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公开(公告)号：CN117116034A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310917725.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及一种干线多车道汇入交通信号控制方法，包括以下步骤：S1：选取管控道路区域，提取交通数据；S2：基于历史交通状态数据确定瓶颈路段及其拥堵影响范围，再结合节点关联度确定城市干线系统控制子区划分；S3：针对车辆进行OD路径分析；S4：建立VISSIM仿真模型；S5：基于MFD对多个控制子区进行边界控制，以系统收益最大为目标计算边界调节总量，从单点层面和协调层面同时考虑的基于SWARM优化算法的控制子区内部协调管控，建立干线协调管控模型，本发明具有合理管控、提升交通效率的优点。
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公开(公告)号：CN116110218A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211389793.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种特长隧道交通事故拥堵排队动态预测及控制方法，涉及交通拥堵预测技术领域。本发明将隧道划分为n段路，对发生事故的各路段实时流量、密度数据进行滤波处理；分析事故发生不同阶段隧道内车辆排队长度并且判断事故类型来确定隧道背景交通量与剩余通行能力的关系；预测车辆最大排队长度；引入滑动平均滤波方法构建车辆排队长度实时估算模型并计算；判断隧道内车辆排队情况；针对不同的排队长度发展阶段采取不同的管控措施。本发明通过建立车辆排队长度实时预测模型，能够实时反映出隧道内车辆排队长度的变化情况，为管理部门采取下一步管控措施提供理论依据，并为管理部门实时提供反馈。
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公开(公告)号：CN111932873A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010704769.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种山地城市热点区域实时交通预警管控方法，包括：步骤1、获取山地城市交通数据；步骤2、根据所述数据确定时段在网车辆数与拥堵延时指数；步骤3、根据所述时段在网车辆数及拥堵延时指数进行预警；步骤4、根据预警等级，将所诉拥堵延时指数输入至拥堵延时指数与时刻在网车辆数的关系模型中；步骤5、根据所述关系模型输出结果确定实际控制流量，根据实时交通预警管控方法建立可以确保了重点区域流量平稳可控，关联路网流量均衡,缓解山地城市热点区域及周边路网的交通运行压力，同时可以进行预警处理，提高管控效率。
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公开(公告)号：CN108364463B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810088835.5
申请日：2018-01-30
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种交通流量的预测方法和系统，属于交通管理技术领域。其中，该方法包括：根据从预设态势数据库中依次获取的A时刻至T时刻的当天观测流量信息构建目标序列；从态势数据库中获取在前观测流量信息，其中，在前观测流量信息为：第n天至当天的每一天的A时刻至T时刻的流量信息；根据在前观测流量信息构建匹配序列矩阵；根据目标序列和匹配序列矩阵构建融合距离矩阵；根据融合距离矩阵、预设系数和预设算法确定预测函数。通过本实施例提供的技术方案，一方面，避免了现有技术中可移植性较差，且实现过程繁琐的技术弊端；另一方面，实现了高效且精准的对交通流量进行预测的技术效果。
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公开(公告)号：CN110782690A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910901201.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/08
Abstract: 本发明公开一种道路信号交叉口二次停车率的估算方法，首先采集通过道路信号交叉口的车辆的GPS数据，建立原始数据库；然后从原始数据库中筛选出，指定时间段位于交叉口范围内的轨迹点数据构建样本集；再确定样本集中每个样本的停车次数；最后统计各进口道对应的样本中停车两次的样本数量，并根据样本数量估算二次停车率。能够准确估算出信号交叉口各个进口道、车道的二次停车率，从而反映进口道、车道的服务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510739A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810399193.0
申请日：2018-04-28
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及一种道路交通状态识别方法、系统及存储介质，涉及检测交通运动的领域。方法包括以下步骤：S1，获取道路的至少一张图像；S2，判断出每张所述图像中道路的交通状态，利用每张所述图像与对应的交通状态构建图像基准库；S3，根据图像基准库创建初始神经网络模型，对所述初始神经网络模型进行训练，当所述初始神经网络模型的各项参数满足预设条件后得到深度网络模型；S4，根据所述深度网络模型判断新的图像中道路的交通状态。本方案解决了如何提高交通状态识别的准确率的技术问题，适用于交通状态的判断。
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公开(公告)号：CN105913682B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201610481231.8
申请日：2016-06-27
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于RFID技术的智能反向寻车方法及系统，所述方法包括：采集车位的状态信息，在采集到所述车位被车辆占据时，RFID读写器读取车辆电子标签获取车辆信息；将获取的车位状态信息、车辆信息发送至系统主机，所述车辆信息包括车牌信息、车辆停车时间；通过网络服务平台将车位的状态信息、车位被占据时的车辆信息、车辆位置信息推送至终端，以供查询显示车辆的位置。本发明成功地将RFID技术应用于车辆的自动识别、准确定位等功能中，实现了智能化反向寻车。
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公开(公告)号：CN107507421A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710723165.5
申请日：2017-08-22
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种快速路交通状态判别方法及装置。该快速路交通状态判别方法及装置通过计算所述检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数分别与每个交通状态的第一聚类中心的欧式距离，实现了实时判断检测断面的单个车道的实时交通状态。并根据检测断面的所有车道的欧式距离之和判断检测断面的实时交通状态，以及根据相邻两个检测断面的实时交通状态获取由所述相邻两个检测断面截取的路段单元的实时交通状态。此外，还通过比较采用隶属度之和最大值法确定的离线交通状态与采用欧式距离之和最小值法确定的实时交通状态的准确率的高低，反馈调节用于计算实时交通状态的第一聚类中心，提高实时交通状态的判断精度。
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公开(公告)号：CN106652487A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611065398.2
申请日：2016-11-28
Applicant: 重庆交通大学
CPC classification number: G08G1/065 , G06K9/00718
Abstract: 本发明涉及一种交通密度检测系统及其检测方法,该系统包括：包括视频数据收集装置和远程终端；视频数据收集装置用于采集视频数据信息；远程终端接收并提取视频数据信息中连续三帧图像；将三帧图像进行降维处理并转化为灰度图像，通过帧间差分法进行处理得到待检测图像后，进行清晰化处理，最后检测得到图像中车辆数量，并计算得到车辆密度。本发明通过远程终端对视频采集装置采集的视频数据进行处理，可实现快速实时检测交通密度，结果具有较高的精度，而且根据需要完成对不同区域的快速检测。
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公开(公告)号：CN207067401U
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201721078429.8
申请日：2017-08-25
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于图像识别与雷达测距的安全预警系统，该安全预警系统包括：雷达扫描仪、图像获取设备、数据处理器、音频设备；该图像获取设备设置在车辆内前座顶棚上；该雷达扫描仪水平安装在车辆引擎盖表面上；该图像获取设备与所述数据处理器连接；该数据处理器还与该音频设备连接；该雷达扫描仪内设置有视觉采集处理器和DSP处理器，且该视觉采集处理器和该DSP处理器连接；该雷达扫描仪与该数据处理器连接。本实用新型通过上述的雷达扫描仪扫描车辆前方障碍物，判断前方障碍物是否是出现危险，同时通过图像获取设备摄取车内驾驶员是否在使用手机，若在使用手机且前方出现危险可以及时发出报警声音，及时提醒驾驶员要安全行驶。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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