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公开(公告)号：CN118781799A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410844708.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于演化博弈论的高承载率车道共享决策方法，该方法基于网联环境下获取的实时交通参数提出车道共享控制策略，进而从收益最大化的角度对路段各车道中的车型进行分配指示。本发明可适应复杂多变的交通环境，可以在保证高承载率车辆优先的前提下提高道路整体运行效率。且本发明在节能减排的同时可以鼓励高承载率出行模式，能够在将来有效减轻路段交通压力，能够有效用于交通流管控，提高道路整体运行效率。
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公开(公告)号：CN117892612A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311691144.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G08G1/01 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种集成的宏微观一体化交通流模型标定方法，包括如下步骤：步骤1，提取稳定状态的宏观交通流数据，标定宏观基本图模型；步骤2，提取车辆跟驰对，标定微观车辆跟驰模型；步骤3，求解集成的宏观微观交通流标定问题的多目标函数；步骤4，选择综合满意度最优的交通流模型参数集合。本发明通过引入宏观目标函数连接了宏观和微观交通流模型。并基于相同的轨迹数据集使用IMOWSO算法求解集成的宏观微观交通流标定问题。在标定过程中通过增加宏观和微观交通流的特征来同时保证了宏观和微观层面的精度，极大地提高了物理可解释性。
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公开(公告)号：CN117657212A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311518101.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 东南大学 , 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: B60W60/00 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01 , B60W30/18 , B60W30/095 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的自动驾驶决策方法，包括如下步骤：S1、构造适合自动驾驶中跟驰决策和换道决策训练环境的马尔可夫决策过程；S2、通过深度Q网络和深度确定性策略梯度的聚合算法分别训练特定智能体的跟驰决策和换道决策。本发明有利于提高交通效率、增强交通安全性以及改善行驶的舒适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119152680A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411262049.4
申请日：2024-09-10
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明涉及交通工程中的交通仿真领域，具体是一种面向交通道路的交通流在线仿真方法，该方法应能实时仿真和预测交通流，并具有处理高效、仿真准确的特点。本发明的技术方案是：一种面向交通道路的交通流在线仿真方法，包括以下步骤：S1：依据公路路网数据搭建仿真场景；S2：实时采集并上传数据；S3：提取交通流特征进行OD预测；S4：根据预测结果实时仿真交通道路。
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公开(公告)号：CN118840857A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410826836.0
申请日：2024-06-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 人工驾驶、自动驾驶和公共交通是构成未来交通网络的三类重要的出行方式，现有的道路拥挤收费理论极少在同时涉及上述多方式出行方式的基础上进行研究。本发明建立了包含人工驾驶、自动驾驶、公共交通的多模式交通网络，考虑了出行者在网络中策略出行行为以及每种出行方式的特征，进一步设计了各类出行者的出行策略，利用超路径的结构表示策略，基于策略构建混合出行行为下的交通流均衡分配模型，最终建立一种全新的道路拥挤收费双层规划模型，均衡分配模型作为下层模型，上层模型目标为网络总出行时间与总收益之差最小，并基于遗传算法、MSA等算法设计模型求解方法，测试结果显示所提出的模型和算法能够较好地实现多模式交通网络中拥挤收费目标。
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公开(公告)号：CN119785580A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411896470.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通管理领域，目的是提供一种高速公路事故风险评估与动态管控方法以及设备，以提高道路使用效率和安全性。本发明的技术方案是：一种高速公路事故风险评估与动态管控方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据，获取实时监控数据与事件数据，提取风险评估特征；步骤S2：事故风险评估，将风险评估特征输入交通安全等级划分模型划分交通安全等级，进行事故风险评估；步骤S3：动态管控，根据是否发生事故进行事故前后的动态管控；步骤S4：调整管控措施，每经过15分钟，返回步骤S1，重新进行事故风险评估并采取动态管控。本发明通过实时数据分析和动态管控策略，能够有效地应对高速公路事故，减少事故对交通的影响，提高道路使用效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119274346A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411556110.6
申请日：2024-11-04
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司 , 东南大学
Abstract: 本申请提供一种影响交通安全的特征参数的分析方法、装置及设备，涉及道路交通安全分析技术领域，包括：针对任一类型的目标交通监测数据，计算类型的目标交通监测数据在不同时长对应的统计量；将类型的目标交通监测数据，输入训练好的改进的XGBoost模型中，得到该类型的目标交通监测数据的重要性分数；对类型的目标交通监测数据进行重要性分析，得到类型的目标交通监测数据的重要性分析结果；对任一时长下的类型的目标交通监测数据的重要性分数和相应的重要性分析结果进行分析，得到相应时长的交通状态对应的类型的目标交通监测数据对交通事故的影响结果。本申请提高了交通安全分析的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN119691485A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411756151.X
申请日：2024-12-03
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/04 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及智能交通系统领域，具体是一种基于RF‑LSTM算法的高速公路交通冲突分析与预测方法，该方法旨在通过结合随机森林(RF)和长短期记忆网络(LSTM)的优势，实现对高速公路交通流中的潜在冲突进行精确识别和预测。该方法包括以下步骤：步骤1：在高速公路部署设备，采集车辆的运行数据；步骤2：对数据进行清洗与归一化处理，得到车辆轨迹数据集；步骤3：训练K‑means聚类模型进行交通冲突聚类分析；步骤4：训练随机森林模型进行特征选择；步骤5：训练长短期记忆网络进行轨迹预测；步骤6：对高速公路的交通流进行冲突预测，识别潜在的高风险区域和时间。
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