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公开(公告)号：CN105118293B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201510590339.6
申请日：2015-09-16
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种考虑长期均衡关系的道路断面交通速度短时预测方法，首先对目标断面及其紧邻上游断面交通速度一阶差分平稳时间序列建立向量自回归模型；其次对目标断面及其紧邻上游断面交通速度原始不平稳时间序列进行协整检验并建立协整方程；最后结合向量自回归模型和协整方程，建立目标断面及其紧邻上游断面交通速度的向量误差修正模型，实现对目标断面交通速度的短时预测。本发明在断面交通速度短时预测的过程中同时考虑了上下游断面交通速度时间序列之间的短期波动相关关系和长期均衡关系对预测的影响，有利于提高断面交通速度短时预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN106448137A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610969991.3
申请日：2016-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电动汽车的公交服务系统及方法，该系统包括出行需求采集模块、车辆调度模块、车辆监管模块、信息服务模块和辅助决策模块，出行需求采集模块实现车辆预约，并实现在该乘客的出行费用的计算后，完成该乘客的出行费用的在线支付，并生成相应支付完成二维码，该二维码作为乘车凭证；调度管理模块按出行需求采集模块得到的预约信息，进行出行需求统筹分析，配置完成线路运营时刻表；辅助决策模块实现基础数据管理和运营统计分析。该种基于电动汽车的公交服务系统及方法，能够实现为公众提供一种方便舒适的出行服务，同时实现覆盖车辆运营全过程的综合监管，实现资源集约化。
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公开(公告)号：CN106373411A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610971018.5
申请日：2016-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
CPC classification number: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉口过车记录的单点信号控制优化方法，通过获取交叉口各方向进口道停车线的车辆通过记录；生成过车信号时刻表；根据信号配时相位情况对车道进行分组，选择周期内过车量最大的车道作为该周期内该车道组的关键车道；生成关键车道过车信号图以及车头时距信号图，二者结合分析停车线后的排队情况以及绿灯时间内的车辆通行情况，由此分析对应相位的绿灯利用指数；对各周期内的绿灯利用率情况进行统计分析；依据统计分析结果，若各周期内的绿灯利用率情况存在绿灯时间的剩余，则缩短绿灯时间。该方法基于智能卡口对于过车情况的监测结果，能够实现对交叉口现有配时方案的效果进行分析并据此进行信号配时的有效优化。
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公开(公告)号：CN106297334A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610969637.0
申请日：2016-10-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
CPC classification number: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种绿波协调控制下的干线路段划分方法，依据路段固有属性以及交通参数的变化，利用相邻交叉口、路段间的相似性、宏观基本图中的交通流模型以及交通流密度的约束，将一条干线划分为多个路段，在此基础上进行协调控制；该种绿波协调控制下的干线路段划分方法，利用宏观基本图中道路属性对干线交通参数变化较大的路段进行划分，解决了交通干线绿波协调控制带宽较窄的问题。该方法同时是基于实时数据，因此具有动态调整，实时反馈的功能，增加了方法的适应性和准确性。
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公开(公告)号：CN103794065A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410035986.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种主动式的城市道路区域信号配时参数协同优化方法，通过循环迭代过程，确定路网关键交叉口及其上游关联交叉口的交通需求控制量，进而实现了区域范围内交叉口信号配时参数的协同优化。该方法可将路网局部范围内的过量交通需求提前分散至上游关联交叉口，有效克服了现有区域路网交通信号协同优化方法仅能被动适应交通需求无法主动调节路网交通需求分布，以及优化求解过程中全局和局部最优兼容性不足、求解复杂度高和优化目标不合理等弊端，可有效发挥交通信号控制系统在提升城市道路交通系统的运行效率，主动缓解城市交通拥堵的重要作用，方法具有较高的实时性、适用性和可操作性特点。
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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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