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公开(公告)号：CN117389794A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311181621.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种多视角交通数据同时恢复方法，根据数据采集位置、数据采集时间、数据视角三个维度将含缺失和噪声的多视角交通数据构建为三维张量；通过最小化单视角交通数据张量的张量截断核范数捕捉视角内交通数据时空依赖性，通过最小化多视角子空间张量的张量截断核范数和最小化每个视角的重构误差矩阵的L2,1范数捕捉视角间交通数据内在一致性；构建多视角交通数据同时恢复模型，构建模型的增广拉格朗日函数；采用交叉方向乘子法框架将模型的多变量优化问题转化为单变量子优化问题，依次迭代更新每个变量直至收敛，获得恢复后的多视角交通数据张量。本发明能够实现恢复过程中的视角间的互补性，提升模型对参数选择的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116665439A
公开(公告)日：2023-08-29
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：CN115691170B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211368855.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于号牌数据的城市干线道路子区划分方法。该方法包括：获取目标干线的交叉口的号牌数据，以及卡口式电子警察设备与干线道路交叉口关联表，并构建目标干线的干线交通OD流矩阵，进而利用干线道路协调控制距离原则，获取目标干线的干线道路初始划分结果，再根据干线交通OD流矩阵，优化干线道路初始划分结果，得到多个备选子区划分方案，并根据干线交通车辆运行特征和信号协调控制特性，构建目标干线的干线道路子区划分的评价指标，从而根据干线道路子区划分评价指标，对各备选子区划分方案进行评价，确定目标干线的最优子区划分方案，提高干城市干线道路子区划分结果对于干线信号协调控制与优化的作用。
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公开(公告)号：CN116434575A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211612761.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081 , G08G1/01 , G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种考虑行进时间不确定性的公交绿波方案鲁棒生成方法，涉及城市公共交通技术领域，首先获取公交位置与身份识别数据、社会车辆交通流数据和城市道路网络静态数据等相关的交通数据并进行数据预处理，据此获得车辆位置与速度信息，对路段公交行进时间不确定性的量化；其次，计算社会车辆初始排队长度和初始排队消散时间，以此构建约束条件；最后，输入公交车辆行进时间不确定性分布，对经典的公交绿波优化模型MAXBAND进行改进，通过随机优化手段，将不确定性模型转换为线性确定性模型，而后采用基于蒙特卡罗模拟的遗传算法对模型进行求解。
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公开(公告)号：CN114913698B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210448314.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无专用道公交信号感应与右转合乘时空协同优先控制方法，在获取实时的到达时刻和公交权重的基础上，首先结合社会车辆通行效益选择绿时延长、红灯早断的公交信号优先控制策略，而如果无法在社会车辆通行效益不受损失的基础上使公交绿灯通行，则利用右转合乘选择相位插入的公交信号优先控制策略，从而实现整个流程的公交优先控制。本发明动态地利用了路口已有的空间和资源，解决了传统的公交信号优先无法合理地平衡公交车和其它社会车辆的运行效益、需要公交专用车道等弊端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100847A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210550566.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了面向低渗透率网联车轨迹数据的排队服务时间估计方法，该方法首先，根据车速信息判别车辆在路口的排队停车状态，识别标记排队停车车辆。然后，通过对车辆到达、驶离周期的一致性判别，识别标记过饱和车辆。接着，针对欠饱和、过饱和两种情况，将车辆停车状态进行转换，以此为输入构建基于Logistic回归的车辆排队服务时间概率模型。最后，采用拉普拉斯近似方法，基于贝叶斯先验‑后验滚动实现排队服务时间的动态估计。本发明适用于低渗透率数据环境，在网联车车辆轨迹样本有限的条件下，可以实现欠饱和、过饱和场景下的排队服务时间估计，能为基于网联车数据的信号控制优化提供支撑。
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公开(公告)号：CN114913698A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210448314.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无专用道公交信号感应与右转合乘时空协同优先控制方法，在获取实时的到达时刻和公交权重的基础上，首先结合社会车辆通行效益选择绿时延长、红灯早断的公交信号优先控制策略，而如果无法在社会车辆通行效益不受损失的基础上使公交绿灯通行，则利用右转合乘选择相位插入的公交信号优先控制策略，从而实现整个流程的公交优先控制。本发明动态地利用了路口已有的空间和资源，解决了传统的公交信号优先无法合理地平衡公交车和其它社会车辆的运行效益、需要公交专用车道等弊端。
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公开(公告)号：CN114419541A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111626944.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于一到多对抗网络的全天候车辆检测方法。考虑了黑夜场景因光源分布以及光照强度差异导致黑夜场景非单一的特点，利用灰度直方分布以及聚类算法，实现黑夜场景自然光和背景光的光照强度的分级；提出该一到多对抗网络的目的在于将一张白天图片按照设定的自然光与背景光强度转换为不同光照环境下的黑夜图片，并利用携带标签信息的白天图片与合成的黑夜图片共同训练车辆检测模型，有效缓解了现有全天候车辆检测技术方法因带标签信息的黑夜图片稀少或者合成黑夜图片的多样性不足而导致其在不同光照的黑夜环境下泛化能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN113763707A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110953889.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法，该方法根据检测器采集到的车辆身份标识数据，包括时间戳、车牌信息、信号交叉口名称、进口方向、进口车道等信息，获取交通流的到达‑驶离信息；在此基础上，通过卡尔曼滤波模型对交通流的累计到达曲线进行重构；以路段车道上的滞留车辆数和上游交叉口驶离车辆的车头时距为辨识参数，构建路段溢流状态辨识模型；在路段未发生溢流状态下，采用动态时间弯曲法对无车道阻挡状态下的预期累计驶离曲线和实际采集的驶离曲线相似度进行比较，通过时间序列分段法比较左转和相邻直行车道的累计驶离曲线偏移距离，对渠化段车道阻挡状态进行辨识。
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公开(公告)号：CN109410574B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811265021.0
申请日：2018-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向阶段‑相位信号控制方案的配时参数优化方法，包括以下步骤：1、获取信号交叉口的车道信息、信号控制方案和各车道交通量，生成车道信息表和信号配时方案表；2、将两张表构成车道‑相位映射；3、提取相位‑阶段分布关系表；4、根据相位的目标饱和度，得出各相位的需求绿信比；以交叉口的饱和度为优化目标，构建线性规划方程模型，得出最优的周期时长和各阶段绿灯时长，作为信号配时方案优化结果；5、将信号配时方案优化结果输入到路口交通信号控制器中。本发明满足国内单环信号配时方案结构，可实现信号配时自优化、准确化。
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