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公开(公告)号：CN115188199B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211108272.4
申请日：2022-09-13
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 交通诱导与信号控制协同优化方法、电子设备及存储介质，智能交通管理与控制领域。为解决道路拥堵交通诱导与信号控制协同优化模型控制不细、不准的问题。本发明针对城市拥堵顽疾，通过交通预测，在交通拥堵形成初期，对比道路容量限制，量化拥堵点调控总量，在此基础上，根据过车轨迹确定拥堵交通流的来源于去向，根据不同信号控制条件下道路实际通行能力，诊断关键致堵交通流及关键疏堵交叉口，通过诱导关键交通流绕行、优化关键节点信号控制方案协同治堵，快速消除原发性拥堵。该方法能够快速响应交通拥堵，靶向定位管理对象，利用交通诱导与信号控制的迭代联调，快速消除路网局部拥堵点，提高交通治理精度与效能。
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公开(公告)号：CN115578233A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211446539.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种交通应急疏散方法、系统及计算机设备，涉及交通规划领域，所述方法包括：获取实时人流监测数据、区域数据和活动数据；根据所述实时人流监测数据、所述区域数据和所述活动数据，判断预警状态；根据所述预警状态，发布预警信息；根据所述预警状态，进行人流慢行疏散；根据所述预警状态，进行公共交通应急调度。与现有技术比较，本发明提升了大型活动应急疏散的有序性、高效性和安全性，减少突发事件发生的可能性及突发事件造成的危害。
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公开(公告)号：CN119229350A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411717991.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 基于无人机监控的交通异常事件的处理紧急程度排序方法，属于无人机交通应用技术领域。为解决对交通异常事件基于紧急程度进行及时处理，本发明包括对从交通视频中获取的交通图像进行图像处理，得到更新的交通图像；人工挑选出包括不同类型车辆的交通异常事件的图像，对YOLOv10深度学习模型进行训练，得到识别交通异常事件的交通智能识别模型；将识别到交通异常事件的图像建立图像尺寸与实际尺寸的转换关系；构建交通异常事件对交通影响的演化规律分析方法，分析交通拥堵长度变化、交通流量变化、平均车速变化、延误时间变化；基于构建的矩阵建立交通异常事件的综合影响指数，对基于无人机监控的交通异常事件的处理紧急程度进行排序。
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公开(公告)号：CN116110229A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310368447.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种单交叉口网联信号配时方法、电子设备及存储介质，属于信号配时技术领域。包括以下步骤：S1.获取路网中车辆信息数据，形成数据集；S2.处理车辆信息数据；S3.根据实际场景建立单交叉口网联信号配时模型；S4.利用车辆信息数据对单交叉口网联信号配时模型进行解算，得到信号配时方案。解决现有技术中存在通行能力提升效果差的技术问题，本发明将车辆最大行驶速度设为已知参数，建立线性化的车辆时间‑位移约束方程，保证信号配时最优解的同时提升了计算精度、减少算法配置参数。
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公开(公告)号：CN115908526B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211487506.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 深圳市交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于路面车辙病害三维重构的车辙长度计算方法，属于车辙长度计算技术领域。包括以下步骤：S1.在车辆上安装气压式减振器、压电式加速度传感器和至少两台三维线结构光相机，采集路面图像数据和车辆的加速度数据；S2.将采集到的路面图像数据进行预处理；S3.消除车辆振动对采集数据的影响；S4.将三维线结构光相机采集到的路面图像数据进行融合；S5.构建三维空矩阵和平面断层切割，完成路面车辙病害的三维重构；S6.基于路面车辙病害三维重构计算车辙长度。解决了现有技术中存在的路面车辙长度计算不全面、不准确、所需算力大、计算速度慢、效率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578233B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211446539.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06Q50/26 , G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06V20/52 , G06V20/54 , G08B21/18
