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公开(公告)号：CN104809879B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510245639.0
申请日：2015-05-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于道路交通检测技术领域，具体公开了一种基于动态贝叶斯网络的高速公路路段交通状态估计方法，包括以下步骤：1)提取与路段交通状态的相关参数作为节点；2)确定节点间的相互关系，构建动态贝叶斯网络；3)对可观测节点的数据进行模糊分类，通过对历史数据的分析得到各个类的聚类中心，并确定可观测节点的数据属于各个类的隶属度；4)对于动态贝叶斯网络中选定的目标节点，求得相应的条件概率以及转移概率，构建选定目标节点的各时刻特征表；5)输入当前时刻的路段交通流参数到动态贝叶斯网络中，触发对各时刻的目标进行推理，得出交通状态估计结果；本发明解决单一参数估计状态时存在的不确定性的同时，考虑到交通状态存在的相关性，使得在对路段交通状态进行估计时具有更好的效果和可靠性。
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公开(公告)号：CN103400112B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310290738.1
申请日：2013-07-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及交通检测技术领域，尤其涉及一种高速公路摄像头监控范围偏差检测方法，包括如下步骤：1）从高速公路隧道摄像头获取的视频中按预设帧率抽取图片；2）划分内存区域存储步骤1）获得的图片；3）根据步骤2）存储的图片获取当前道路的背景图像；4）从步骤3）获取的背景图像中提取疑似公路标志线图像;5）通过对步骤4）获得的疑似公路标志线图像进行分析，判断摄像头监控范围是否发生偏差。本发明只检测道路中的标志线，因此可以快速、准确的根据当前摄像头采集的视频图像，判断摄像头监控范围偏差事件的发生。
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公开(公告)号：CN106067248A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610369536.X
申请日：2016-05-30
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G08G1/0133 , G06F17/15 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种考虑速度离散特性的高速公路交通状态估计方法，包括以下步骤：S1：设置速度离散特性指标及交通流特征参数；S2：获取交通流数据并利用RelielfF方法对交通流特征参数进行加权；S3：利用人工蜂群算法对交通流特征参数的聚类中心进行优化；S4：输出优化聚类中心并确定交通估计状态。本发明基于模糊C均值算法，通过引入速度离散特征参数，并根据不同特征对状态估计结果的贡献程度不同，利用ReliefF方法确定特征权重，并利用人工蜂群方法进行聚类初值点的优化，而实现了高速公路交通状态的估计。
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公开(公告)号：CN103489039B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310415725.2
申请日：2013-09-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及交通流状态分析领域，提供一种具有在线自整定优化能力的高速公路交通流量融合预测方法，对模型进行在线优化更新，适应随时间变化的交通流特性，提高预测精度；包括如下步骤：获取高速公路检测交通数据，建立滑动时间窗，通过滑动时间窗读取高速公路检测交通数据；对当前滑动时间窗内的数据进行处理；对比4种单体预测模型在当前滑动时间窗中的预测精度，将预测精度最差的单体预测模型在当前滑动时间窗下进行训练，选定另外3种单体预测模型；将选定的三种单体预测模型的预测结果进行数据融合；保存融合后的预测数据。
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公开(公告)号：CN105867372A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610212952.9
申请日：2016-04-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0221 , G05D2201/02
Abstract: 本发明公开了全方位移动机器人狭窄直角弯下转向运动规划方法，首先初始化机器人参数；实时获得机器人在全局坐标系中的质心坐标和约束量；根据机器人的质心坐标和约束量来判断机器人当前所属转向状态；然后根据转向状态来确定控制策略和计算控制指令；判断控制量是否超出控制量的上下限，若超过，则控制指令等于其最大或最小值；最后向机器人发送控制指令，驱动机器人运行；本发明提供的运动规划方法，通过充分分析狭窄直角弯约束受限特性的情况下，结合小车全方位移动以及指令控制这种特殊的方式，采用基于规则式的狭窄直角弯转向运动规划方法。此方法为工程上实现全方位机器人在狭窄直角弯下的自主转向提供了一种解决方案，简单易行、具有良好的适应性，能较好的解决机器人在狭窄限制下的转向运动规划问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105866790A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610213409.0
