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公开(公告)号：CN218996164U
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202223474002.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽省交通控股集团有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种高速公路大货车汇入匝道的自动提示减速警示牌，包括：太阳能电板、多线激光雷达传感器、蜂鸣器、横杆、发光警示牌、伸缩杆、总控制电箱、固定台。本实用新型根据不同的地形和天气设置不同的高度的同时，为了使交通标志更加的醒目，将根据大货车的距离的不同产生不同的脉冲，然后通过安装在标识牌上的LED灯和蜂鸣器，产生变化的光和声音，以达成协同警示的作用，从而使交通标志更加的醒目，以便司机能及时发现减速警示牌，从而减少大货车的侧翻和事故的发生，并能提高道路安全性。
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公开(公告)号：CN115240442B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210883974.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/08 , G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下前方事故车辆的跟驰车辆最优换道控制方法及应用，适用于网联环境下高速公路发生交通事故时车辆的换道控制，该网联环境为道路上行驶的所有车辆均为网联自动驾驶车辆，该方法以事故发生后车辆换道时在行驶方向上的行驶距离之和最小为控制目标，以最小安全距离和换道完成时间为约束条件，构建换道可行点的优化选择模型，从而求解出车辆的最优换道点。本发明能有助于高速公路事故点上游的车辆顺畅地通过事故影响区，从而能避免事故造成的交通拥堵和二次事故。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115240442A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210883974.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/08 , G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下前方事故车辆的跟驰车辆最优换道控制方法及应用，适用于网联环境下高速公路发生交通事故时车辆的换道控制，该网联环境为道路上行驶的所有车辆均为网联自动驾驶车辆，该方法以事故发生后车辆换道时在行驶方向上的行驶距离之和最小为控制目标，以最小安全距离和换道完成时间为约束条件，构建换道可行点的优化选择模型，从而求解出车辆的最优换道点。本发明能有助于高速公路事故点上游的车辆顺畅地通过事故影响区，从而能避免事故造成的交通拥堵和二次事故。
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公开(公告)号：CN118781152A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410835505.3
申请日：2024-06-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Deepsort算法的目标车辆追踪方法，包括：1、图像数据集构建；2、通过YOLOv5s对图像中的目标车辆进行目标检测，获取目标车辆检测框位置信息；3、通过Deepsort目标追踪算法获取目标车辆预测框位置信息；4、构建车辆重识别模型提取目标车辆外观特征；5、对目标车辆的检测框和预测框进行级联匹配；5、对目标车辆的检测框和预测框进行交并比匹配；6、对目标车辆的检测框和预测框进行距离‑交并比匹配。本发明能够有效地捕捉目标车辆的外观特征信息并能更有效应对复杂交通环境下由于车辆遮挡、重叠等因素导致的追踪目标丢失的问题，从而能提升目标车辆追踪的精确性和鲁棒性，提高交通出现效率，保证车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN118504965A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410528366.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种多源数据驱动的城市交通事故风险图谱深度预测方法，包括以下步骤：步骤1、收集指定地区的卫星图像、交通事故数据、GPS轨迹数据，将指定地区划分为多个网格区域；步骤2、根据指定地区的GPS轨迹数据，计算每个网格区域的交通流量数据；步骤3、根据交通事故数据分析其在各个区域内的交通事故数据；并将每个区域交通事故数据划分为历史事故数据、未来事故数据；步骤4、将所述交通事故数据、GPS轨迹数据、历史事故数据作为输入，对深度学习模型进行训练；步骤5、通过训练好的深度学习模型，并计算出下一时刻交通事故风险预测情况。本发明的数据源利用性更好，能够有效展现研究区域内各路段的道路风险水平。
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公开(公告)号：CN119207147A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411443856.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种快速路分流区网联自动驾驶车辆决策与规划方法，包括：1.建立方法应用的基本场景；2.构建模糊逻辑推理系统，输出换道意愿系数，进而制定决策方案；3.采用剩余碰撞时间TTC进行风险评估；4.引入风险场概念，对车辆势场、道路边界线势场、车道分割线势场、静态路障势场进行建模，进而通过叠加各风险势场，构建快速路分流区场景下的多源叠加风险势场模型；5.采用五次多项式生成变道轨迹曲线；6.构建考虑安全性、效率性、舒适性的多目标综合评价函数，并筛选出最优的网联自动驾驶车辆的变道轨迹。本发明能在应对多变的交通状况，赋予自动驾驶车辆以智能的决策力和精准的路径规划能力，从而能有效缓解交通拥堵，提高道路的通行能力。
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公开(公告)号：CN118642482A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410660016.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/692 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生群体的货车编队决策方法，包括:1、基本场景的构建；2、仿生编队车数与排序的确定；3、计算高速公路状况相关参数；4、定义不同车辆编队跟驰模型；5、对仿生车辆编队的跟驰模型进行实时控制；6、对仿生车辆编队进行换道决策控制；7、遍历所有货车编队。本发明能够通过实时收集相应的数据，计算相应的高速公路路况参数以及相关安全风险参数，从而更新货车仿生编队的跟驰模型，并根据风险场理论进行换道决策，以减少道路拥堵状况，保证货车车辆行驶的安全性，提高高速公路整体通行效率。
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