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公开(公告)号：CN112633162A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011533497.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了适于高速公路外场遮挡条件下的行人快速检测及跟踪方法，包括以下步骤：步骤一：对高速公路监控视频图像进行数据重建、增强；步骤二：快速获取高级语义、更为突出且大感受野的特征，主要包括以下三个部分；步骤三：构建适用于小尺度目标检测的FPEM特征融合增强结构，主要包括以下两个部分：步骤四：构建并行DeepParts部件检测器+基于概率密度函数的置信图分布；步骤五：损失函数的设计；步骤六：轨迹跟踪预测，状态更新。本发明能有效降低因目标遮挡、目标缩小、目标丢失、目标相似、目标变换等因素造成的行人目标检测错误的情况，提高跟踪精度的同时满足实时性的要求。
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公开(公告)号：CN107507140B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201710654133.4
申请日：2017-08-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法，首先获取当前待处理图像并通过背景图像得到前景区域分割图像；其次根据颜色不变特征得到前景区域分割图像的局部区域，并通过梯度信息熵计算局部区域的平滑度；然后根据局部梯度模式方向直方图特征计算局部区域的HLGP梯度特征阴影判断结果；最后根据HLGP特征阴影判断结果和余弦相似度计算得到阴影区域的HLGP阴影干扰判定结果。本发明提供的方法，融合了颜色灰度特征与局部梯度编码特征进行阴影判别与抑制；针对传统的局部特征对于噪声的抗干扰性不足的问题，减小了噪声干扰的影响，能适应现实工程应用的环境，且能在该环境下获得较为精确理想的检测效果。
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公开(公告)号：CN108682153B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810549401.0
申请日：2018-05-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID电子车牌数据的城市道路交通拥堵状态判别方法，包括如下步骤：1)通过RFID电子车牌数据获取交通流评价参数，包括标准车当量数和平均速度；2)将步骤1)获得的标准车当量数和平均速度作为聚类操作的两个维度，进行聚类操作，获得最佳聚类数目和聚类结果；3)将聚类中心按照纵坐标投影点的取值由大到小排序，对于纵坐标投影点的取值相同的聚类中心点，将其向横坐标进行投影并按照横坐标投影点的取值由小到大进行排序，排序后的投影点所对应的聚类中心点即代表了交通拥堵状态从畅通到拥堵的连续变化趋势。本发明利用标准车当量数代替交通量作为GEFCM聚类算法的维度，可以更好的反映交通拥堵状态，并且相对于传统的模糊C均值算法，运用GEFCM会避免因样本类容量的不同对最终聚类结果的影响，提高聚类的准确性；并解决了聚类中心和具体交通拥堵状态之间匹配的问题。
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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
Applicant: 重庆大学 , 重庆高速公路集团有限公司
Abstract: 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：CN111785018A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010560045.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控循环单元的收费站下道流量预测方法，预测方法包括以下内容：S1：采集对应收费站的历史数据，构成收费站下道流量时间序列，并将时间序列分为训练集和测试集；S2：采用训练集中的数据建立初始门控循环单元模型；S3：利用蝗虫优化算法对初始门控循环单元模型的参数进行优化，得到门控循环单元流量预测模型的最佳参数组合；S4：利用最佳参数组合，构建门控循环单元模型，得到下一时刻收费站的流量预测结果。本发明利用循环门控单元网络对收费站下道流量时间序列数据进行训练，深入挖掘了数据点之间的相关性以及潜在本质特征，解决了线性模型无法应对交通流随机性和不稳定性的问题，同时利用蝗虫优化算法对门控循环网络的参数选择进行了优化，解决模型训练过程中的参数选择问题，提高了最终的预测结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111781600A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010561345.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 重庆工程职业技术学院 , 重庆大学
IPC: G01S13/91 , G01S13/931 , G06K9/32 , G06K9/34
Abstract: 本发明公开了一种适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，该方法首先对视频图像进行感兴趣区域提取和预处理，接着利用道路空间中的特征点，求取图像平面和实际路面间的单应性矩阵，完成二维信息到三维信息的转换，然后利用车辆运运动检测和车辆队列存在检测分别检测车辆排队状态和提取车辆目标区域，最后采用可变阈值行扫描的方法搜索出车辆排队队尾位置，结合摄像机标定结果计算出实际车辆排队长度。该方法结合摄像机标定结果计算出实际车辆排队长度，提高了现有交叉口排队长度检测的精度。
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公开(公告)号：CN110606083B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910876899.6
申请日：2019-09-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种多传感器与V2X融合的低速巡航方法与系统，通过获取自身的状态数据和运动数据以及周围移动单元的探测数据，反推周围移动单元的状态数据，利用V2X广播的形式接收安装有V2X设备的移动单元所发出的融合数据，根据融合数据以及自身数据进行低速巡航自适应车辆控制。本方法实现在V2X装车率不高时，通过对装备有V2X设备的传统ADAS车辆采集数据进行状态反推、数据过滤与数据融合，提高已装备V2X设备车辆的感知与应用范围，从技术角度极大地促进V2X的应用推广进度；同时，提供了基于该方法的系统，可提高车辆的感知范围，提前对车辆前方拥堵路段环境做出预判，提高车辆自适应巡航的稳定性和车辆低速巡航燃油经济性，并降低V2X应用对装车率的依赖性。
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公开(公告)号：CN111724595A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010580184.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于收费数据的高速公路断面流量估计方法，具体为：S1：获取封闭路网的平均行程时间；S2：获取每个子路段的平均行程时间；S3：获取目标断面与其邻近上游收费站的距离及车辆从上游收费站到目标断面所需的时间；S4：获取封闭路网在估计时间窗内的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；S5：得到目标断面的流量。本发明在高速公路无断面交通检测设备的情况下，利用历史收费数据和高速路段信息，考虑路段所处位置和OD间车辆的相互影响对行程时间的应影响，结合收费站间流量转移关系对主线断面流量进行估计，可适用于高速公路主线大范围断面流量估计，还原车辆运行状态。
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公开(公告)号：CN111724589A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010495061.5
申请日：2020-06-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路断面流量估计方法，在高速公路断面交通检测设备分布稀疏的情况下，本发明利用历史收费数据和车检器数据，还原车辆运行状态，并通过分析路网收费站之间的流量转移关系，对断面流量进行估计，提高了估计的准确性；同时利用RBF神经网络模型做进一步校正，进一步提高了本方法的估计准确性；实现了在检测设备分布稀疏的情形下断面流量的准确估计。该方法可以根据实际需求，对不同时间窗口和不同主线断面的流量进行估计，可以为交通调查、交通预测提供参考。
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公开(公告)号：CN111583644A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010383230.6
申请日：2020-05-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种混合交通快速路上匝道汇流区网联自动车控制方法，包括以下步骤：将匝道附近路段分为控制区和感知区，构建车辆运动学模型，为所有感知区内的车辆分配编号，根据不同的算法来实现事件触发切换控制机制。本发明综合考虑了感知区内的所有车辆信息，从而为网联自动车匝道汇流控制提供了全面的数据信息，采用事件触发切换控制机制来控制网联自动车的汇流，根据每辆网联自动车所处的位置、速度的不同采取不同的控制策略，既能保障安全，又能提高通行效率。
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