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公开(公告)号：CN105957371A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610452920.6
申请日：2016-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/08
CPC classification number: G08G1/08
Abstract: 本发明提供一种控制装置、及其应用的交通灯控制方法及系统，方法包括：当执行相位的绿灯时间大于最小绿灯时间且小于最大绿灯时间的情况下，当存在一候选相位的红灯时间大于或等于预设的最大红灯时间时，则红灯时间达到最大红灯时间的候选相位成为新的执行相位；否则计算执行相位以及候选相位的绿灯需求度，且当一候选相位的绿灯需求度大于执行相位的绿灯需求度时，令相应的候选相位成为新的执行相位；当执行相位的绿灯时间大于最大绿灯时间的情况下，对候选相位的排队车辆数进行检测，且令排队车辆数最多的候选相位成为新的执行相位。根据各相位的车流情况，对交通灯进行智能控制，进一步提高交叉口释放的车辆数量，保证交通运行的流畅。
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公开(公告)号：CN105957343A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610399183.8
申请日：2016-06-07
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0125
Abstract: 本发明提供一种基于有色Petri网的城市交通系统建模方法及系统。其中，所述基于有色Petri网的城市交通系统建模方法包括：建立交叉口路段的Petri网交通流模型，所述交叉口路段的Petri网交通流模型中采用不同颜色的变迁代表车辆进入不同的区域，采用不同颜色的令牌代表不同行使方向的车辆；建立交叉口信号控制模型，所述交叉口信号控制模型的交通信号控制中加入了相位损失时间。所述相位损失时间包括绿初损失时间和黄末损失时间。本发明的方案加入了相位损失时间，使得所建模型更具实际意义，同时所建模型可以方便的对各种信号控制方案策略进行评价。
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公开(公告)号：CN105890609A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610387934.4
申请日：2016-06-02
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3446
Abstract: 本发明提供一种基于分布式动态路网的路径规划方法及系统。所述基于分布式动态路网的路径规划方法包括：各个路口的监控节点建立邻居表；所述监控节点分别采集路口的车辆相关信息，确定所述两个邻接路口对应的监控节点间的数据包延时时间；监控节点分别建立所述监控节点的本地路由表；接收路径查询请求，生成查询消息，向邻接的监控节点发送所述查询消息；接收到所述查询消息的监控节点如果在本地路由表中存在到达路径目的监控节点的最短路径树，则根据所述查询消息中的信息以及所述最短路径树生成查询结果消息；将所述查询结果消息发送给所述路径起始监控节点。本发明在保证查询结果正确性的同时减少了查询时间和分布式网络中数据包转发的压力。
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公开(公告)号：CN103236170B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310128165.2
申请日：2013-04-15
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/09 , G08G1/0968
Abstract: 一种基于动态路网的交通诱导新方法，整个实现流程概括为：智能摄像头实时采集到交通路口的路况信息，包括车速与车辆数；通过改进的基于流体力学的交通流模型对每个路口进行实时交通流建模；根据路口模型，把车辆通行各路口之间的时间转化为网络传播延时；基于延时路由的方法进行最短路径查询；指导车辆最优的行车路线。基于路口智能摄像头的实时交通流建模，并在此基础上进行实现基于延时路由机制的最短路径查询方法，从而实现实时交通诱导。
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公开(公告)号：CN103794064A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410019172.3
申请日：2014-01-16
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种直观的主干道若干十字路口的双向绿波带实现方法，通过对涉及的各路口的车辆信息采集，以及交叉口之间的距离参数和路段平均车速的估计，计算得到公共周期，在满足绿波带宽度要求的前提下，通过上下移动主干道方向相位的起点和终点或是变换相位组合方式，最终得到各路口的周期内相位顺序组合和相位差，以最大程度上增加绿波带的宽度。本发明经论证，在支干道相位绿灯时间不大于主干道相位绿灯时间Gkey的前提下至少能达到67%，即绿波带宽度等于67%*Gkey。本发明方法使用的图解法，相比传统的图解法和数解法都更简单直接，不仅计算量小而且效果更好，可以很大程度上减少主干道车辆的停车次数，降低油耗减少污染。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103325114A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310233908.2
