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公开(公告)号：CN115964864A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211583521.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 广州现代产业技术研究院 , 华南理工大学 , 广州康导信息科技有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供的高速公路意外事件应急控制方法，其包括：S1、建立高速公路基础信息库、高速公路意外事件信息库，并构建并校验基本仿真模型；S2、建立高速公路管控策略专家库和仿真管控方案；S3、当产生高速公路意外事件时，对意外事件的时间和空间影响范围在线分析；S4、基于高速公路管控策略专家库动态匹配交通管控策略；S5、高速公路应急管控结束后，整理事件信息及应急管理策略信息，作为新的交通管控策略样本存储至高速公路管控策略专家库中。本发明综合性强、适用性广，能减少高速公路突发事件对交通运输效率的影响，改善交通安全形势。
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公开(公告)号：CN116377910A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211585605.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院 , 广州康导信息科技有限公司
IPC: E01F9/608 , E01F9/40 , E01F9/646 , E01F9/615 , E01F9/692 , G08G1/01 , G09F9/302 , F16M11/04 , F16M11/28 , F16M11/38 , F16M11/42
Abstract: 本发明涉及可调控式交通信息采集和引导装置，包括驱动电机、动力传输部分、提升部分、支撑部分、信息采集调控部分、交通引导显示部分和箱体；动力传输部分通过齿轮配合和链传动将动力传递给其他各个部分；提升部分通过固定提升部分、连续提升部分和顶升部分的协同作业实现纵向自由升降；信息采集调控部分通过齿轮啮合实现信息采集中层板的横向自由伸缩，通过固定链条的驱动实现信息采集上层板的移动距离倍增，通过改变前后侧上提升齿轮的齿数比实现前后侧信息采集上层板不同行程的同步移动；交通引导显示部分通过交通引导屏的不同组合方式，实现道路及不同交叉口的信息引导，可实现不同高度、不同距离工况下的信息采集及交通引导。
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公开(公告)号：CN110362557B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910448107.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 华南理工大学 , 广州运星科技有限公司 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06N20/00 , G08G1/01 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习和车牌识别数据的缺失路径修复方法，通过对获取的车牌识别数据寻找可能的噪声源，对其进行筛选清洗，提取车辆的出行轨迹，然后对出行轨迹针对行程时间的异常值进行进一步处理，以保证出行轨迹数据的有效性和合理性；并提取出行轨迹数据中的有效特征以训练有效的机器学习模型，针对大规模点位及车牌识别数据的缺失路径，估计出车辆经过每个路口的信息从而形成完整出行链。本发明方法以城市视频车牌识别数据的基本数据项为基础，解决了由于车牌识别数据存在漏拍、错拍等点位缺失现象，导致基于其提取的机动车出行轨迹存在路径缺失的问题。
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公开(公告)号：CN116702026A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310599712.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于微博数据的公交服务负面情绪原因辨识方法，包括以下步骤：从微博获取公交服务评论数据；数据预处理；选出包含用户情绪的公交服务数据，并剔除其他数据；基于BERT‑BiGRU+CNN模型的公交服务数据情感分类；公交服务负面情绪原因分类；基于BERT‑BiGRU+CNN‑Attention模型的公交服务负面情绪原因辨识，得到公交服务负面情绪原因辨识结果。本发明能全面提取局部信息和关联上下文的信息，利用Attention机制关注重点信息，提升精确率、召回率和F1值三个指标值，具有较高的辨识度和精确度，适用于处理数据量大、处理速度快、辨识效果要求高的场景。
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公开(公告)号：CN116205387A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310041179.4
申请日：2023-01-11
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院 , 广州康导信息科技有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种意外事件作用下的给定路线货运服务评价方法及系统，主要包括以下步骤：S1、统计货运给定路线基本信息；S2、获取统计周期内的小时当量流量；S3、计算一个时间段内所述给定路线的实际通行能力；S4、确定所述给定路线的运输饱和度；S5、计算所述给定路线运输饱和度下的货物最大运输流量；S6、根据所述给定路线的各种意外事件属性的评分修正货物最大运输流量修正，得到意外事件作用下的修正货物最大运输流量；S7、根据所述意外事件作用下的修正货物最大运输流量确定给定路线在某一时间段的即时货运服务水平；S8、统计给定路线在E个统计周期内的相同时间段的即时货运服务水平；S9、根据判定条件确定给定路线在该时间段对应的常态货运服务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276950B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201910550349.5
