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公开(公告)号：CN117949020A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410338191.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 深圳市交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于列车行驶特征的便捷式添乘仪数据里程校准方法，属于城市轨道交通里程校准技术领域。解决了现有技术中传统的基于便捷式添乘仪的检测数据里程校准方法里程校准误差大的问题；本发明通过将停车车站与检测数据匹配将检测数据分为多个区段，结合便捷式添乘仪放置位置与车站中心点里程，基于列车车厢长度计算并校准列车在车站停车时便捷式添乘仪检测数据点的里程，根据便捷式添乘仪检测数据点的校准速度得到计算距离，考虑到车站间断链里程信息，求解计算距离与实际距离的误差，得到所有检测数据点的校准里程。本发明有效提升了轨道交通场景下便捷式添乘仪检测数据点的里程校准的精度，可以应用于基于便捷式添乘仪检测数据的里程校准。
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公开(公告)号：CN115909748A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310021156.7
申请日：2023-01-07
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 节假日公路交通量预测方法、电子设备及存储介质，属于智能交通监控预警技术领域。为解决节前提前预测高速公路节假日期间交通量问题。本发明利用特征工程设计方法，选取4个基本特征，进行特征构造，得到构造的特征集合；采用Pearson相关系数对构造的特征集合中的特征及预测标签进行相关性分析，筛选重要特征，得到重要特征集合；建立多元线性回归模型，设置预测精度指标；采集历史节假日高速公路交通量数据，对采集的历史节假日高速公路交通量数据进行训练，得到多元线性回归模型的待定系数矩阵；基于得到的多元线性回归模型的待定系数矩阵，对节假日分时分小区的交通量进行预测。本发明提升节假日高速公路交通量预测精度。
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公开(公告)号：CN113378305B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110922669.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F11/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于无人驾驶小车的车路协同测试方法、装置；属于人工智能技术领域。具体包括，首先采集路侧信息和车载信息；其次，将采集到的路侧信息和车载信息存储至测试场景数据库中；再其次，从测试场景数据库中导出测试场景，创建虚拟仿真测试环境，开始测试；最后，记录测试数据，评价测试场景并生成测试评价报告。解决了现有技术中存在的测试成本高、测试难以还原真实的车辆运动状态的技术问题。实现了不仅建设成本低廉，测试场景覆盖率百分百，同时可以反复测试，满足行业测试条例要求，还可以为后续基于无人驾驶小车的车路协同算法改进提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113377092B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110922584.8
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明是信号优先算法仿真测试方法及系统、测试设备、存储介质，属于车路协同仿真领域，为解决目前现有技术中存在的对信号倒计时情况考虑不足，评价指标不够全面，信号控制依赖vap模块不灵活问题；首先根据测试算法输入及输出，设计以信号交叉口视角对仿真数据封装组织；其次，将包括路网、车道与信号关系、信号配时与控制等数据组织为信号交叉口动静态数据和信号交叉口信号配时及控制；再次，通过设计仿真场景和倒计时保护变量对比算法改变信号配时的结果；最后，通过指标来评判算法效率，实现信号优先的仿真测试方法；该方法便于将算法应用于车同协同的实践中，加快了算法验证落地，迅速且准确地完成仿真数据封装和测试。
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公开(公告)号：CN113382385A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922603.7
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆授权方法、装置、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先车载单元向车路协同云平台发出申请授权；其次，路侧单元向车路协同云平台发送路侧设备信息；再其次，车路协同云平台结合车载单元发出的信息和路侧单元发出的信息判断是否给予车辆授权，并将授权结果通过车路协同云平台交互界面显示，再其次，车路协同云平台将授权结果反馈给车载单元，最后车载单元将授权结果显示在车载交互界面上。解决了解决现有技术中存在的授权单一的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378305A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922669.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F11/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于无人驾驶小车的车路协同测试方法、装置；属于人工智能技术领域。具体包括，首先采集路侧信息和车载信息；其次，将采集到的路侧信息和车载信息存储至测试场景数据库中；再其次，从测试场景数据库中导出测试场景，创建虚拟仿真测试环境，开始测试；最后，记录测试数据，评价测试场景并生成测试评价报告。解决了现有技术中存在的测试成本高、测试难以还原真实的车辆运动状态的技术问题。实现了不仅建设成本低廉，测试场景覆盖率百分百，同时可以反复测试，满足行业测试条例要求，还可以为后续基于无人驾驶小车的车路协同算法改进提供数据支持。
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公开(公告)号：CN119169390B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594938.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 一种路面拥包形成因素分析方法、电子设备及存储介质，属于道路工程技术领域。为解决道路拥包影响因素准确分析，本发明包括构建用于路面拥包快速识别的数据集；构建路面拥包快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型；基于路面拥包快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型输出层之间的损失函数；构建路面拥包快速识别的强化模型和基础模型的层间损失函数；然后路面拥包快速识别模型的总体损失函数；对得到的路面拥包快速识别模型进行改进处理，得到轻量化的路面拥包快速识别模型；构建数字孪生模型；构建路面拥包形成因素分析方法。本发明可以在设计和施工阶段预防路面拥包的发生，有效计划和执行维修工作。
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公开(公告)号：CN119152279A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411594994.4
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 一种基于数字孪生的路面拥包作用下的行车性能评估方法，属于道路工程技术领域。为了对路面拥包作用下行车性能准确评估，本发明采集路面图像进行压缩处理、相似病害识别，构建用于路面拥包快速识别的数据集；构建路面拥包快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型；构建基于路面拥包快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型输出层之间的损失函数；构建路面拥包快速识别的强化模型和基础模型的层间损失函数和总体损失函数；对于路面拥包快速识别模型进行改进处理，得到轻量化的路面拥包快速识别模型构建数字孪生模型；构建基于数字孪生的路面拥包作用下的行车性能评估方法。本发明优化资源分配，减少维修成本。
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公开(公告)号：CN118094058A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410471313.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 上海深研城市交通有限公司
Abstract: 一种机动车碳排放因子计算方法、电子设备及存储介质，属于碳排放技术领域。为实现在实际行驶中准确测量不同速度区间下的碳排放，本发明采集车辆的GPS数据，建立车辆行驶状态数据集，进行数据整合，划分工况的维度；利用车辆速度进行第一维度的典型工况划分，得到第一维度的典型工况；基于第一维度的典型工况，利用实际测量的第一维度的典型工况下的碳排放因子，对第一维度的典型工况下平均速度的碳排放因子进行误差分析，对于不满足误差精度要求的，返回增加工况的维度进行下一次典型工况划分，直到满足误差精度要求，得到对应的典型工况下的机动车碳排放因子。本发明通过挖掘数据集合间的相似度进行划分，设置更加详细的碳排放因子。
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公开(公告)号：CN113255552B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110624581.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了公交车载视频乘客OD分析系统、方法、装置及存储介质，属于智能交通和计算机视觉领域，通过智能边缘计算设备实时编解码公交视频流；通过目标跟踪网络检测并跟踪公交视频中出现的每个乘客；判断视频中检测跟踪到的乘客上下车状态，并存取运动过程中上下车乘客的快照信息；通过行人重识别算法提取上下车乘客快照的特征向量，并将其存取到数据库；通过智能车载设备捕获公交GPS等数据，并将其存取到数据库；通过OD关联算法进行乘客相似度匹配和数据关联，从而分析得出公交乘客的出行OD；不仅有效解决现有公交场景下乘客OD分析不精确的问题，而且可以方便地部署和移植到城市级的大规模应用中。
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