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公开(公告)号：CN106968146B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710285588.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: E01C1/04 , E01D15/133
Abstract: 本发明属于市政道路运用管理，特别是一种支路人行道与过街道路处于同一平面、可通过拼装构建适应不同道路宽度的无障碍过街系统。目的在于提供一种宽度可调节的城市支路行人过街设施，行人和残疾人不必上下坡即可过街。根据城市支路的宽度和两侧路缘石曲线半径的尺寸，采用无缝拼装构建方式实现支路两侧人行道上过街行人在同一平面上穿越支路。本发明提出的通过拼装构建，无须破土施工的方式，简便易行，成本低廉，不受地点限制，易布设，易普及，能够使所有过街人员平顺过街，又可以在支路上起到对机动车的减速档作用，使在支路上行驶的机动车在人行道前强制减速，维护交叉口的交通秩序，保障行人的通行安全。
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公开(公告)号：CN119942840A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510056850.1
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/01 , G06F18/231 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提出了一种考虑时空特征的电动汽车与人非碰撞事故多发点鉴别方法，获取电动汽车与人非碰撞事故数据及道路网分布数据；对事故数据进行预处理；从月度、小时分布角度量化分析事故时间分布特征；引入类别事故综合影响指标，采用层次分析法确定事故影响因素权重，通过赋权网络核密度估计法揭示电动汽车与人非碰撞事故的空间聚集性；针对时空特性，采用密度峰值聚类算法作为事故空间聚类模型；引入时间维度特征，构建ST‑DBSCAN事故时空多发点段鉴别模型。本发明避免了事故聚集区域范围较大、离散程度较低、部分区域出现成片趋势的问题，准确识别得到分离度较高的事故空间多发点段，以及某一准确时间点附近、分离度较高的事故时空多发点段。
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公开(公告)号：CN118396184A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410642636.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化交通流预测方法，通过构建多个时空注意力机制挖掘交通流的时空依赖性，并利用卷积模块对输出数据进行处理，最后使用剪枝和蒸馏技术对模型进行轻量化处理，去除预测模型中的冗余参数，得到具有较高准确率的轻量预测模型。本发明解决了真实路网环境下交通基础设施配备的微控制器内存较小，不足以部署最先进的交通流预测模型的问题，实现了交通流预测精度和模型计算成本之间的平衡，不仅预测精度高且计算占用内存小，为实现在微控制器中进行精度较高的交通流预测奠定理论基础并提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN118195203A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410195508.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本申请涉及公共交通运营管理技术领域，公开了一种多模式交通时刻表与模块化车辆调度协同优化方法及装置，所述方法将规划时域离散化，并基于固定线路车辆服务和需求响应型车辆服务的多模式交通系统，构建随机场景集；确定构建模型的决策变量；基于随机场景集和决策变量，构建多模式交通系统的线性约束；基于公共交通运营线性约束，构建以极小化运营商成本与乘客出行成本加权和的期望值为目标的多模式交通时刻表与模块化车辆调度协同优化模型；利用求解算法对模型进行求解，获得多模式交通时刻表与模块化车辆调度方案。能提高服务质量、提升服务可靠性、降低运营成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109636125A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811373014.2
申请日：2018-11-19
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G08G1/0125
Abstract: 本发明为一种高速公路交通事故风险评估系统，包括通讯模块，处理器和人机交互接口。通讯模块从交通事故数据库服务器中读取交通事故影响因素初始值、交通流量和交通事故起数观测值；处理器包括状态空间模块和支持向量机模块；处理器用于完成对数据的处理与分析，将交通事故起数观测值作为量测向量，利用量测方程求出交通事故影响因素估计值，将得到的交通事故影响因素估计值当作状态向量，将交通流量作为状态方程的输入向量，利用状态方程估计交通事故影响因素特征值，支持向量机模块集成状态空间模块的输出结果，构建交通事故影响因素特征值和交通事故起数预测值之间的动态映射关系，预测交通事故起数，并将预测结果通过人机交互接口输出。
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公开(公告)号：CN106709595A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611043666.0
申请日：2016-11-24
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及基于非格式化信息的事故延误时间预测方法与系统。本发明属于自然语言处理和事故延误分析技术领域。事故延误主要以非格式化信息形式记录，数据庞大复杂，人工处理过程费时费力。本发明通过ICTCLAS系统对延误文本型原因进行分词处理，并采取LDA法进行主题提取，得到延误时间的影响因素，替代了人工对延误记录进行复杂繁琐的分析工作。其次，根据提取的影响因素，利用生存时间模型对事故延误时间进行预测。因此，通过自动化处理能节约大量人力成本和时间成本，大幅提高事故延误分析的效率和准确率。管理部门可根据事故延误时间做出预警和快速反应，从而降低事故延误造成的负面影响，提高交通系统的效率。
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公开(公告)号：CN117893036A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311627679.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于轨迹数据的车辆行驶全过程碳排放动态测算方法，通过比较计算误差，设计动态测算方法以基于车速计算碳排放因子的反比例模型为基础展开，结合碳排放轨迹段同质化切片得到适用于真实路网的基于综合碳排放因子的碳排放动态测算方法。使用本方法不仅计算误差较小且快速便捷，效率较高，并且可以为实现车辆碳排放的动态监测与实时管控奠定理论基础并提供技术支持。
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公开(公告)号：CN109598929B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811414154.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种多类别交通事故起数预测方法，针对交通事故频发且影响因素众多的特点，提出了多重多元对数正态模型，实现多类别交通事故起数同步预测。本发明考虑多类别交通事故数据内在相关性，深度挖掘交通事故影响因素特性，预测精度高、鲁棒性好。本发明针对多类别交通事故起数进行同步预测，具有较高的精度和鲁棒性，尤其在交通安全领域较为关注的重大和特大交通事故起数预测方面具有良好的预测效果。本发明为交通事故分析与评价提供了一套全面、综合、具有层次性的交通事故起数预测方法，可以满足交通安全隐患辨识、事故黑点排查、道路改进设计等领域对交通事故起数预测数据的需求，同时也为改善道路交通安全运行环境提供技术支持。
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公开(公告)号：CN106968146A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710285588.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: E01C1/04 , E01D15/133
CPC classification number: E01C1/04 , E01D15/133
Abstract: 本发明属于市政道路运用管理，特别是一种支路人行道与过街道路处于同一平面、可通过拼装构建适应不同道路宽度的无障碍过街系统。目的在于提供一种宽度可调节的城市支路行人过街设施，行人和残疾人不必上下坡即可过街。根据城市支路的宽度和两侧路缘石曲线半径的尺寸，采用无缝拼装构建方式实现支路两侧人行道上过街行人在同一平面上穿越支路。本发明提出的通过拼装构建，无须破土施工的方式，简便易行，成本低廉，不受地点限制，易布设，易普及，能够使所有过街人员平顺过街，又可以在支路上起到对机动车的减速档作用，使在支路上行驶的机动车在人行道前强制减速，维护交叉口的交通秩序，保障行人的通行安全。
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