公开(公告)号：CN115689040B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211411414.4

申请日：2022-11-11

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 杨松 ,  姚佳娜 ,  洪强 ,  汪心渊 ,  周跃琪 ,  何亚强

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213

摘要： 本发明涉及一种基于卷积神经网络的交通事故严重程度预测方法及系统，方法包括：S1基于K均值聚类算法对各事故因素中的各连续变量子因素进行离散区间化赋值，以得到各事故因素对应的量化指标表；S2通过随机森林算法计算各事故因素中所有子因素的重要度；S3选取重要度排名前M的重要子因素，以得到处理后道路交通事故训练样本集；S4基于量化指标表、处理后道路交通事故训练样本集对卷积神经网络模型进行训练，以得到训练后卷积神经网络模型；S5将真实道路交通场景中多种重要子因素对应的量化数据，输入训练后的卷积神经网络模型，以输出交通事故严重程度的预测结果。本发明可有效对道路交通事故严重程度进行预测，提高公路道路运行的安全性。

公开(公告)号：CN118430252B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410540729.1

申请日：2024-04-30

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 金波 ,  余佳洋 ,  阙祖琛 ,  汪成立 ,  洪强 ,  姚佳娜

IPC分类号： G08G1/01 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/092

摘要： 本发明属于高速公路交通管控分析技术领域，具体涉及基于强化学习和事件触发预测的高速公路匝道管控方法，在该方法中，首先构建模型预测控制器；然后构建强化学习智能体；其次构建结合强化学习的事件触发模型预测控制框架；并构建仿真环境，训练强化学习智能体；最后部署结合强化学习的事件触发模型预测控制框架，本发明通过结合模型驱动和数据驱动方法，将强化学习智能体嵌入到事件触发模型预测控制中，并构建仿真环境不断训练智能体，并且设计能够处理匝道管控问题约束和优化目标的模型预测控制器，由此不仅提升了高速公路匝道控制效果，还提高了高速公路匝道控制及时度，另外在一定程度上降低了由人工管控带来的管理成本。

公开(公告)号：CN118115797A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410257849.0

申请日：2024-03-07

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 韩霄 ,  池跃胜 ,  洪强 ,  陈学敏 ,  傅鑫亮 ,  胡皓 ,  姚佳娜 ,  张勇 ,  周跃琪 ,  闫雨轩 ,  郑亦殷 ,  许越楷 ,  曹素功

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁结构健康监测数据异常检测方法，该检测方法摒弃了传统过分依赖对数据在时域中的分析，而是将数据分别在时域、频域和格拉姆角场GAF中进行可视化处理后通过图像处理算法叠加为一张三通道的合成图像，并将该三通道的合成图像输入融合了通道注意力机制的VGG16神经网络型中进行处理，通过该融合了通道注意力机制的VGG16神经网络模型能够根据图像特征分别对各通道的权重进行动态调整并且进行降维处理，提高异常数据识别的准确度，也降低了模型的复杂度，此外，本申请中的该融合了通道注意力机制的神经网络模型不受传统时间序列中趋势性、季节性、周期性和随机扰动性的影响，具有较强的特征提取能力和较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117934426A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410112759.2

申请日：2024-01-26

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 杨松 ,  洪强 ,  陈学敏 ,  池跃胜 ,  姚佳娜 ,  何亚强 ,  韩霄 ,  周跃琪 ,  夏雨尧

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455

摘要： 基于图像分类的桥梁结构健康监测数据异常识别方法，其具体步骤如下：S1，获取桥梁结构健康监测的原始数据；S2，将原始数据进行图像转化作为模型训练样本，并对模型训练样本进行异常数据分类；S3，构建基于融合焦点损失函数的Mobile ViT网络构建桥梁结构健康监测异常数据检测模型，并使用模型训练样本进行训练；S4，将桥梁结构健康监测数据转化成图像后输入到训练好的基于融合焦点损失函数的Mobile ViT网络构建桥梁结构健康监测异常数据检测模型内，生成每个类别的概率，根据概率输出数据异常类型。

公开(公告)号：CN117294707A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311226668.3

申请日：2023-09-22

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 洪强 ,  周跃琪 ,  姚佳娜 ,  韩霄 ,  何亚强 ,  汪成立

IPC分类号： H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  H04L67/565 ,  H04L67/1097 ,  H04L9/40 ,  G16Y10/75 ,  G16Y40/20 ,  G16Y40/50

摘要： 本发明提供一种用于交通物联网设备统一接入的边缘计算系统，包括数据采集层、数据处理层、应用层、通信网络、中心控制系统和安全防护系统，将边缘计算机装设在边缘端并应用于交通物联网，边缘计算将计算任务分配到各个边缘设备上，可以大幅减少数据传输的延迟，提高数据处理效率，使交通管理系统能够实时响应交通情况的变化，数据在设备或终端上进行处理，有效减少数据泄露和篡改风险，该系统可以实现交通物联网设备的统一接入管理，设备之间的数据交互和共享，提高交通管理效率，边缘计算系统的数据处理能力，可以实现远程监控管理，使交通管理部门可以及时了解交通情况，做出相应管理决策，同时边缘计算系统还具有可扩展性和灵活性。

公开(公告)号：CN115600726B

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211137085.9

申请日：2022-09-19

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 姚佳娜 ,  杨松 ,  洪强 ,  韩霄 ,  历阳 ,  周跃琪 ,  汪成立 ,  王漫

