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公开(公告)号：CN118135787A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410169282.1
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/07 , G08B21/06 , G08B5/36 , H04W4/024 , H04W4/02 , H04W4/80 , H04W4/90 , A61B5/024 , A61B5/0245 , A61B5/0533 , A61B5/11 , A61B5/33 , A61B5/352 , G01C21/00 , G01S19/42 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的多元融合交通行为检测和识别系统及方法，包括移动中心控制终端、行为检测终端组、新生理检测终端组。移动中心控制终端包括GPS精准定位模块、信息传输模块、决策判断模块、信息展示模块、行为判断模块和数据融合模块。行为检测终端组包含一个或多个行为检测终端。行为检测终端包括三维角度精确传感模块、信息传输模块、信息记录模块和信息展示模块。新生理检测终端组包含一个或多个新生理检测终端。新生理检测终端包括新生理精确传感模块、信息传输模块、信息记录模块和信息展示模块。本发明提供的基于物联网技术的多元融合交通行为检测和识别系统的方法在交通工程领域具有重要的应用价值和市场潜力。
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公开(公告)号：CN115660476A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211304776.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑时变需求的城市轨道系统脆弱性评估方法，该方法包括：采集城市轨道系统站点和线路数据，以及AFC系统刷卡数据；利用复杂网络理论对城市轨道系统建模；根据行程时间和乘客容忍度确定乘客对城市轨道系统运营延误的敏感时间分界点；根据运营延误时间及敏感时间分界点，选择模型计算脆弱性指标，评估城市轨道系统脆弱性。本申请实例在传统的基于拓扑结构的脆弱性指标基础上，从不同程度运营延误的角度出发，建立了考虑动态出行需求的脆弱性指标模型，实现了城市轨道系统脆弱性的动态评估。如此可以为城市轨道系统的日常维护、管理，以及灾后资源分配提供支持。
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公开(公告)号：CN115660340A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211304365.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种考虑时变需求的城市轨道系统重要站点和线路识别方法，该方法包括：采集数据；利用复杂网络理论将城市轨道系统抽象为无向加权图，统计站点客流量，将其作为无向加权图属性；重要站点识别：建立考虑动态客流的站点重要度计算模型，计算站点重要度指标，并进行排序；重要线路识别：基于站点重要度指标，以城市轨道线路为单位计算线路平均重要度，并进行排序。本申请实施例从城市轨道系统站点的时变客流需求角度出发，在考虑系统拓扑特性的基础上，提出重要站点和线路识别方法，不仅能够显著提高计算效率和精度，还有助于精准识别不同时段下城市轨道系统中的重要站点和线路，支撑地铁系统精细化安全管理决策的提出。
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公开(公告)号：CN117436743A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311396804.3
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种用于机场群运行评估的多维指标系统评价方法，该方法包括：建立机场群运行评估多维指标体系，包括机场群内秉属性层、机场群保障能力层、机场群协同运行影响层三个准则层；选取准则层包含的评价指标，获取指标数据；对指标数据进行归一化处理；根据评估目标，计算综合评价值及排序。本申请实施例针对现有机场群运行评估指标单一化、理论化、复杂化，难以支撑真实机场群发展策略提出的问题，构建了指标客观全面、计算复杂度低的机场群运行多维指标体系，能够支撑世界级机场群系统化运行评估，并为国家和城市的机场群管理者提出发展策略提供支撑。
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公开(公告)号：CN114818337A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210469767.3
申请日：2022-04-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种提高交通时空图分辨率的方法。该方法包括：采集数据，画出原始交通时空图；网格化划分时空图，将所采集的数据按网格投影，计算各网格平均速度；进一步精细化划分网格，构建细粒度网格速度预测模型；利用细粒度网格速度预测模型进行预测，生成高分辨率交通时空图。由此可知，本申请通过网格化划分原始“粗糙”交通时空图，利用细粒度网格速度预测模型完成子网格速度预测，重现“美颜后”的精细化交通时空图，实现了提高交通时空图分辨率的功能。如此可以为交通管理者提供更精准的用于交通状态分析、交通事件判别的基础分析数据，支撑交通决策的提出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117762785A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311732311.2
