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公开(公告)号：CN116993779A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310968240.X
申请日：2023-08-03
申请人： 重庆大学 , 重庆数字交通产业有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法，包括以下步骤：改进联合检测跟踪模型TransCenter的主干网络结构，利用卷积结构构建注意力模块；改进联合检测跟踪模型TransCenter的特征融合网络，利用矩阵分解模型构建多尺度特征融合网络；设计多特征多级车辆目标匹配算法；在公开的车辆目标跟踪数据集UA‑DETRAC上训练联合车辆目标检测跟踪模型；使用训练的模型跟踪监控视频下的车辆目标。本发明适于监控视频下的车辆目标跟踪方法，能够有效降低因目标遮挡、目标相似、目标尺度快速变换等因素造成的车辆目标跟踪漂移和跟踪丢失，准确性更高、稳定性更强。
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公开(公告)号：CN116993779B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310968240.X
申请日：2023-08-03
申请人： 重庆大学 , 重庆数字交通产业集团有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种适于监控视频下的车辆目标跟踪方法，包括以下步骤：改进联合检测跟踪模型TransCenter的主干网络结构，利用卷积结构构建注意力模块；改进联合检测跟踪模型TransCenter的特征融合网络，利用矩阵分解模型构建多尺度特征融合网络；设计多特征多级车辆目标匹配算法；在公开的车辆目标跟踪数据集UA‑DETRAC上训练联合车辆目标检测跟踪模型；使用训练的模型跟踪监控视频下的车辆目标。本发明适于监控视频下的车辆目标跟踪方法，能够有效降低因目标遮挡、目标相似、目标尺度快速变换等因素造成的车辆目标跟踪漂移和跟踪丢失，准确性更高、稳定性更强。
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公开(公告)号：CN111882858A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010484814.2
申请日：2020-06-01
申请人： 重庆大学 , 重庆高速公路集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路异常事件排队长度预测方法，本发明在考虑道路检测设备分布稀疏的情况下，基于车检器数据和收费数据，采用模态划分的方法在一定程度上解决排队长度预测所需数据获取困难的问题，可适用于发生于一定场景下的异常事件排队长度预测；本发明的方法是通过结合历史车检器数据和收费数据得到两个部分的车流量参数，通过历史收费数据结合收费站之间的OD特性得到两两收费站间的平均行程速度，结合建立的目标场景下的排队长度预测模型达到对排队长度进行预测的目的，该方法依据多源数据能够较为准确的预测排队长度的变化趋势，为道路交通系统的交通管制以及交通拥堵问题的缓解提供强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN118364966A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410587780.8
申请日：2024-05-13
申请人： 重庆大学 , 重庆数字交通产业集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/14 , G06F17/18 , G06F18/22 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种基于Transformer的长时间多变量时间序列预测方法，针对多变量长期时间序列预测任务，提出了一种有效的基于变压器的模型CMPPformer，其中有两个关键部分：通道混合依赖和周期性切割模块。首先，本发明利用时间序列聚类对多元时间序列进行分组，以实现通道混合依赖，从而减少过拟合和虚假回归。其次，使用FFT找出多维周期，根据计算出的周期长度，对时间序列进行修补，从而捕捉局部语义信息。此外，通过应用周期性切割模块和通道混合依赖性，可以降低时间和空间复杂性。
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公开(公告)号：CN111767644B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010506485.7
申请日：2020-06-05
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了考虑单隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法，包括：基于预测路段的道路实际数据，建立道路仿真模型；基于时空消耗理论，获取预测路段的道路实际通行能力，建立估计模型；将不同的交通流量大小作为输入量，获取根据所述道路仿真模型得到的预测路段的通行能力与根据所述估计模型得到的预测路段的通行能力的偏差；根据偏差，修正估计模型，得到预测路段的实际通行能力。本发明主要考虑高速公路中存在隧道与外场在道路属性上不同的介质对于道路实际通行能力的影响，通过仿真的方式分析其实际的通行能力，基于时空消耗理论建立了针对隧道的高速公路基本路段的实际通行能力估计模型，为缓解交通拥堵问题的缓解提供一定理论依据。
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公开(公告)号：CN111882858B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010484814.2
申请日：2020-06-01
申请人： 重庆大学 , 重庆高速公路集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路异常事件排队长度预测方法，本发明在考虑道路检测设备分布稀疏的情况下，基于车检器数据和收费数据，采用模态划分的方法在一定程度上解决排队长度预测所需数据获取困难的问题，可适用于发生于一定场景下的异常事件排队长度预测；本发明的方法是通过结合历史车检器数据和收费数据得到两个部分的车流量参数，通过历史收费数据结合收费站之间的OD特性得到两两收费站间的平均行程速度，结合建立的目标场景下的排队长度预测模型达到对排队长度进行预测的目的，该方法依据多源数据能够较为准确的预测排队长度的变化趋势，为道路交通系统的交通管制以及交通拥堵问题的缓解提供强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN111767644A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010506485.7
申请日：2020-06-05
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了考虑单隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法，包括：基于预测路段的道路实际数据，建立道路仿真模型；基于时空消耗理论，获取预测路段的道路实际通行能力，建立估计模型；将不同的交通流量大小作为输入量，获取根据所述道路仿真模型得到的预测路段的通行能力与根据所述估计模型得到的预测路段的通行能力的偏差；根据偏差，修正估计模型，得到预测路段的实际通行能力。本发明主要考虑高速公路中存在隧道与外场在道路属性上不同的介质对于道路实际通行能力的影响，通过仿真的方式分析其实际的通行能力，基于时空消耗理论建立了针对隧道的高速公路基本路段的实际通行能力估计模型，为缓解交通拥堵问题的缓解提供一定理论依据。
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