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

摘要： 本发明属于交通事故预测技术领域，涉及一种基于神经网络的隧道交通事故严重程度预测方法，包括步骤：S1、得到各事故因素对应的量化指标表；S2、获取各隧道交通事故训练样本中各事故因素中的多种子因素对应的量化数据；S3、通过主成分分析法对各事故因素中的多种子因素进行降维，以确定各事故因素的主成分个数以及主成分荷载；S4、确定各隧道交通事故训练样本中各事故因素的主成分；S5、采用萤火虫算法优化用于预测隧道交通事故严重程度的BP神经网络模型；S6、将真实隧道交通场景中各事故因素的主成分输入优化后的BP神经网络模型，以输出交通事故严重程度的预测结果。本发明可有效对隧道交通事故严重程度进行预测，提高公路隧道运行的安全性。

公开(公告)号：CN118430252A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410540729.1

申请日：2024-04-30

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 金波 ,  余佳洋 ,  阙祖琛 ,  汪成立 ,  洪强 ,  姚佳娜

IPC分类号： G08G1/01 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/092

摘要： 本发明属于高速公路交通管控分析技术领域，具体涉及基于强化学习和事件触发预测的高速公路匝道管控方法，在该方法中，首先构建模型预测控制器；然后构建强化学习智能体；其次构建结合强化学习的事件触发模型预测控制框架；并构建仿真环境，训练强化学习智能体；最后部署结合强化学习的事件触发模型预测控制框架，本发明通过结合模型驱动和数据驱动方法，将强化学习智能体嵌入到事件触发模型预测控制中，并构建仿真环境不断训练智能体，并且设计能够处理匝道管控问题约束和优化目标的模型预测控制器，由此不仅提升了高速公路匝道控制效果，还提高了高速公路匝道控制及时度，另外在一定程度上降低了由人工管控带来的管理成本。

公开(公告)号：CN117635732A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311325806.3

申请日：2023-10-13

申请人： 浙江交投高速公路运营管理有限公司 ,  浙江省交通运输科学研究院

发明人： 傅志明 ,  江婷 ,  杨松 ,  姚佳娜 ,  杨钦若 ,  韩霄 ,  丁涛 ,  李方芳

IPC分类号： G06T7/90 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于Attention‑UNet语义分割的隧道照明环境高效评价方法，其具体步骤如下：S1，隧道内的视频摄像机对隧道内路面、墙壁图像进行采集；S2，利用Attention‑Unet语义分割算法对路面、墙壁图像进行分割获取路面、墙壁的测量区域；S3，对测量区域的灰度值进行计算，获取路面、墙壁的灰度值；S4，根据灰度值与亮度值的关系，获取测量区域的路面、墙壁的亮度值；S5，通过步骤S4获得的路面、墙壁的亮度值计算得到路面平均亮度、路面亮度总均匀度、路面亮度纵向均匀度、路墙亮度比，根据路面平均亮度、路面亮度总均匀度、路面亮度纵向均匀度、路墙亮度比来评价隧道的照明质量。

公开(公告)号：CN115600726A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211137085.9

申请日：2022-09-19

申请人： 浙江省交通运输科学研究院(CN)

发明人： 姚佳娜 ,  杨松 ,  洪强 ,  韩霄 ,  历阳 ,  周跃琪 ,  汪成立 ,  王漫

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

摘要： 本发明属于交通事故预测技术领域，涉及一种基于神经网络的隧道交通事故严重程度预测方法，包括步骤：S1、得到各事故因素对应的量化指标表；S2、获取各隧道交通事故训练样本中各事故因素中的多种子因素对应的量化数据；S3、通过主成分分析法对各事故因素中的多种子因素进行降维，以确定各事故因素的主成分个数以及主成分荷载；S4、确定各隧道交通事故训练样本中各事故因素的主成分；S5、采用萤火虫算法优化用于预测隧道交通事故严重程度的BP神经网络模型；S6、将真实隧道交通场景中各事故因素的主成分输入优化后的BP神经网络模型，以输出交通事故严重程度的预测结果。本发明可有效对隧道交通事故严重程度进行预测，提高公路隧道运行的安全性。

公开(公告)号：CN117197959A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310156397.2

申请日：2023-02-23

申请人： 浙江省交通运输科学研究院

发明人： 洪强 ,  杨松 ,  周跃琪 ,  韩霄 ,  郑亦殷 ,  姚佳娜 ,  张冶芳 ,  汪成立 ,  傅鑫亮 ,  汪心渊 ,  何亚强 ,  唐毅

IPC分类号： G07F17/42 ,  G06K7/10

摘要： 本发明提供一种OBU自助发放系统，涉及OBU发放领域，包括箱体，所述箱体的一端活动连接设有防护门，所述防护门顶端的一侧固定连接设有扫码枪，所述箱体顶端的中部活动连接设有出货口，所述箱体内部的两侧均设有存放箱，所述存放箱的一侧活动连接设有存放格子，所述横拉结杆的顶端设有提取箱，所述横螺纹杆的顶端设有提取箱，所述提取箱内部的一侧设有箱内螺杆，所述提取箱内部的中部固定连接设有滑动撑块，所述箱内螺杆的两端均设有工作轴承，客户申领的设备通过出货口进行取出，不需要人工进行操作的同时在现场及可拿到OBU设备，设备可以24小时持续进行工作，推广效率高，大大增加了ETC的发展。