申请日：2023-12-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F11/36 , B60W60/00 , G06F18/23 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种针对自动驾驶车辆的多车交互换道情景库自动化构建方法，该方法提出了车辆驾驶场景及情景的语意表征方式，并基于该表征方式实现了多车交互换道情景的自动化提取。同时，还提出了考虑换道车辆与周围车辆位置关系的风险情景聚类方法，能够实现对多车交互换道情景的风险等级分类。最终实现了具有风险属性标签以及能够反映风险演化过程的多车交互换道情景库的自动化提取构建。本发明针对场景数据的提取具有情景元素全面、方法可移植性好、兼具情景风险分级等优势。
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公开(公告)号：CN117746358A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311396803.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/84 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种无监督的快速路交织区换道行为模式提取方法，包括如下步骤，步骤1：根据换道属性从轨迹数据中提取典型换道行为；步骤2：提取换道行为特征参数；步骤3：利用层次狄利克雷过程‑隐式半马尔可夫模型划分驾驶行为基元；步骤4：利用隐含狄利克雷分布‑高斯混合模型对驾驶行为基元进行聚类，获得驾驶行为模式，进而可获得典型换道行为的模式序列。本发明方法综合考虑换道车辆自身运动状态，其与周围车辆的相互作用关系，以及驾驶行为风险特征，建立了行为模式提取模型，有助于扩展自动驾驶系统在交织区复杂环境下的先验知识。特征参数考虑全面、模型运行无需先验知识、实用性强、计算简单。
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公开(公告)号：CN117400939A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311276278.7
申请日：2023-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的多车交互换道风险实时识别方法及预警系统，包括信息采集模块、实时风险评估模块、风险预警模块；该系统基于车联网获取的自车及周围一定范围内的动静态交通参与者信息，采用基于图的多车交互风险评估方法，对交通场景进行综合风险评估，并实施相应的预警措施。该系统解决了自动驾驶车辆在多车交互的复杂换道过程中由于风险评估不准确而引发的行驶风险问题，从而提升道路安全性。
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公开(公告)号：CN117104245A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310918172.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种车联网环境下驾驶风格动态识别方法属于交通安全领域。驾驶员的决策具有主观差异性，考虑驾驶员决策习惯差异的驾驶辅助系统，可以提升主动安全效率和准确性。传统的驾驶风格识别方法主要通过一系列交通心理学问卷对驾驶员的驾驶习惯进行调查和评分进而获得驾驶风格。然而获得的结果往往与驾驶员在实际道路上的表现不一样，同时评分的方式也不适用于车联网环境下的实时驾驶风格检测。本发明利用多场景轨迹数据通过无监督机器学习方法进行驾驶风格识别阈值的学习和训练，并通过网联环境下中心云控平台和车载端平台的通信计算能力实时检测激进型驾驶员，最后制定个性化的预警策略。本发明可应用于智能网联技术背景下的主动安全预警。
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公开(公告)号：CN114818337B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210469767.3
申请日：2022-04-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种提高交通时空图分辨率的方法。该方法包括：采集数据，画出原始交通时空图；网格化划分时空图，将所采集的数据按网格投影，计算各网格平均速度；进一步精细化划分网格，构建细粒度网格速度预测模型；利用细粒度网格速度预测模型进行预测，生成高分辨率交通时空图。由此可知，本申请通过网格化划分原始“粗糙”交通时空图，利用细粒度网格速度预测模型完成子网格速度预测，重现“美颜后”的精细化交通时空图，实现了提高交通时空图分辨率的功能。如此可以为交通管理者提供更精准的用于交通状态分析、交通事件判别的基础分析数据，支撑交通决策的提出。
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