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公开(公告)号：CN106778866B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201611157657.4
申请日：2016-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 交通违章是导致交通事故的重要因素，从驾驶者发生交通事故类型及其历史违章类型的角度研究交通安全行为风险。利用归一化和阈值法，选取合适的交通违章类型。通过皮尔逊卡方检验交通违章和交通事故两者关联性。再采用对应分析的方法，研究不同交通事故类型对应的主、次要相关违章类型，并建立影响程度模型。同时，基于两者的交互影响，对部分交通事故类型和违章类型分类、合并。结果表明，交通事故类型和违章类型存在显著的相关性和对应关系，基于这种特性可做到交通事故防范，事故类型预判。
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公开(公告)号：CN110415523A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910746473.9
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆出行轨迹数据的信号控制子区划分方法，该方法包括S1根据车辆轨迹数据，计算一段时间内研究区域各交叉口对之间的平均OD流量并做归一化处理，基于此构建全连通无向加权图；S2用Newman算法对路网进行划分得到划分后的初始路网子区；S3计算路段双向平均密度；S4利用自适应尺度NJW算法将路网划分为多个控制子区；S5选取能得到最好评价指标的方案为较优的控制子区划分方案。本发明提升了初始路网子区内交叉口信号控制的协调性，为后续进一步面向区域门限控制子区划分做出了初始划分方案。
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公开(公告)号：CN106530767B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201611137625.8
申请日：2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于跟车法的干线信号协调优化方法，在缺少准确交通量的情况下，对干线信号协调优化前后方案及效果分别进行辅助分析及迭代优化。在信号优化方案实施前，通过跟车法，掌握现有的信号配时下的路口的排队长度、等待时间、路段间平均车速及行程时间。从而确定协调路段的统一周期、双周期、绿信比及合适的相位差并检验信号配时软件中的路网建立是否准确。对已经上传执行的干线信号协调优化方案，跟车法可以检验方案的实际应用情况，判断相位差、绿信比在实际道路情况下设置是否合理并进行微调。从而将理论的干线信号协调优化方案落实到实际应用中，并确保达到理想的效果。
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公开(公告)号：CN106652458B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201710088907.1
申请日：2017-02-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟车辆轨迹重构的在线城市道路路径行程时间估计方法，包括如下步骤：由信号控制交叉口上游路段车辆检测器获取实时采集的交通流数据，由交叉口信号机实时采集信号相位信息；实时估计交叉口交通波轨迹坐标，绘制信号交叉口存在的冲击波i、ii、iii、iv及其时空运行轨迹；将车辆行驶状态简化为以自由流速度在非排队路段上行驶以及在交叉口处的停车状态两类；对于计算车辆经过特定位置的时刻，通过提取虚拟车辆坐标序列中与特定位置信息相对应的车辆时空坐标，实现对车辆路径行程时间的估计。本发明能够获得任意时刻出发的车辆在路径上的传播状态及其到达路径上任意地点的在线行程时间，具有更高的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN105551250B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610019662.2
申请日：2016-01-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法，本方法以城市道路信号交叉口为研究对象，以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数，以状态参数均值和区间值作为输入数据，在传统K均值聚类方法的基础上，实现了区间数据的聚类分析，构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态，确定不同类别的交通状态边界，方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点，对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态，及时准确地发现拥堵交叉口，提高城市交通管控水平具有积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106856049A
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201710052088.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡口号牌识别数据的关键交叉口需求集聚分析方法，根据路网内各交叉口的过车号牌识别检测记录，分析短时间隔内在关键交叉口存在过车记录的车辆在驶入该交叉口前的行驶轨迹，进而对关键交叉口交通需求聚集模式进行分析。本发明方法基于车辆号牌的识别与匹配追溯车辆在路网的行驶轨迹，通过大量轨迹数据的短时空间聚合分析路网内关键交叉口的交通需求的汇集方式，从海量历史数据中提取交通流运行模式，为交通信号控制、交通诱导等道路交通管控措施的实施提供可靠的数据支撑和依据。
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公开(公告)号：CN106781504A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710050018.6
申请日：2017-01-23
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0112
Abstract: 本发明公开了一种基于浮动车GPS数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量GPS定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。
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公开(公告)号：CN104192046B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201410441862.8
申请日：2014-09-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种运输自行车的公交车辆，包括公交车辆以及自行车存放区。本发明还提供了配备于公交车辆的自行车运输系统，包括需求响应模块、驾驶员控制模块、车载系统控制模块、自行车装载设备模块、通讯模块和调度员客户端模块。本发明同时提供了一种配备于公交车辆的自行车运输系统的控制方法，主要是携带自行车的乘客通过需求响应模块发出自行车装载和卸载请求，车载系统控制模块根据自行车装卸请求控制自行车装卸设备在站点完成自行车的自动化卸载和装载操作。本发明将公交出行和自行车出行方式有机结合，拓展了公共交通的实际服务范围，满足了乘客的个性化出行需求，可以增强公交出行模式吸引力，引导私人小汽车交通向绿色出行方式转变。
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公开(公告)号：CN104408913A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410608291.2
申请日：2014-11-03
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种考虑时空相关性的交通流三参数实时预测方法，在获得目标断面及其上下游断面交通流率、速度和占有率数据的基础上，建立交通流三参数多变量短时预测的状态空间模型。依据各个交通变量在不同数据采集断面的空间相关性，建立状态空间模型的观测方程；依据多个交通变量在同一数据采集断面的时间自相关和互相关性，建立状态空间模型的状态方程；采用卡尔曼滤波算法实现交通流三参数的预测及迭代更新。本发明充分挖掘交通流三参数在不同检测断面的空间相关性以及在同一断面不同变量之间的时间自相关和互相关性，采用多变量预测算法，有利于提高交通流短时预测的准确性。
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公开(公告)号：CN103903430B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410149283.6
申请日：2014-04-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用多源同构数据的行程时间实时融合预测方法，包括在获得多源同构等时间间隔的连续行程时间数据序列的基础上，构建多源行程时间D-S证据推理模型识别框架；利用能够获得预测均值和动态方差的时间序列模型分别计算各类单一行程时间数据源的实时预测均值和动态方差；以动态方差预测结果作为输入数据，通过计算获得D-S证据推理模型的基本概率分配函数和基本信任分配函数，通过证据合成规则计算多源行程时间数据的动态融合权重；由单一数据源的预测均值与动态融合权重的加权和计算得到行程时间的融合结果。本发明降低了由单一数据源描述或预测道路行程时间的不确定性，进一步提高行程时间预测的准确性和可靠性，可操作性强。
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