实例分割方法、装置及存储介质,所述方法包括:将图像输入到深度学习模型中,所述深度学习模型包括密集融合金字塔网络、RPN网络、边界框检测分支以及掩膜预测分支;基于密集融合金字塔网络提取输入图像的多层第一特征图,并对提取的多层第一特征图进行信息融合处理,得到信息融合后的多层第二特征图;利用RPN网络对所述多层第二特征图进行处理,得到多个候选区域;利用边界框检测分支和所述掩膜预测分支对每一所述候选区域进行边界框检测和掩膜预测,得到实例分割的结果。本申请技术方案,能够基于密集融合金字塔网络提取图像的多层特征图,并对提取的多层特征图进行深度的信息融合处理,从而便于实现更高准确率的实例分割结果。

    一种确定车路协同环境下行车风险场的方法和装置

    公开(公告)号:CN113793534B

    公开(公告)日:2023-02-24

    申请号:CN202111056727.8

    申请日:2021-09-09

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G08G1/16

    摘要: 本文公开一种确定车路协同环境下行车风险场的方法和装置,包括:根据第一车辆的车辆尺寸信息、第二车辆的运动信息和车辆尺寸信息,确定两车相撞的碰撞区域;根据确定的碰撞区域,确定第一车辆的行车风险场;其中,第一车辆为自动驾驶车辆,第二车辆为距离第一车辆预设距离内的车辆。本发明实施例从自动驾驶车辆的视角实现了行车风险场的确定,提升了驾驶风险评估的准确性。

    一种交通信号控制方法和装置

    公开(公告)号:CN115359653A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210880024.5

    申请日:2022-07-25

    申请人: 清华大学

    发明人: 李力 毛锋 李志恒

    摘要: 一种交通信号控制方法和装置,所述方法包括:获取信号灯的路网环境信息和当前时刻的交通流量信息;根据路网环境信息和当前时刻的交通流量信息确定对应于所述信号灯的交叉口观测信息;利用预先训练好的基于注意力机制的交通信号控制模型的ALight模块确定所述信号灯当前时刻的相位,并根据所确定的相位对所述信号灯进行控制;其中,该交通信号控制模型的输入参数包括:对应于所述信号灯的交叉口观测信息,该交通信号控制模型的ALight模块的输出参数为当前时刻所述信号灯的相位。

    路径规划的方法、装置和系统

    公开(公告)号:CN108257416B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201611232806.9

    申请日:2016-12-28

    发明人: 李力 李菁伟

    IPC分类号: G08G1/16 G01C21/34

    摘要: 本发明实施例公开了一种路径规划的方法和装置,该方法包括:根据目标车辆的参考车辆的第一速度集合确定该目标车辆的第一速度集合,该目标车辆的第一速度集合用于引导该目标车辆在第一分段上行驶,其中,第一速度集合包括与至少一个时刻一一对应的速度信息,该第一分段为该目标车辆当前行驶分段的下一分段,分段为车道上固定长度的一段道路,该参考车辆为该目标车辆的前车;向该目标车辆发送该目标车辆的第一速度集合。本发明实施例的方法和装置,能实现直行车道、匝道处、交通路口处的车道级路径规划,并通过提前规划好车辆行驶的速度,可以提高整体交通效率以及降低交通事故的可能性。

    一种基于贪心算法的解列断面搜索方法

    公开(公告)号:CN107423885A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710508573.9

    申请日:2017-06-28

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,所述搜索方法应用于电网解列策略,所述搜索方法包括:建立电网系统模型,获得r个慢同调群;根据r个慢同调群,确定解列孤岛数量g,每个孤岛的种子机xi,除种子机xi外的节点数量为N;g个孤岛同时分别以对应的所述种子机xi为初始节点,向外扩张搜索,获得所述种子机xi的一级相邻节点yim;分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标分数;将所述综合指标分数最高的所述一级相邻节点yim与对应所述种子机xi结合,获得g个一级孤岛;根据所述g个一级孤岛重复进行N-1步搜索,获得g个N级孤岛;对所述g个N级孤岛进行校验,获得最优解列断面。所述方法通过综合考虑各项指标,计算综合指标评分,能够获得合格解列断面。

    基于大量时间序列的交通流因果关系挖掘方法

    公开(公告)号:CN105023044B

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201510432423.5

    申请日:2015-07-21

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G06N5/02 G06Q10/04

    摘要: 本发明提出一种基于大量时间序列的交通流因果关系挖掘方法,包括:S1:获取多个检测点上连续多天的交通流时间序列;S2:对每个检测点每天的交通流时间序列进行时间聚合,生成期望的时间序列,并据此对交通流缺失数据进行补偿,并对每天的交通流时间序列进行去趋势处理;S3:选取目标检测点及因果关系备选检测点,分别对其进行预处理,得到目标检测点预处理后的交通流时间序列和因果关系备选检测点预处理后的交通流时间序列;S4:根据S3得到的结果提取因果关系时间序列;S5:判断是否需要对剩余检测点进行因果关系提取,如果是,则返回S3,否则,输出因果关系时间序列。本发明的方法能够快速、高效地从大量时间序列中提取因果关系时间序列。