申请日：2013-06-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于改进视觉注意模型的目标车辆匹配方法，本发明涉及基于图像的目标匹配识别领域，可应用于智能交通管理。本发明改进了视觉注意模型，融合了多种目标车辆的图像特征，因而能更全面的表示目标，减少信息的丢失，提高匹配的准确性。本发明将改进的视觉注意模型应用到海量视频中肇事车辆匹配中，通过融合视觉注意模型和图像匹配提高了目标车辆匹配的准确性和鲁棒性。本发明作为一个准确鲁棒的基于改进视觉注意模型和基于图像的目标匹配算法是智能交通系统必不可少的一部分。
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公开(公告)号：CN102158484A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110064816.7
申请日：2011-03-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明揭示了一种移动社交网络中动态拼车系统及拼车方法，所述系统包括：服务器、客户端、网络数据传输模块、用户界面模块；所述网络数据传输模块包括第一通讯单元、第二通讯单元，第一通讯单元用以实现客户端节点与节点之间的通讯，第二通讯单元用以实现节点与后台服务器之间的通讯。本发明提出的移动社交网络中动态拼车系统及其拼车方法，可提高拼车的便捷性。本发明提供在移动环境下的拼车服务，充分利用现有的无线网络技术，使得在无AP的情况下也能运行此系统；采用Adhoc网络与Internet网络相结合的方式，使得拼车的服务丰富多彩；提出了移动用户之间的评分机制，并解决移动社交网络中联合欺诈问题。
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公开(公告)号：CN101034406A
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200710039110.9
申请日：2007-04-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式体系结构的多元数据源交通信息融合方法，包括以下步骤：1)服务器端将接收到的多元交通数据组包分发给各客户机端；2)经客户机端对数据进行校准后，发送至分布式融合平台数据接收模块；3)分布式融合平台将多元数据送至数据缓冲池暂存，根据数据规模将数据分配到不同的客户机端，同时从权值数据库读取权值，进行加权融合运算；4)将融合后的数据存放到统一的融合数据库中。根据实际交通的观察结果，对加权融合运算所用的权值数据库中不同数据的权值进行调整修改。本发明具备的有益效果在于：能获得准确的交通态势信息，有利于更快速准确合理地进行交通管理。
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公开(公告)号：CN117409236A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311168532.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法及系统，涉及深度学习和计算机视觉领域。包括基于ViT模型的训练模式对原始图像分块处理，并对分块后的图像进行特征变换，通过对抗偏移训练方式获得特征变换参数；根据图像块重要性分数和图像块特征变换后的尺度大小对图像块进行掩码操作，并设计自适应掩码方案；根据训练过程中模型的实时性能，设计不同的权重损失函数优化模型的训练；对基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法进行训练和测试。本发明可有效提高ViT模型对有用信息的辨别力，同时减少无关信息的干扰，增强了有效特征可利用率，同时在训练过程中对任务无关的图像块进行掩码，使模型更加关注有用信息的提取。
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公开(公告)号：CN116910587A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310149034.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据分布差异的聚类联邦方法及装置，方法包括：根据原始数据集的标签类别和标签对应的样本数量，计算原始数据集的标签概率分布及分布差异；利用特征提取网络，提取与原始数据集相关的数据特征向量；基于所述数据特征向量，计算客户端数据集间关于数据特征分布的差异情况；基于所述数据集的标签概率分布和所述数据特征分布的差异情况，进行聚类运算，得到客户端集群，将所述客户端集群进行迭代聚类；本发明提出的方法利用了原始数据的标签信息和特征信息，在客户端聚类过程中有较高的准确度。
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