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公开(公告)号：CN108710967A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810353803.3
申请日：2018-04-19
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G08G1/0125 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合和支持向量机的高速路交通事故严重度预测方法，包括如下步骤：1、收集m个交通事故发生时的道路条件、驾驶员情况、车辆情况等l个变量因素，构成样本集，记录每个交通事故的严重度值ri；2、对收集到的m个事故样本的变量因素进行降维和归一化；3、应用支持向量机算法构建交通事故严重度预测模型；4、将降维后的待预测事故的变量因素向量x代入步骤3建立的交通事故严重度预测模型中，得到待预测事故的严重度预测结果。该方法能够精确地预测高速公路事故的严重度。
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公开(公告)号：CN108682149A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810487299.6
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二项Logistic回归的公路事故黑点路段线形致因分析方法，包括如下步骤：1、将所要研究的公路按长度等分为n个路段单元；2、分析每个路段单元的安全性，将安全性低的路段判定为黑点路段；3、将每个黑点路段单元发生的交通事故按照事故类型划分为K类，并将各类事故在路段单元的发生数转化为二分类变量；4、选取Z种线形指标描述每个黑点路段单元的线形特征；5、运用二项Logistic回归模型分析事故黑点路段各线形指标对不同类型事故发生的影响。该方法可以确定公路线形特征对各类事故的影响。有助于公路交通安全管理部门发现事故黑点路段本身的线形问题，对未来公路设计施工有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN108647837A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810599890.0
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑出行者路径选择惰性的网络交通流预测方法。该方法包括：组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的惰性程度及其需求量；生成初始备选路径集合；求解限制主问题；更新路段行驶时间；生成新的路径；检验是否满足收敛条件；停止迭代，得到出行者惰性影响下，网络均衡交通流的预测值。本发明方法解决了出行惰性在实际交通调查中难以度量的问题，能为城市交通流量分布提供更加精确合理的预测。
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公开(公告)号：CN106355880A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610881029.4
申请日：2016-10-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
CPC classification number: G08G1/0129 , G08G1/096725
Abstract: 本发明公开了一种面向跟车安全的无人驾驶车辆控制参数标定方法，通过采集人工驾驶车辆轨迹数据信息，提取人工驾驶车辆前后车跟车数据集，并计算人工驾驶车辆安全指标，同时利用人工驾驶车辆数据计算无人驾驶车辆数据集，并计算无人驾驶车辆安全指标，通过人工驾驶车辆和无人驾驶车辆的安全指标来建立目标安全函数，检测无人驾驶车辆控制参数，最终确定使得目标安全函数最小的参数作为无人驾驶车辆的控制参数。本发明的有益效果为：将已有人工车辆的数据进行挖掘，结合无人驾驶车辆的安全跟车目标，保障无人驾驶车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN105788312A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610292002.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的快速道路可变限速控制方法，该方法通过车辆与路侧情报板以及控制中心的协同控制，以实现实时调整快速道路的限制值，减少道路交通事故率，提高道路交通安全。本发明包括以下几个步骤：检测车辆速度、位置信息，开启可变限速控制，发布可变限速信息，控制车辆速度等步骤。本发明方法设计简单，易于计算；通过车路协同控制，能够克服已有可变限速控制的缺陷，减少道路交通事故，有效提高快速道路的交通安全。基于车路协同的可变限速方法在快速道路交通管理与控制方面具有非常实际的工程运用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105761549A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610296352.5
申请日：2016-05-05
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/16
CPC classification number: G08G1/166
Abstract: 本发明公开了一种基于车车联网的高速公路入口匝道安全控制方法，该方法通过控制中心将主线与入口匝道的车辆进行车车联网，以实现车辆的及时减速与换道，从而减少高速公路入口匝道的交通事故率，提高高速公路的交通安全。本发明包括以下几个步骤：交通数据采集、控制中心收集车辆信息、碰撞风险判断、车辆安全减速与换道等步骤。本发明方法设计简单，易于计算；通过车车联网，能够精确地实现车辆速度控制与换道操作，减少道路交通事故，有效提高高速公路的交通安全。基于车车联网的高速公路入口匝道安全控制方法在高速公路交通管理与控制方面具有非常实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN108665093B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810353740.1
申请日：2018-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高速公路交通事故严重度预测方法，包括如下步骤：1、收集L个交通事故发生时的道路条件、驾驶员情况、车辆情况等M个变量因素，构成样本集；记录每个交通事故的严重度值rl；2、对收集到的L个事故样本的变量因素进行降维和归一化；3、建立深度学习神经网络，构建交通事故严重度预测模型；4、将降维后的待预测事故的变量因素向量x代入步骤3建立的交通事故严重度预测模型中，得到待预测事故的严重度预测结果。该方法能够精确地预测高速公路事故的严重度。
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公开(公告)号：CN108682149B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810487299.6
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二项Logistic回归的公路事故黑点路段线形致因分析方法，包括如下步骤：1、将所要研究的公路按长度等分为n个路段单元；2、分析每个路段单元的安全性，将安全性低的路段判定为黑点路段；3、将每个黑点路段单元发生的交通事故按照事故类型划分为K类，并将各类事故在路段单元的发生数转化为二分类变量；4、选取Z种线形指标描述每个黑点路段单元的线形特征；5、运用二项Logistic回归模型分析事故黑点路段各线形指标对不同类型事故发生的影响。该方法可以确定公路线形特征对各类事故的影响。有助于公路交通安全管理部门发现事故黑点路段本身的线形问题，对未来公路设计施工有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN105788312B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201610292002.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的快速道路可变限速控制方法，该方法通过车辆与路侧情报板以及控制中心的协同控制，以实现实时调整快速道路的限制值，减少道路交通事故率，提高道路交通安全。本发明包括以下几个步骤：检测车辆速度、位置信息，开启可变限速控制，发布可变限速信息，控制车辆速度等步骤。本发明方法设计简单，易于计算；通过车路协同控制，能够克服已有可变限速控制的缺陷，减少道路交通事故，有效提高快速道路的交通安全。基于车路协同的可变限速方法在快速道路交通管理与控制方面具有非常实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN105761512B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610296353.X
申请日：2016-05-05
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的单行道行人过街控制方法，该方法通过控制中心将车辆‑信号灯‑视频检测器等进行协同控制，以实现行人过街信号灯控制与车辆及时减速，从而降低单行道上的人车冲突，提高道路交通安全。本发明包括以下几个步骤：交通数据采集、控制中心收集车辆信息、判断车辆是否在影响区内、行人过街信号灯控制以及车辆安全减速等步骤。本发明方法设计简单，易于计算；通过车路协同，能够精确地实现车辆速度控制与行人过街信号灯的控制，减少单行道上的人车冲突，有效提高道路交通安全。基于车路协同的单行道行人过街控制方法在道路交通管理与控制方面具有非常实际的工程运用价值。
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