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公开(公告)号：CN111640304A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010498564.8
申请日：2020-06-04
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向连续流交通设施的交通拥堵传播特征自动化量化提取方法。所提出的方法以路线为分析对象，首先根据收集的交通流状态参数构建交通时空轮廓图，利用k-means算法对历史交通流平均速度数据进行聚类，并根据聚类的边界速度来自动确定划分拥堵和非拥堵交通状态的阈值；然后，利用图连通性聚类算法识别交通时空轮廓图中独立的（时空非连续的）时空拥堵区域；之后，根据每一块独立时空拥堵区域对应的时空范围，结合时空范围内的交通流状态参数，从交通时空轮廓图中分析和提取交通拥堵传播相关的各类特征指标，实现对连续流交通设施的交通拥堵瓶颈和交通拥堵传播特征的快速自动辨识和量化提取。
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公开(公告)号：CN119889033A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016195.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 扬州大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于时间序列聚类的道路交通状态在线辨识方法，该方法通过获取目标时段内目标道路走廊内安装的各个交通检测站点采集的历史交通流状态参数时间序列数据，对所采集的数据进行预处理后基于动态时间规整和FCM聚类算法，挖掘高解析度的交通流状态参数时间序列数据中隐含的全局与局部交通状态演化特征和交通流状态参数时间序列之间的相似性，提取得到历史交通状态模式，在此基础上结合实时获取的交通流状态参数时间序列以及基于动态规划的在线交通状态平滑算法，实现可靠的在线交通状态辨识。本发明有效提升了交通状态识别的稳定性，显著降低了人工参与度和人力成本，为智慧交通决策提供了新的技术支持选择。
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公开(公告)号：CN118116214B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410161110.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G08G1/07 , G08G1/087 , G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种基于交叉口穿越风险度的自动驾驶车辆安全通行优化方法，该方法以完全自动驾驶环境下交叉口进口道不同方向冲突车队中的车辆可以利用优先车队中的车辆间隙穿插通行为前提条件，基于文中提出的穿越风险度指标(Crossing Risk Degree，以下简记为CRD)来确定交叉口进口道各方向冲突车队的穿行次序。CRD定义为优先车队中的车辆和冲突车队中的车辆发生碰撞产生的能量损失与优先车队和冲突车队的冲突概率的乘积，CRD值越大表示穿行风险越高。本发明通过比较CRD值的大小合理制定进口道不同方向冲突车队的放行顺序，以保证交叉口车辆高效穿行的同时，使车辆间的冲突风险降低，事故损失最小化，达到在完全自动驾驶环境下提高交叉口安全性与高效性的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118116214A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410161110.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G08G1/07 , G08G1/087 , G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种基于交叉口穿越风险度的自动驾驶车辆安全通行优化方法，该方法以完全自动驾驶环境下交叉口进口道不同方向冲突车队中的车辆可以利用优先车队中的车辆间隙穿插通行为前提条件，基于文中提出的穿越风险度指标(Crossing Risk Degree，以下简记为CRD)来确定交叉口进口道各方向冲突车队的穿行次序。CRD定义为优先车队中的车辆和冲突车队中的车辆发生碰撞产生的能量损失与优先车队和冲突车队的冲突概率的乘积，CRD值越大表示穿行风险越高。本发明通过比较CRD值的大小合理制定进口道不同方向冲突车队的放行顺序，以保证交叉口车辆高效穿行的同时，使车辆间的冲突风险降低，事故损失最小化，达到在完全自动驾驶环境下提高交叉口安全性与高效性的目的。
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公开(公告)号：CN116258294A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211103100.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/063 , G08G1/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了城市路网交通拥堵时空演化模式可视化分析与提取方法，依据研究路网的GIS经纬度信息，将研究路网划分为大小相等的网格区块，对每一时间间隔的各个网格区块的交通状态进行研判，分析每一时间间隔内路网拥堵区块数量，构建路网拥堵区块变化图，依据路网拥堵区块数量指标在分析时间周期内的形态和交通拥堵时空演化周期特征界定分析时间周期内存在的交通拥堵时空演化周期，辨识其每一时间间隔内的独立拥堵区域，提取连通分支作为辨识出的独立拥堵时空演化分支，基于提取的独立拥堵时空演化分支，结合交通拥堵时空演化图定义符号，构建交通拥堵时空演化图，提取所构建的交通拥堵时空演化图中交通拥堵时空演化特征及模式。
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公开(公告)号：CN115169673A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210765657.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种智慧校园疫情风险监测与预警系统和方法，系统：包括图像数据采集处理模块，身份辨别模块、目标检测模块、轨迹辨识模块和疫情风险检测模块，图像数据采集处理模块用于对校园人群流动情况进行采集，根据流动数据进行预处理，包括数据增强、数据标注和数据集划分等预处理，身份辨别模块用于基于行人人脸识别与行人姿态识别辨识目标身份信息，目标检测模块用于对图像数据进行行人目标状态检测，轨迹辨识模块用于对行人的行动范围和行动模式进行检测，疫情风险检测模块用于辨别校园流量，对校园人群流动情况进行研判和预警。本发明能够提供校园内出行人员的精细化轨迹信息，辅以校园疫情流调数据，实现校园疫情精准防控。
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公开(公告)号：CN114049765B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111296123.0
申请日：2021-11-03
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了基于自动车辆号牌识别数据的城市路网车流OD估计方法，对选定路网区域内的车辆号牌监测数据进行研究和分析，对车辆号牌数据进行精度处理，按照时空间隔对车辆号牌数据进行出行链划分，对存在轨迹缺失的出行轨迹全部进行重构，获取路网区域内重构后出行轨迹的OD流量。相较于传统基于人工调查的方法，本发明通过自动化方式提取完整车辆出行轨迹信息，在此基础上估计出路网动态OD流量，显著降低了人工工作量，有效提高了OD估计结果的真实性和可靠性。相较于基于路段流量反推OD流量的经典方法，本发明能够大幅降低建模和求解的复杂度，具备更好的可实施性。
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公开(公告)号：CN113392880A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110583035.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差校正随机森林的交通流短时预测方法，属于道路交通信息监测领域，该预测方法首先通过特征提取技术从交通流时间序列中提取能够表征交通流特性的特征，然后通过设计数据驱动的特征选择策略来识别和遴选对于预测任务具有重要影响力的特征，最后基于偏差校正随机森林算法和遴选的重要特征构建交通流短时预测模型，对未来的交通流状态参数进行预测。
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