申请日：2019-06-24
Applicant: 华南理工大学 , 广州运星科技有限公司 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明采用PPA路径搜索算法(潜在路径区域路径搜索算法)，进行构建初始决策路径，采用决策属性因子模型训练方法最终输出算法复原的真实路径；并选取五种决策优化因子：路径行程时间、路径长度、路径转弯次数、路径受信号控制卡口数作为决策属性使得轨迹复原的决策因素更加具有环境适应性；本发明决策权重的设置由主、客观数据综合确立，更具科学实践性，算法速度快，可处理较大规模数据；适用于中小型路网的路径重构，可以高精度完成漏检车辆轨迹的复原，具有良好的鲁棒性，为进一步统计城市交通路网微观参数的统计奠定基础。
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公开(公告)号：CN110362557A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910448107.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 华南理工大学 , 广州运星科技有限公司 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06N20/00 , G08G1/01 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习和车牌识别数据的缺失路径修复方法，通过对获取的车牌识别数据寻找可能的噪声源，对其进行筛选清洗，提取车辆的出行轨迹，然后对出行轨迹针对行程时间的异常值进行进一步处理，以保证出行轨迹数据的有效性和合理性；并提取出行轨迹数据中的有效特征以训练有效的机器学习模型，针对大规模点位及车牌识别数据的缺失路径，估计出车辆经过每个路口的信息从而形成完整出行链。本发明方法以城市视频车牌识别数据的基本数据项为基础，解决了由于车牌识别数据存在漏拍、错拍等点位缺失现象，导致基于其提取的机动车出行轨迹存在路径缺失的问题。
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公开(公告)号：CN110276950A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910550349.5
申请日：2019-06-24
Applicant: 华南理工大学 , 广州运星科技有限公司 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明采用PPA路径搜索算法(潜在路径区域路径搜索算法)，进行构建初始决策路径，采用决策属性因子模型训练方法最终输出算法复原的真实路径；并选取五种决策优化因子：路径行程时间、路径长度、路径转弯次数、路径受信号控制卡口数作为决策属性使得轨迹复原的决策因素更加具有环境适应性；本发明决策权重的设置由主、客观数据综合确立，更具科学实践性，算法速度快，可处理较大规模数据；适用于中小型路网的路径重构，可以高精度完成漏检车辆轨迹的复原，具有良好的鲁棒性，为进一步统计城市交通路网微观参数的统计奠定基础。
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公开(公告)号：CN117593882B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311515983.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向路网交通生态成本量化的车辆微观运动学模型构建方法，步骤如下：1)路段车辆微观运动表征体系；2)相邻交叉口间路段进行空间资源的功能片段划分；3)不同功能片段内车辆间跟驰行为建模；4)交织换道区车辆间横向换道行为建模；5)车辆路口行驶决策建模；6)路段交通生态成本秒级计算，计算车辆运行过程中的秒级瞬时工况参数作为参数输入计算路网交通生态成本。本发明不仅较好的解决了交通控制和管理领域以生态为导向的优化方法目标函数不可认知、不可计算的难题，还提出了一套基于操作序贯链的微观交通流延误、排放和能耗的高精准、高可靠度计量方法，量化了路网中车辆的驾驶动作反馈响应等微观行为。
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公开(公告)号：CN119723913A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411413292.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于抽样轨迹数据的绿波协调清空时间计算方法，包括以下步骤：1)对于从上游交叉口Ii到下游交叉口Ij的协调路径P(i→j)，分类定义与其相关的各流向车流fS(i→j)，检测抽样车辆n在下游交叉口Ij的停车状态S(n,j)和停车时刻TS(n,j)，计算其实际通过时刻TP(n,j)和理想通过时刻TE(n,j)，结合抽样车辆轨迹计算到达车辆数；2)构建各流向车流fS(i→j)的到达似然函数，估计各流向车流fS(i→j)的到达流率λS(i→j)；3)计算全部非目标协调车流最大清空时间#imgabs0#4)根据上下游交叉口协调相位绿灯时长与最大清空时间#imgabs1#确定目标协调车辆在下游交叉口Ij的通过情况，计算目标协调车流fO(i→j)或目标协调更新车流fH(i→j)的清空时间tC(i→j)。本发明可以有效计算目标协调车辆的清空时间。
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