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公开(公告)号：CN106297333A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610958861.X
申请日：2016-10-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
CPC classification number: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉口过车记录的干线绿波评估方法，依托交叉口进口道安装的智能卡口检测设备获取干线绿波控制方向的过车检测数据；基于原始的过车检测数据生成干线交叉口在协同控制方向的过车信号图；基于过车信号图的特性分析以及车牌号码匹配情况，对分析时段内的干线绿波带实际的车辆通行状况初步分析；根据过车信号图以及设计绿波带内的车辆通行状况对干线绿波利用率进行分析与评估。本发明以智能卡口作为交通数据源，无需额外安装交通检测设备，以卡口过车记录为基础生成干线各交叉口在协同控制方向的过车信号图，分析各交叉口的车辆通行特性，在此基础上进行干线绿波利用率的分析，评估绿波控制的应用效果。
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公开(公告)号：CN105551250A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610019662.2
申请日：2016-01-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0133
Abstract: 本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法，本方法以城市道路信号交叉口为研究对象，以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数，以状态参数均值和区间值作为输入数据，在传统K均值聚类方法的基础上，实现了区间数据的聚类分析，构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态，确定不同类别的交通状态边界，方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点，对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态，及时准确地发现拥堵交叉口，提高城市交通管控水平具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN105046350A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510374265.2
申请日：2015-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了基于AFC数据的公交客流OD实时估计方法。所述方法利用公交AFC系统的刷卡数据，规整获取公交站点客流，在此基础上挖掘公交客流OD与公交站点客流量之间的映射关系，构建基于卡尔曼滤波的公交客流OD实时估计模型，实现公交客流OD的实时估计。本发明对公交AFC系统的客流数据进行了深度挖掘，通过卡尔曼滤波模型得到公交客流分配概率的最优估计值，进而实现公交客流OD的实时估计，这对于准确描述公交客流需求分布规律，实现公交线路运营调度实时优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103778792B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410010017.5
申请日：2014-01-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种考虑车速不均匀性的城市干线单向绿波控制优化方法，采用不等饱和度信号配时思想，为协调相位绿时提供了灵活的调整优化空间，通过量化的车辆行驶速度波动区间，实现了车速不均匀情况下的协调相位绿时和相位差参数的优化。本发明将交通流运行状态的不确定性特征融入了带宽最大化优化过程，克服了传统方法无法兼顾优化干线交叉口信号周期和绿时，以及采用平均车速假设，忽略车速不均匀性的弊端，可有效增强干线单向绿波协调控制对外界干扰的容抗能力，提升干线交通流的运行效率，良好的实时性和实用性特点确保了实际应用的可操作性，对于城市道路交通信号控制优化系统建设，提升城市交通管控水平具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN102592453B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201210045463.0
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种基于时间窗口的实时交通状态判别方法，包括步骤：数据预处理；通过两步聚类算法进行交通状态聚类初始化；更新时间窗口并获取当前时间间隔的交通流基础数据；两步聚类算法参数和聚类中心更新及当前时间间隔的实时交通状态判别。本发明基于历史交通流基础数据，采用两步聚类算法进行交通状态聚类初始化，分别经过初选最优聚类数和最优聚类数的确定得到交通状态的最优分类；其次，在初始化结果的基础上，接入实时数据，运用时间窗口的储存结构，动态更新数据；最后，实时计算更新两步聚类算法参数和聚类中心，重新确定交通状态的最优分类，并判别当前时间间隔的实时交通状态。本方法弥补了传统交通状态判别算法的局限性，对推进城市智能运输系统建设平有积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118840712A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410868886.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供的一种基于视频检测交通目标轨迹的虚拟检测事件实时提取方法，基于视频图像中配置的断面、区域检测器，通过与视频检测目标轨迹的空间分析，可自动区分目标进入、离开两种断面虚拟检测事件，获取目标进入、包含、离开区域、区域未占用四种区域虚拟检测事件，并可记录目标的车头时距、速度等关联信息。与现有技术相比，本发明与当前人工智能驱动的视频智能感知技术紧密结合，克服了传统视频检测方法局限于交通目标存在检测的局限；本发明针对断面、区域检测器实时逐帧提取精细化、个体级的检测事件数据，克服了现有利用视频智能感知技术的应用未充分挖掘目标轨迹的精细化信息，以断面流量计数、区域检测目标数统计等简单分析为主的不足。
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公开(公告)号：CN113326740B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110498728.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种改进的双流交通事故检测方法。收集事故和非事故视频数据集，以及事故相关交通拥堵图片数据集和事故无关交通拥堵图片数据集，并将视频数据集划分为训练集和测试集；提取训练集和测试集中每个视频的关键帧和光流数据；搭建双分支的事故检测模型，包含以关键帧为输入的外观特征提取网络和以光流数据为输入的运动特征提取网络；构建包含三元组损失和交叉熵损失的联合损失函数以训练事故检测模型；利用测试集中的视频数据对训练完毕后的事故检测模型进行有效性评估。本发明降低了模型的误报率和漏检率，提高了模型事故检测精度。
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公开(公告)号：CN116721551B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310488494.1
申请日：2023-05-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于号牌识别数据的车道级到达曲线历史和实时重构方法，包括：利用号牌识别数据以及上下游的信号配时数据，获得上下游交叉口累计驶离车辆数；通过车辆号牌匹配，获得在目标断面的车道级部分车辆到达观测数据；采用历史数据训练贝叶斯神经网络，将训练后的贝叶斯神经网络作为到达曲线学习模型；以实时或历史上游交叉口累计驶离车辆数为输入，利用到达曲线学习模型预测得到目标断面的实时或历史到达车辆数，进而重构车道级实时到达曲线或历史到达曲线。本发明通过学习的方式自动捕捉历史数据中隐含的车辆到达模式，能够较好地描述各车道非线性的车辆到达过程，提高了到达曲线重构的精度。
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公开(公告)号：CN116665439B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310486336.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆号牌识别数据的城市路网车流OD不确定性估计方法，包括：获取车辆号牌识别数据，重构车辆轨迹，并按照Time‑of‑Day的时间维度提取路网样本车流OD、样本路径流量、样本路段流量和实际路段流量；基于贝叶斯计算图框架构建得到车流OD不确定性估计框架；分别设计历史车流OD、实时车流OD的不确定性估计流程，基于车流OD不确定性估计框架，设置损失函数，采用Adam方法进行训练求解，得到实时车流OD和历史车流OD的不确定性估计结果。本发明能够提高车流OD估计的鲁棒性和准确性，对提升交通管理系统的响应能力和服务水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115935147A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211492049.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/15
Abstract: 本发明公开了低秩和稀疏张量表示的交通数据恢复和异常值检测方法，包括：按地点、日期、时间三个维度，将包含缺失和异常值的交通数据观测构建为位置×日期×时间的三维张量在此基础上进一步将时空交通数据分解表示为代表交通模式的低秩张量和代表异常值的稀疏张量ε；针对交通模式和异常值的特点，分别采用基于对数的非凸松弛函数和l1范数对两部分进行约束，以此为基础构建基于低秩稀疏张量表示的交通数据恢复和异常值检测模型；根据ADMM框架，将模型的多变量优化问题转化四个单变量子优化问题，初始化张量依次更新四个变量；以作为输入，利用交叉方向乘子算法迭代优化直至满足收敛条件，获得收敛后的低秩张量和稀疏张量ε。本发明能够同步实现交通数据的准确鲁棒恢复和异常值检测。
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