申请日：2016-04-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S17/88
CPC classification number: G01S17/88
Abstract: 本发明公开了一种考虑激光发射强度的激光雷达障碍物识别方法，首先获取环境数据并以数组形式存储于计算机中，对获取的环境数据进行预处理，对激光雷达的距离信息、反射强度信息同时进行非平面ABD算法的环境数据分割聚类处理，得出的n个簇群集合，然后将不同簇群的数据集合与障碍物类别进行匹配，得到障碍物集合信息，所述障碍物集合信息包括尖峰型障碍物、凸圆弧形障碍物和凹形障碍物；本发明提供的考虑激光发射强度的激光雷达障碍物识别方法，利用激光雷达输出的环境反射强度信息，将常用的环境距离信息上升到非平面的三维空间，并提出基于非平面数据分割的障碍物识别方法，从而保证障碍物识别的实时性及准确性。
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公开(公告)号：CN104123840B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201410362757.5
申请日：2014-07-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于交通监测技术领域，提供一种基于视频检测技术的车流密度定性判别方法；本发明不需要进行车辆目标提取,而是根据当前摄像头采集的视频图像，即可实时、准确地判断监控视频中道路车流密度的大小。本发明所提出的基于视频检测技术的车流密度定性判别方法，包括如下步骤：1)划定监控图像中的感兴趣区域，以下步骤对感兴趣区域进行处理；2)计算图像的分形维数；3)对分形维数计算结果进行统计分析，判断道路的车流密度大小。
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公开(公告)号：CN104933860A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510259711.5
申请日：2015-05-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于道路交通检测技术领域，公开了一种基于GPS数据的公交车堵车延误时间预测方法，包括以下步骤：对公交车历史GPS数据进行预处理；对预处理后的公交车GPS历史数据进行统计分析；公交车堵车情景划分；公交车状态判别；公交车堵车延误时间预测和修正。本发明充分发挥公交车GPS数据量大的优势，结合历史统计信息和实时GPS数据，利用决策树分类的方法将堵车状态划分为6种情景，针对不同情景采用不同的预测计算方法，并根据实时数据和历史堵车信息对预测结果进行修正，能够在常发性拥堵和偶发性拥堵的情况下获得更准确的预测值。
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公开(公告)号：CN104408914A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410613880.X
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0112
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的信号交叉口单车停车延误时间估计方法，首先获取车辆在信号交叉口时的车辆GPS数据；然后根据停车位置来判断车辆是否处于饱和状态；分别建立饱和状态和未饱和状态下单车停车延误时间计算模型；最后得到未饱和与饱和状态下的单车停车延误时间。本发明利用信号交叉口单车停车延误时间与停车位置的线性关系,在考虑GPS数据异常以及车辆偶然停车对延误数据造成的污染的基础上，利用稳健回归的思想，采用最小截尾二乘LTS回归分别建立未饱和与过饱和状态下的单车的停车延误时间与停车位置之间的关系模型，以估计单车在信号交叉口的停车延误时间；实现对单个车辆的跟踪定位，具有很强的实时性。
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公开(公告)号：CN104361349A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410604146.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06K9/6217 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于车检器和收费数据融合的异常交通状态识别方法，首先通过车检器采集公路数据并采用ACI算法识别公路车检器异常状态数据；再通过公路收费数据获取公路收费异常状态数据；最后采用算法表决融合方法识别公路异常状态数据；本发明采用基于车检器和收费数据融合的异常交通状态识别方法，克服了单一数据源算法可信度低、实际应用效果差的异常交通状态识别问题，适用于高速公路交通流在时间上和空间上的复杂性和随机性的要求，综合利用多种信息源，从多个方面对异常交通状态进行识别，识别异常交通状态更为准确。
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