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公开(公告)号：CN109544909B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811264926.6
申请日：2018-10-29
Applicant: 华蓝设计(集团)有限公司 , 桂林电子科技大学 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法，利用图像跟踪技术，对无人机高空航拍所采集到的车辆运动视频数据进行提取和处理，进而通过数据拟合、坐标系的映射和转换，获得相应的运动轨迹图、沿车道方向的位移时空图和垂直于车道方向的车道偏离波动图。本发明提出的车辆轨迹处理和转化方法的能高效、便捷、准确的处理提取出的视频中的车辆轨迹，对基于轨迹分析的相关交通现象与驾驶员特性的研究与存在重要意义。
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公开(公告)号：CN110503833B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910809931.9
申请日：2019-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络模型的入口匝道联动控制方法，首先，收集交通流特征历史数据，预处理后进行数图转换；其次，输入图像数据，建立并训练交通流特征值的预测模型；第三，收集实时交通流特征数据，预处理后数图转换输入模型，输出短时变化趋势预测图，并利用图数转换将预测趋势图转为文本数据；第四，转换后的文本数据，利用训练好的预测模型对道路交通特征值进行短时预测，对汇入主线的车流量提前进行联动控制；最后，使用VB+VISSIM程序进行ALINEA算法的仿真评价与分析，并发布路况信息。本发明控制方法，数据预处理后分别进行数图转换，数图转换可提取二维图像更多细节特征，降低模型训练和预测时间，提高预测精度与实时信息处理速度。
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公开(公告)号：CN110503833A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910809931.9
申请日：2019-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络模型的入口匝道联动控制方法，首先，收集交通流特征历史数据，预处理后进行数图转换；其次，输入图像数据，建立并训练交通流特征值的预测模型；第三，收集实时交通流特征数据，预处理后数图转换输入模型，输出短时变化趋势预测图，并利用图数转换将预测趋势图转为文本数据；第四，转换后的文本数据，利用训练好的预测模型对道路交通特征值进行短时预测，对汇入主线的车流量提前进行联动控制；最后，使用VB+VISSIM程序进行ALINEA算法的仿真评价与分析，并发布路况信息。本发明控制方法，数据预处理后分别进行数图转换，数图转换可提取二维图像更多细节特征，降低模型训练和预测时间，提高预测精度与实时信息处理速度。
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