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公开(公告)号：CN105551250B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610019662.2
申请日：2016-01-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
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：CN107909247A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711017922.3
申请日：2017-10-26
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G08G1/0104
Abstract: 本发明公开了一种基于空间层次贝叶斯模型的城市宏观道路交通安全影响因素分析方法，包括如下步骤：收集道路交通事故数据以及分区信息，基于现有的基于道路交通流密度的分区结果，利用Q-gis软件将交通事故发生的地理位置映射到相应交通小区；将研究区域的土地利用性质及道路等级等空间信息通过Q-gis映射到相应的区域内，并对相关属性进行统计分析；基于多重共线性检验对各变量进行相关性分析；构建空间层次贝叶斯条件自回归模型；基于两种条件自回归模型的空间层次贝叶斯模型的构建和比较；基于两种条件自回归模型的宏观道路交通安全影响因素分析。本发明对两种条件模型进行比较研究，给出各小区内的相对危险度，对宏观层次交通安全影响进行变量分析。
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公开(公告)号：CN106856049A
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201710052088.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡口号牌识别数据的关键交叉口需求集聚分析方法，根据路网内各交叉口的过车号牌识别检测记录，分析短时间隔内在关键交叉口存在过车记录的车辆在驶入该交叉口前的行驶轨迹，进而对关键交叉口交通需求聚集模式进行分析。本发明方法基于车辆号牌的识别与匹配追溯车辆在路网的行驶轨迹，通过大量轨迹数据的短时空间聚合分析路网内关键交叉口的交通需求的汇集方式，从海量历史数据中提取交通流运行模式，为交通信号控制、交通诱导等道路交通管控措施的实施提供可靠的数据支撑和依据。
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公开(公告)号：CN106781504A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710050018.6
申请日：2017-01-23
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0112
Abstract: 本发明公开了一种基于浮动车GPS数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量GPS定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。
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公开(公告)号：CN103903455A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410149583.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种城市道路交通信号控制优化系统，包括信号控制策略配置模块，信号配时参数设置模块，信号控制配时参数实时优化及优化方案生成模块，多时段信号控制配时参数优化及优化方案生成模块，信号控制方案运行实时监测模块，信号控制性能评估模块，设备运行状况监测模块以及数据服务模块。本发明具有部署灵活，实施成本较低，具有良好的经济性、实用性和可靠性特点，为城市交通管理者提供了多样化的信号控制手段和智能化的解决方式，同时亦提供了全面、具体的决策信息支持，适合在我国大中小型城市应用，以满足当前急需的智能化交通管控需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103778792A
公开(公告)日：2014-05-07
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：CN102800197A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210045464.5
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种城市道路路段动态交通流基础数据的预处理方法，包括步骤：动态获取交通流基础数据并进行时间规整；分车道交通流基础数据有效性检验；分车道交通流基础数据时间汇集；分车道交通流基础数据单个车辆行驶方向断面空间汇集；单个车辆行驶方向断面动态交通流缺失数据估计。本发明基于固定式车辆检测器采集数据特点，采用阈值法结合交通流理论的基本思想，提供了一套数据有效性检验方法；针对不同的数据缺失模式，合理利用历史数据，最大限度地保证数据的连续性和完整性；数据预处理涉及的算法同时兼顾实时性和准确性的要求，数据分析处理能力较强，对城市智能运输系统建设、提高道路交通信息化水平、改善道路运营管理水平有积极意义。
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公开(公告)号：CN102592453A
公开(公告)日：2012-07-18
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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公开(公告)号：CN112084928B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010920823.1
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G08G1/017 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意力机制和ConvLSTM网络的道路事故检测方法，包括如下步骤：收集和划分事故图片数据集和视频数据集；搭建事故外观特征提取网络；训练事故外观特征提取网络；在训练后的事故外观特征提取模型的基础上引入事故的运动特征提取网络，完成总事故检测模型的搭建；使用视频数据训练集对总事故检测模型进行训练；通过训练后的总事故检测模型进行事故检测。本发明采用基于视觉注意力模块CBAM和图像特征提取网络ResNet‑50融合的事故外观特征提取模型，能够捕捉更局部，更具体的事故外观特征；采用了ConvLSTM网络捕捉事故运动特征，弥补了RNN和LSTM网络无法很好捕捉事故运动特征等缺陷，从而提高了事故检测精度。
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公开(公告)号：CN117456721A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311181008.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法，包括：构建虚拟的斜交网格；计算每个斜交网格单元内的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵；将交通状态估计转化为低秩矩阵补全问题；建立基于低秩和稀疏矩阵恢复的鲁棒交通状态估计模型；引入辅助变量保留原始状态观测信息，将鲁棒交通状态估计模型转化为多变量优化问题，采用交替方向乘子法将多变量优化问题分解为多个子变量优化问题，迭代更新多个子变量。本发明具有高精度、可靠的估计性能，为精细化的主动交通管理与控制应用提供了更可靠的支撑，提升了交通状态估计模型在现实应用场景下的鲁棒性，面向大规模路网场景时具有更高的计算效率。
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