Abstract: 本发明提供了一种交通应急疏散方法、系统及计算机设备，涉及交通规划领域，所述方法包括：获取实时人流监测数据、区域数据和活动数据；根据所述实时人流监测数据、所述区域数据和所述活动数据，判断预警状态；根据所述预警状态，发布预警信息；根据所述预警状态，进行人流慢行疏散；根据所述预警状态，进行公共交通应急调度。与现有技术比较，本发明提升了大型活动应急疏散的有序性、高效性和安全性，减少突发事件发生的可能性及突发事件造成的危害。
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公开(公告)号：CN115422694A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211365516.7
申请日：2022-11-03
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种路段缺失流量推算方法、电子设备及存储介质，属于路段缺失流量推算技术领域。包括以下步骤：S1.根据地理信息构建路网加权邻接矩阵；S2.对路网内不同路段的信息传递机制建模；S3.对动态路网进行重构；S4.构建图神经网络DGCN网络结构；S5.对图神经网络模型参数进行训练；S6.将待推算时间段和路网节点构建输入S5所述图神经网络模型中，输出推算结果，提取缺失流量补全路段。本发明支持不同的道路网络和面域文件生成路网拓扑图，可在大规模城市路网中使用，避免了流量缺失对训练数据造成的噪点，同时提高了路段缺失流量推算的准确性和推算效率。解决了路段缺失流量推算中的时空模式挖掘不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN119151298B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594932.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了多无人机物流运输碰撞预测及预警方法，属于无人机运输管理技术领域。解决了现有技术中传统的无人机物流运输方法未进行无人机预警设计的问题；本发明根据无人机飞行区域确定物流运输点坐标，通过计算编号后的物流运输点与预测的无人机飞行距离之间的距离关系，确定无人机物流配送范围内的全部物流运输点；通过计算得到最小物流运输路线距离，筛选其中的最小元素，得到全部无人机的最短物流运输路线；选择全部无人机的最短物流运输路线相交叉的区域，分析任意两台无人机直接发生碰撞的风险概率，得到无人机预警结果。本发明有效提升了无人机运输安全，避免了无人机在运输过程中发生碰撞，可以应用于规划无人机物流运输路线。
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公开(公告)号：CN119091337A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411594975.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了基于无人机的桥梁栏杆破损检测与修复时机确定方法，属于桥梁病害检测技术领域。解决了现有技术中传统的桥梁病害检测方法未考虑对桥梁栏杆破损的检测且难以确定栏杆破损修复时机的问题；本发明根据无人机参数信息和操作信息，规划无人机最短飞行路径；采集桥梁栏杆表观图像生成图像矩阵进行图像质量增强和图像像素更新；建立基础模型、辅助模型和强化模型，构建层间损失函数，训练得到最优模型，输出最终的栏杆破损识别结果；建立破损区域数量和破损区域面积随桥梁栏杆运行时间的变化规律，计算得到修复总费用的最小值，确定桥梁栏杆最佳修复时机。本发明避免了桥梁过早维修或延误修复，可以应用于确定桥梁修复时机。
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公开(公告)号：CN119091264A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411594935.7
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 基于数字孪生的路面坑槽影响的交通安全行驶评估方法，属于交通安全行驶评估技术领域。为准确的对路面坑槽影响的交通安全行驶进行评估，本发明包括采集路面图像进行图像像素更新处理、比较处理，提取出全部包含路面坑槽以及与路面坑槽的图像特征最相似的病害类型的路面图像，构建用于路面坑槽识别的数据集；构建用于路面坑槽识别的深度学习模型，包括基础模型、辅助模型与强化模型；构建模型输出层之间的损失函数和总体损失函数，对构建的基础模型、辅助模型与强化模型进行训练，得到训练好的基础模型作为路面坑槽识别的深度学习模型。构建基于路面坑槽识别的深度学习模型的数字孪生模型，建立基于数字孪生的路面坑槽影响的交通安全行驶评估方法。
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