一种面向边缘智能的车联网切片方法及装置

    公开(公告)号:CN114641041B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210536594.2

    申请日:2022-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种面向边缘智能的车联网切片方法及装置,应用于部署了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器的车联网通信场景中,并将车联网服务根据服务质量(Quality of Service,QoS)需求划分为交通信息服务、感知融合服务、车载娱乐服务三种类型。综合考虑系统时延和能耗,该方法从车联网全局性能出发设计优化函数来分配通信、计算、存储资源,通过深度强化学习方法进行求解,以实现面向服务类型的网络切片部署。本发明通过对MEC辅助的车联网场景进行智能网络切片,可以根据用户业务需求,灵活、动态地进行网络资源的定制化分配,保障用户服务体验和交通效率及安全。

    一种基于预期收益估计的城市路网交通信号灯控制方法

    公开(公告)号:CN113506442B

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111059324.9

    申请日:2021-09-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于预期收益估计的城市路网交通信号灯控制方法,利用C‑V2X无线通信技术从车载终端获取路网中所有车辆的实时信息,从而获得当前道路实时交通状态,自适应的根据交通状态动态控制信号灯相位变换。本发明通过预估信号灯的各个相位绿灯时长内可通行车辆的及时行驶距离和未来行驶距离,并综合提出的道路优先通行指数计算出保持当前相位和执行变换相位的预期收益。通过比较保持当前相位和切换为其他相位的预期收益大小,选择最佳相位,实现在下一个信号灯周期执行最佳相位的绿灯通行时长内尽可能让更多的可通行车辆行驶的更远。本发明方法通过在每一个信号灯周期内实现最大预期收益,能明显缓解交通拥堵,提高交通参与者的出行体验。

    一种基于关联度量的车流量统计方法

    公开(公告)号:CN113257005B

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110708750.4

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于关联度量的车流量统计方法,该方法基于高速道路路侧监控视频,采用视觉分析方法,统计通过虚拟断面的车流量。本发明引入基于深度学习的车辆检测方法,在连续视频帧中对运动车辆外框进行准确贴合的检测,通过提出一种融合前后视频帧中运动车辆的位置重叠度和基于车辆检测框子区域的特征向量的特征匹配度这两个度量因子的关联度量,分析运动车辆在前后帧的关联关系,从而实现对经过虚拟断面车辆的持续稳定跟踪,减少由于车辆换道、互相遮挡造成的统计结果不准的问题。本发明提出了一种基于关联度量的车流量统计方法,有效统计出通过高速道路虚拟断面的车流量,为高速道路路网管理和交通精准管控提供可靠依据。

    一种基于可变限速的长上坡交通流稳定性提升方法

    公开(公告)号:CN113554877A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202111097587.9

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于可变限速的长上坡交通流稳定性提升方法,该方法首先对路段根据坡度与上下游关系进行编码划分,将摄像头获取的交通流密度、速度、车型信息等数据作为模型输入,构建双机制的车辆跟驰随机模型,搭建交通仿真平台进行交通仿真,通过网格搜索法获取可变限速的输出值,从而通过引导长上坡上游车辆适当提前减速,避免因上坡路段引擎动力不足造成的速度突变。该方法主要用于城市快速路或高速公路的长上坡路段。根据仿真结果,该方法显著提升了交通流稳定性,从而降低了安全隐患,同时该方法显著降低了长上坡路段的车辆排放。

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