-
公开(公告)号：CN117636639A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311603439.9
申请日：2023-11-28
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种仅基于移动交通检测数据的交通状态估计方法。不同于以往的交通状态估计方法，本方法无需使用固定检测器检测数据，仅利用网联车提供的速度、间距、车长信息，结合METANET模型与扩展卡尔曼滤波，即可进行交通状态估计。本发明能有效用于交通状态估计，节约固定检测器安装和维护成本，提高交通状态估计的准确度。
-
公开(公告)号：CN117611438A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311658373.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶中的车道线检测技术领域，具体是一种基于单目图像的2D车道线到3D车道线的重构方法，该方法应能提高二维到三维坐标映射的准确性，降低3D车道线检测的使用成本。技术方案是：一种基于单目图像的2D车道线到3D车道线的重构方法，包括以下步骤：1)建立世界坐标系和相机坐标系；2)求解水平地面上的三维映射点；3)求解考虑坡度信息的三维映射点；4)遍历法求解坡度角；5)计算3D车道线坐标。
-
公开(公告)号：CN114239948B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111502174.4
申请日：2021-12-10
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解单元的深度交通流预测方法、介质及其设备。该方法首先获取所预测路段的交通流数据，由交通流数据时序上的自相关性获取时序间的自相关系数并生成新的时序信息，新的时序信息通过序列分解模块获取时序的周期项和趋势项，然后通过时序分解单元堆叠的方法逐步多次获取时序完整的周期项、趋势项，最后加权周期项和趋势项预测交通流。本发明方法得到的预测数据值与实际测量的真实数据值更吻合，能反应未来的实际交通流水平，因此本发明在交通流预测方面具有较高的预测精度。
-
公开(公告)号：CN119479268A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411424469.8
申请日：2024-10-12
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种模型‑数据双驱动的高速公路交通状态预测方法及系统，本发明首先获取路网拓扑结构及检测器布设信息，并对获取到的检测器点位的历史主线交通流量、历史车辆速度数据以及历史匝道流量数据进行预处理；对于每种历史数据，训练对应的长短期记忆网络作为预测模型；然后使用预处理后的三种历史数据标定二阶宏观交通流模型，得到模型‑数据拟合度最佳的全局参数和交通基本图参数；将检测器点位的既有主线交通流量时间序列、车辆速度时间序列以及既有匝道流量数据分别输入到对应的预测模型，获取交通状态预测值。最后基于二阶宏观交通流模型和扩展卡尔曼滤波器的路网交通状态预测器，得到各个时刻的全路网交通状态预测结果。
-
公开(公告)号：CN119152680A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411262049.4
申请日：2024-09-10
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明涉及交通工程中的交通仿真领域，具体是一种面向交通道路的交通流在线仿真方法，该方法应能实时仿真和预测交通流，并具有处理高效、仿真准确的特点。本发明的技术方案是：一种面向交通道路的交通流在线仿真方法，包括以下步骤：S1：依据公路路网数据搭建仿真场景；S2：实时采集并上传数据；S3：提取交通流特征进行OD预测；S4：根据预测结果实时仿真交通道路。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118840857A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410826836.0
申请日：2024-06-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 人工驾驶、自动驾驶和公共交通是构成未来交通网络的三类重要的出行方式，现有的道路拥挤收费理论极少在同时涉及上述多方式出行方式的基础上进行研究。本发明建立了包含人工驾驶、自动驾驶、公共交通的多模式交通网络，考虑了出行者在网络中策略出行行为以及每种出行方式的特征，进一步设计了各类出行者的出行策略，利用超路径的结构表示策略，基于策略构建混合出行行为下的交通流均衡分配模型，最终建立一种全新的道路拥挤收费双层规划模型，均衡分配模型作为下层模型，上层模型目标为网络总出行时间与总收益之差最小，并基于遗传算法、MSA等算法设计模型求解方法，测试结果显示所提出的模型和算法能够较好地实现多模式交通网络中拥挤收费目标。
-
公开(公告)号：CN115100850B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210578985.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混合交通流控制方法、介质及设备。本发明视区域路网交通流被控对象，为被控区域路网建立高精度数字孪生空间，通过感知节点对交通流进行采集并进行统计处理并映射至所建立数字孪生空间，进而设计多智能体深度强化学习算法，实现该区域路网交通流的动态调节并进行评估。本发明所设计多智能体深度强化学习算法，采用多表演者‑评论家框架，融合重要性采样机制、长短记忆网络和注意力机制，以道路通行率为优化目标，通过策略迭代方法生成近似最优策略，结合车速控制算法生成多节点限速指令，对区域路网交通流进行调节。本发明方法的应用，能够有效提升区域路网交通流量，对于拥堵治理具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN119785580A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411896470.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通管理领域，目的是提供一种高速公路事故风险评估与动态管控方法以及设备，以提高道路使用效率和安全性。本发明的技术方案是：一种高速公路事故风险评估与动态管控方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据，获取实时监控数据与事件数据，提取风险评估特征；步骤S2：事故风险评估，将风险评估特征输入交通安全等级划分模型划分交通安全等级，进行事故风险评估；步骤S3：动态管控，根据是否发生事故进行事故前后的动态管控；步骤S4：调整管控措施，每经过15分钟，返回步骤S1，重新进行事故风险评估并采取动态管控。本发明通过实时数据分析和动态管控策略，能够有效地应对高速公路事故，减少事故对交通的影响，提高道路使用效率和安全性。
-
公开(公告)号：CN119274346A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411556110.6
申请日：2024-11-04
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司 , 东南大学
Abstract: 本申请提供一种影响交通安全的特征参数的分析方法、装置及设备，涉及道路交通安全分析技术领域，包括：针对任一类型的目标交通监测数据，计算类型的目标交通监测数据在不同时长对应的统计量；将类型的目标交通监测数据，输入训练好的改进的XGBoost模型中，得到该类型的目标交通监测数据的重要性分数；对类型的目标交通监测数据进行重要性分析，得到类型的目标交通监测数据的重要性分析结果；对任一时长下的类型的目标交通监测数据的重要性分数和相应的重要性分析结果进行分析，得到相应时长的交通状态对应的类型的目标交通监测数据对交通事故的影响结果。本申请提高了交通安全分析的准确性和可解释性。
-
公开(公告)号：CN118762533A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410997900.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G08G1/065 , G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种面向高速公路混合交通流的专用道动态控制方法，其步骤包括：采集当前时段内混合交通流的车辆总数和网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)的所占比例；根据混合交通流中车辆的前车类型，计算各跟驰模式下的车头间距分布概率和车辆采用不同跟驰模式的概率；计算混合交通流在设置CAV专用道前的单向单车道的最大通行能力；判断混合交通流单车道通行流率是否超过最大通行能力，即是否需要设置CAV专用道，并计算设置CAV专用道后的最大通行能力；根据通行流率计算CAV专用道最优设置数量以及各车道相应的CAV渗透率，实现各车道交通流量动态分配。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.055 seconds)
