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公开(公告)号：CN109147320A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810933876.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104 , G08G1/0125 , G08G1/0133
Abstract: 本专利公开了一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、数据预处理；步骤二、计算路段历史基本参数；步骤三、计算各时段的路段畅通率和路段负荷裕度；步骤四、交通状态等级划分；步骤五、提取当前数据中的路段负荷裕度M和路段畅通率O；步骤六、交通状态等级判断。本文专利采用上述方法针对卡口数据进行处理和分析，并采用路段畅通率和路段负荷裕度两个参数反映路段的交通状态信息；最终计算得出当前交通状态对路段的每种交通状态的隶属程度，能够更加准确的表达路段交通状态信息，更具有参考意义。
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公开(公告)号：CN109003451A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810897351.5
申请日：2018-08-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于低空无人机视频的交叉口OD矩阵提取方法，首先建立视频配准模块，以消除因无人机抖动对视频图像处理造成的影响；其次，通过布设雷达辅助定向解决交叉口在图像和实际中的方向匹配问题，并通关过颜色特征检测的方法提取交叉口渠化方案，将其和已有记录中的渠化方案对比，以确定最终的渠化方案；最后，根据渠化方案，建立交叉口的OD矩阵，并划定各向流量提取的断面，完成流量提取和OD矩阵的填写。通过上述技术方案，解决了航拍交叉口视频在处理过程中难以和实际方位相匹配的问题；充分保证其准确性；相对于传统的路段断面流量估算，保留了交叉口多流向的特征信息。
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公开(公告)号：CN107180530A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710361129.9
申请日：2017-05-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空卷积循环网络的路网状态预测方法，所述方法包括：步骤一：建立样本集，并划分训练集和测试集；步骤二，路网状态预测模型建模；所述路网状态预测模型包括卷积神经网络和递归神经网络两个部分，所述卷积神经网络用于提取路网空间特征，所述递归神经网络用于提取路网演变的时序规律；步骤三，未来某一时间段路网状态预测本发明通过深度卷积神经网络提取路网中各个路段之间的联系。本发明通过递归神经网络用于提取路网演变的时序规律；充分考虑路网时空信息的条件下可以获得更精确的路网交通状态的预测。
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公开(公告)号：CN104700115A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510089099.1
申请日：2015-02-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明一种基于稀疏提升集成分类器的火星探测器软着陆过程中陨石坑的检测方法，它有四大步骤：步骤1.确定候选陨石坑；步骤2.候选陨石坑纹理特征抽取；步骤3.对抽取的纹理特征进行特征选择；步骤4.将Boost算法与稀疏核密度估计算法RSDE-WL1结合，设计了稀疏提升集成分类器，以实现对基于图像的陨石坑的快速检测。本发明主要是利用所设计的稀疏提升集成分类器具有稀疏解和降低计算复杂度的优点，对基于图像的陨石坑纹理特征进行特征抽取和选择后，实现对陨石坑和非陨石坑的分类，以达到陨石坑的快速检测。其分类准确度能近似达到85％及以上，对实际的火星探测器软着陆过程中陨石坑的检测具有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN108470461B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810255527.7
申请日：2018-03-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种交通信号控制器控制效果在线评价方法及系统，通过在信号交叉口布设的检测器进行实时交通流数据采集，交通信号控制器实时对信号灯数据进行采集，并将采集到的数据上传至服务器端的道路检测器数据库和交通信号控制器数据库；采集到的数据在服务器端进行实时提取、处理，计算基本交通参数，软件据此对交通信号控制器控制效果的评价指标进行计算，并将结果存储在控制效果评价数据库中，完成在线评价。依据评价数据可以进行交通信号优化，将优化信息反馈至交通信号控制器，实现动态交通信号控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109147320B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810933876.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本专利公开了一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、数据预处理；步骤二、计算路段历史基本参数；步骤三、计算各时段的路段畅通率和路段负荷裕度；步骤四、交通状态等级划分；步骤五、提取当前数据中的路段负荷裕度M和路段畅通率O；步骤六、交通状态等级判断。本文专利采用上述方法针对卡口数据进行处理和分析，并采用路段畅通率和路段负荷裕度两个参数反映路段的交通状态信息；最终计算得出当前交通状态对路段的每种交通状态的隶属程度，能够更加准确的表达路段交通状态信息，更具有参考意义。
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公开(公告)号：CN108961747B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810714830.9
申请日：2018-07-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本专利公开了一种在不完备卡口数据条件下的城市道路交通状态信息提取方法，具体包括以下几个步骤：步骤一，不完备数据的预处理；步骤二，补全缺失数据；步骤三，提取道路交通状态信息，本发明适用于对城市道路交通状态信息的提取，基于不完备的卡口数据，使用优化的深度优先遍历求出丢失轨迹点，然后使用拉格朗日型多项式插值法求出丢失轨迹点的时间信息，进而可以对道路交通状态信息进行提取。
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公开(公告)号：CN109285346A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811043484.2
申请日：2018-09-07
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本专利公开了一种种基于关键路段的城市路网交通状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：数据预处理；步骤二：建立路网空间权重矩阵；步骤三：建立时间相关性矩阵；步骤四：利用时空相关性矩阵识别关键路段；步骤五：建立深度卷积神经网络，预测未来路网状态，并对预测模型进行评价；本发明从大范围路网层面对城市交通流状态进行预测，有利于从宏观上对交通流进行诱导充分挖掘交通流的时空相关特性，通过识别路网中的关键路段，相比于将所有路段的历史状态作为输入数据，能够大大减少模型的训练时间，提高预测效率；采用卷积神经网络作为预测模型，预测结果也更加准确。
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公开(公告)号：CN108922212A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810781148.1
申请日：2018-07-17
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的高速公路突发事件下交通识别方法，主要目的在于克服目前高速公路一旦出现突发事件就长时间拥堵的问题。本发明以工业级无人机为载体，实现第一时间监测突发事件，涉及警用无人机快速高效的对高速公路突发事件的信息获取，提取事发点的交通基本参数，判断突发事件的影响范围，确定影响范围内的上游入口匝道，通过关闭上游入口匝道进行事发点交通的一系列疏导过程，最后通过无人机判断交通疏导是否完成；疏导过程中专业人员可通过无人机携带的高音喇叭指挥现场救援，本发明实现了高速公路突发事件的快速监测和交通疏导工作，缓解交通拥堵情况，减少财产损失。
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公开(公告)号：CN109583632B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811363410.7
申请日：2018-11-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本专利公开了一种基于网联数据的电动汽车充电行为预测方法，包括：步骤一、对历史网联数据进行预处理；步骤二、提取电动汽车出行链信息；步骤三、分析电动汽车充电行为的潜在影响因素；步骤四：确定影响电动汽车充电行为的显著因素；步骤五、基于显著影响因素建立充电行为预测模型；步骤六、对电动汽车的充电行为进行预测。
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