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公开(公告)号：CN103295404A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310245699.3
申请日：2013-06-19
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于行人过街时间的路段行人交通信号控制系统，该系统包括行人数据采集与记录单元、行人过街净空时间计算单元和信号实施反馈单元，适用于密集人群过街地区和有行人专用相位交叉口的行人信号配时设计。本发明设计的行人交通信号控制系统综合考虑了密集人群过街时对向行人流互相扰动所产生的时间损失和人行横道通行能力下降，克服了传统行人交通信号控制中以行人速度为常量，人行道通行能力不变的缺陷，配时结果更加精确实用。仅需要对人行横道处的行人流量和行人速度进行测算，计算简洁。
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公开(公告)号：CN101546397A
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：CN200910026607.6
申请日：2009-05-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市居民出行特征的提取方法：建立信息数据表，所述的信息数据表包括出行信息数据表、家庭信息数据表及居民信息数据表；利用office中的access并根据步骤1所得到的数据表，创建关系数据库；利用access中的SQL语句自动提取出行特征数据、家庭特征数据、居民特征数据及居民出行OD矩阵。本发明在统一数据库的基础上，用户可在一定的标准框架内自行设置居民出行的调查内容和编码形式，自动提取得到各种居民出行特征和OD矩阵。本发明克服了以往同类技术涵盖内容简单、分析结果单一、自动程度低下、可维护性差、易操作性差等缺陷，因而具有很强的普适性，且其效率和质量都有明显提高。
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公开(公告)号：CN119811111A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510197821.7
申请日：2025-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/083 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及交通信号控制技术领域，公开了一种面向多关键路径的干道可变带宽协调绿波方法及系统，该方法包括如下步骤：获取实时的干道道路结构数据、交叉口信号配时参数和关键路径信息；将采集的数据输入预先构建好的干道绿波优化模型中，求解干道绿波优化模型，输出优化后的信号控制参数，根据所述优化后的信号控制参数来协调绿波；所述干道绿波优化模型包括目标函数和约束条件；以最大化关键路径的绿波带宽的加权和为目标，得到干道绿波优化模型的目标函数。本发明能够应用于城市干道场景，为多条关键路径提供绿波带，且绿波带宽在不同路段是可以灵活变化，提高城市干道车流通行效率。
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公开(公告)号：CN119580509A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616312.5
申请日：2024-11-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种考虑速度波动的多路径主干道信号协同控制方法，包括首先采集交通数据，包括路网几何数据、交通流量数据、以及信号控制数据，根据交通流量数据确定若干条主要路径。然后基于各个主要路径上每辆车的行驶速度，计算各主要路径上的车辆行驶平均速度和速度波动量。最后构建信号控制优化模型：以所有路径的加权绿波带宽最大化为目标，构建目标函数，同时添加环路整数约束、干扰约束、速度波动时空约束、最高速度波动约束、最低速度波动约束，求解信号控制优化模型，获得优化信号周期和绿波带宽，输出优化的信号配时策略。本发明的方法生成的信号配时在减少行程延迟和停车次数方面具有良好前景，能够实现更好的多路径协同效果。
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公开(公告)号：CN119541231A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411507915.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向公交优先的多路径信号协调控制方法，包括以下步骤：S1、采集干线交叉口和干线中公交运行线路的相关信息，S2、基于各公交线路的停靠站位置，结合哑元变量进行多路径公交信号控制子区的划分；S3、以最大化各公交路径的加权绿波带宽为优化目标，建立面向公交优先的多路径信号协调控制优化模型，然后分别建立各路径的控制子区组内约束、控制子区组间约束以及行程时间约束；S4、求解优化模型，获得各条公交路径的绿波带宽，并输出干线中各交叉口的优化信号控制参数。本发明在应用于城市干线的公交信号协调控制时，能够为多条公交路径提供绿波带宽，显著提升城市干道中公交车辆的通行效率，缓解交通拥堵。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119132079A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411510395.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及交通信号控制技术领域，公开了一种基于电警数据的长干道多路径协调绿波优化方法及系统，该优化方法包括如下步骤：获取长干道道路结构、交叉口信号配时参数和电警数据；根据电警数据获取目标干道中的路径流量和路径平均行程时间；基于路径信息识别干道中的关键路径；构建并求解以最大化关键路径绿波带宽的加权和为目标的优化模型；根据优化模型的优化结果，对实际路段的信号控制参数进行调整。本发明能够应用于城市长干道场景，为多条路径提供独立绿波，提高城市干道车流通行效率。
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公开(公告)号：CN116543559B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310576909.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种考虑超车行为的车辆轨迹重构方法，该方法包括如下步骤：(1)根据车牌信息检索同一辆车经过上下游固定检测器的观测记录，提取速度及时间信息。(2)选用三次多项式曲线表征车辆轨迹形式，对每一辆车分别建立多项式模型并标定参数，模拟车辆初始行驶轨迹。(3)考虑超车行为的随机性，对于超车/被超车辆，搜索其在行驶时段内超越/被超越的车辆，确定超车/被超车的具体时刻。(4)创建车辆顺序变量，计算每一辆车的顺序变化量。(5)建立分段线性车辆顺序变化模型，计算每一时间步长内的车辆顺序。(6)确定每一步长内自由流和非自由流情况下的车辆位置，选取最小值作为车辆真实位置，重构全时空车辆运行轨迹信息。
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公开(公告)号：CN115081910B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210778530.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种城市多模式公共交通网络的鲁棒性评估方法，包括：将实际的常规公交网络与轨道交通网络进行拓扑建模，并将其复合为多模式公共交通网络拓扑结构模型，使计算机能够识别、存储与处理；计算复杂网络的特征参数：节点度、介数；评价多模式公共交通网络在蓄意攻击及随机攻击下的鲁棒性，以及识别基于鲁棒性指标下的网络关键节点。本发明有助于管理者了解网络在面对突发事件时的抗毁能力，帮助管理部门加强关键节点的管理和运营，为出行者提供安全可靠的出行服务。
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公开(公告)号：CN118116201A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410362997.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/047 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供了一种考虑出行时间分布特征的道路交通检测器布局优化方法，包括：基于路径出行时间服从正态分布的假设，估算路径出行时间概率密度函数；计算每两条路径的出行时间概率密度函数交并比，并依此确定每两条路径的出行时间可区分度；建立考虑出行时间分布特征的路径完全观测模型；最后使用启发式方法完成模型的求解并给出检测器布局方案。本发明充分利用AVI数据中的出行时间信息，实现了使用更少的检测器完成所有路径流量的观测，并在真实数据集πNEUMA数据集上验证了模型的有效性。本发明能更好地减少交通检测系统建设的成本，实现资源优化。
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公开(公告)号：CN115331433B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210898079.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的城市主干道多车轨迹重构方法，包括S1、获取城市多源异构数据中的浮动车GPS数据与卡口视频数据；S2、根据主干道位置筛选卡口数据；S3、提取出卡口数据集中的车牌号码，作为数据融合的特征属性；S4、提取卡口数据集中的该车辆进入路段的时间与离开路段的时间，获取浮动车在主干道内的行程时间；S5、打开通过S4中所述路段的浮动车GPS文件，并以这行程时间为数据分割标准，分割GPS浮动车文件，得到所有浮动车在此路段上行驶的时间段内的数据。本发明有助于精准估计城市主干道交通状态，进而剖析交通拥堵传播规律，支撑城市拥堵治理决策分析。
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