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公开(公告)号：CN109544929B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811534976.1
申请日：2018-12-14
申请人： 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分类号： G08G1/01 , G08G1/08 , G08G1/081 , G08G1/0968 , H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的车辆低碳控制与诱导方法，包括如下步骤：S100.通过包括不同的检测设备、移动设备、网络在内的各种途径采集交通数据；S200.根据S100采集得到的交通数据，提出基于云计算技术加快数据处理速度的算法并对数据进行处理；S300.根据S200处理后的数据进行在线数据分析，分析得出不同时期的路口、路段交通状况；S400.根据干道信号协调方法，实时控制在线交通信号，实现干道信号协调优化；S500.通过交通诱导算法规划最优出行路径，最终诱导驾驶员选择最优路径出行。通过进行干道信号协调优化以及最优路径规划，诱导驾驶员选择最优路径出行，从而减少车辆在交叉口的停车次数与拥堵时间，减少车辆在交叉口引起的尾气排放量增多的问题。
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公开(公告)号：CN111540193A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010177751.6
申请日：2020-03-13
申请人： 华南理工大学 , 广州运星科技有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积时序生成对抗网络的交通数据修复方法，包括以下步骤：获取交通设备采集到的原始交通数据集，采用一元高斯分布离群点筛选方法对上述获得的原始交通数据集进行异常值处理；从异常值处理后的数据集中选择一段时间内的数据集作为完整的真实数据集，将真实数据集按不同的比例进行随机删除，得多份待修复的数据集；利用生成网络、判别网络构建具有修复交通数据的生成对抗网络模型，将待修复的数据集输入生成网络得到重建数据集，之后将重建数据集和真实数据集一同输入判别网络，完成生成网络与判别网络动态对抗训练，使得判别网络不能分辨重建数据和真实数据集；将训练完成的生成对抗网络进行交通数据修复。
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公开(公告)号：CN116976045A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310683691.9
申请日：2023-06-09
申请人： 广州运星科技有限公司 , 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
IPC分类号： G06F30/18 , G08G1/01 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/10 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种非拥堵状态下控制子区多目标约束仿真方法，包括：S1非拥堵状态下控制子区划分和S2非拥堵状态下控制子区多目标约束仿真优化，其中S1步骤如下：S101、采用交通流宏观基本图MFD进行交通拥堵和非拥堵识别；S102、对于非拥堵状态下城市路网，以交叉口间距、交通密度和信号周期为交叉口关联度定量评价影响因子，构建关联度模型；S103、以相邻交叉口间关联度为依据，使用改进的Ncut算法划分交通控制子区。S2步骤如下：S201、确定非拥堵状态下子区控制优化目标，分析模型约束条件以改进模型搜索空间，建立优化模型微观仿真环境，构建多目标约束优化模型；S202、引入快速非支配遗传算法NSGA‑III实现子区信号配时多目标优化。
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公开(公告)号：CN115100857A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210695373.X
申请日：2022-06-17
申请人： 广州运星科技有限公司 , 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于Dijkstra算法的路网子区关键路径识别方法，该方法包括：S1.获取路网子区结构数据和交通运行状态数据；S2.定义路网中各路段的长度权重系数、速度权重系数和流量权重系数；S3.计算交叉口之间有向路段的通行阻抗指数；S4.计算多个连续交叉口之间有向路径的通行阻抗指数；S5.计算路网子区内所有有向路径的通行阻抗指数；S6.应用Dijkstra算法对所有有向路径进行搜索识别，输出路网子区关键路径。本发明量化各个路段交通运行状况在子区中的权重大小，能更科学合理地优选对子区运行效率影响最大的各条路段及路径，为制定合理的区域绿波协调控制方案、路网子区拥堵快速疏散控制奠定了基础。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN109636876A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811251576.X
申请日：2018-10-25
申请人： 广州运星科技有限公司 , 华南理工大学
CPC分类号： G06T11/206
摘要： 本发明公开了一种路口渠化及流量流向图绘制方法、系统、设备和存储介质，其中绘制方法包括以下步骤：S100.设定各路口的进出口参数，其中包括进出口的方向及角度；S200.根据步骤S100所述各路口的进出口参数，自动绘制得到路口默认渠化绘制图，对选中的路口进行渠化绘制，得出路口渠化绘制图；S300.绘制默认流量流向图，对选中的路口进行设置流量流向，绘制得到流量流向绘制图。本发明通过绘制路口渠化及流量流向图，设置交通岛或者交通标线、设立标志来疏导、引导道路交通流，使交通流畅，并且本发明的路口渠化及流量流向图绘制方法操作简单、易修改、效率高、无需另外学习其他的绘图软件。
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公开(公告)号：CN106652444A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611004709.4
申请日：2016-11-15
申请人： 广州运星科技有限公司 , 广州康导信息科技有限公司 , 江西安韵交通科技有限公司 , 华南理工大学
IPC分类号： G08G1/01
CPC分类号： G08G1/0125
摘要： 本发明公开了一种基于车道组及交叉口车流路径的城市网络交通流仿真模型，其包括：以基于车道组的宏观交通流模型为基础，简化了该模型中车道组车流转入过程；然后，针对车道组的宏观交通流模型对交通流溢出阻碍交叉口交通运行描述模拟的不足，依据交通流在车道组的转入转出原理，提出交叉口内车流路径的概念，用交叉口内车流路径上交通流转入转出过程模拟交叉口内所有可能的车流放行冲突阻碍情况；最后，建立了基于车道组及交叉口内车流路径的交通流宏观仿真模型。本发明克服了已有模型参数标定及系数计算复杂的缺陷，为城市交通拥堵主动防控及快速疏导问题的解决提供快速仿真方法支持。
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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
申请人： 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分类号： G06F16/215 , G06F16/29 , G06N20/00 , G08G1/01 , G08G1/017
摘要： 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：CN109544929A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811534976.1
申请日：2018-12-14
申请人： 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分类号： G08G1/01 , G08G1/08 , G08G1/081 , G08G1/0968 , H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的车辆低碳控制与诱导方法，包括如下步骤：S100.通过包括不同的检测设备、移动设备、网络在内的各种途径采集交通数据；S200.根据S100采集得到的交通数据，提出基于云计算技术加快数据处理速度的算法并对数据进行处理；S300.根据S200处理后的数据进行在线数据分析，分析得出不同时期的路口、路段交通状况；S400.根据干道信号协调方法，实时控制在线交通信号，实现干道信号协调优化；S500.通过交通诱导算法规划最优出行路径，最终诱导驾驶员选择最优路径出行。通过进行干道信号协调优化以及最优路径规划，诱导驾驶员选择最优路径出行，从而减少车辆在交叉口的停车次数与拥堵时间，减少车辆在交叉口引起的尾气排放量增多的问题。
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公开(公告)号：CN115100857B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210695373.X
申请日：2022-06-17
申请人： 广州运星科技有限公司 , 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于Dijkstra算法的路网子区关键路径识别方法，该方法包括：S1.获取路网子区结构数据和交通运行状态数据；S2.定义路网中各路段的长度权重系数、速度权重系数和流量权重系数；S3.计算交叉口之间有向路段的通行阻抗指数；S4.计算多个连续交叉口之间有向路径的通行阻抗指数；S5.计算路网子区内所有有向路径的通行阻抗指数；S6.应用Dijkstra算法对所有有向路径进行搜索识别，输出路网子区关键路径。本发明量化各个路段交通运行状况在子区中的权重大小，能更科学合理地优选对子区运行效率影响最大的各条路段及路径，为制定合理的区域绿波协调控制方案、路网子区拥堵快速疏散控制奠定了基础。
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