公开(公告)号：CN111311904B

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202010057115.X

申请日：2020-01-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 丁璠 ,  叶林辉 ,  李琴 ,  谭春华 ,  宋力 ,  陈晓轩 ,  胡永凯

IPC: G08G1/01 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于浮动车数据加权张量重建的交通状态估计方法，所述方法包括：获取浮动车数据；根据所述浮动车数据构建张量模型和权重因子张量模型，所述张量模型和所述权重因子张量模型具有相同尺寸和阶数，权重因子张量的各初始赋值为1；设计引入权重因子的张量重建算法；根据各个影响浮动车数据可靠性的因素对权重因子张量进行重新赋值；根据所述重新赋值后的权重因子张量、所述浮动车数据张量模型与所述张量重建算法，获得浮动车数据和交通状态信息。本发明可以使得构建的张量重建模型更符合道路网交通状态估计的需求，从而获得更精确的道路网交通状态估计。

公开(公告)号：CN111768635A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010257048.6

申请日：2020-04-02

Applicant: 东南大学

Inventor： 李琴 ,  丁璠 ,  谭春华 ,  伍元凯 ,  叶林辉 ,  陈晓轩

IPC: G08G1/065 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于耦合鲁棒性张量分解的偶发性交通拥堵检测方法，所述方法首先采集各种交通变量数据；然后根据各类交通数据的特点，将其构建成同尺寸和同阶数的张量模型；然后对丢失的数据进行填充预处理；然后构建贝叶斯鲁棒性张量分解模型，提出自适应秩的贝叶斯鲁棒性张量分解模型，并从概率角度描述不同种类交通数据的共有的稀疏分布，从而构建多种交通数据的耦合鲁棒性分解模型；最后设计求解方法，实现高精度快速偶发性交通拥堵检测。

公开(公告)号：CN110111578A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910444421.6

申请日：2019-05-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭华春 ,  李琴 ,  叶林辉 ,  伍元凯 ,  丁璠

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明提供了一种基于张量恢复的偶发性交通拥堵检测方法。该方法包括以下步骤：获得行程时间数据；根据所述行程时间数据构建张量模型；根据所述张量模型构建张量恢复模型；以及利用所述张量恢复模型将所述张量分解成低秩部分和稀疏部分；将述低秩部分标识为正常的行程时间分布；将稀疏部分标识为偶发性交通拥堵造成的行程时间异常值分布。本发明利用行程时间数据进行拥堵检测和识别，并采用高维张量模型来表征行程时间，能够充分利用行程时间的多模式特性。通过构建张量恢复模型，不仅检测出偶发性拥堵，还能够提取出非偶发性拥堵时的行程时间分布状况。

公开(公告)号：CN110688605A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201910432452.X

申请日：2019-05-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭春华 ,  伍元凯 ,  陈晓轩 ,  叶林辉 ,  李琴

IPC: G06F17/10 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明提供了一种基于柯西（Cauthy）分布张量分解的数据重建方法，包括：利用Cauthy分布建立受噪声污染的待重建数据的噪声张量模型；基于所述张量模型建立低秩张量的第一优化函数，所述低秩张量在所述噪声张量模型中表示真实数据；通过张量分解将所述第一优化函数优化为第二优化函数；求解所述第二优化函数，得出所述低秩张量。该算法采用Cauthy分布模拟数据中的实际噪声，与普通方法相比，更为鲁棒，且能在污染数据及丢失数据同时存在的情况下计算张量分解，进而对不可靠高维数据进行修补。本发明可广泛被应用图像重建、交通数据重建以及视频前景提取等。