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公开(公告)号：CN111815955A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010949980.5
申请日：2020-09-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 一种基于交通流基本图的城市道路积水智能识别方法，属于城市防涝技术领域。解决了现有技术中存在的易出现误判，且判别周期过长，实时性不强的问题。要点：本发明融合了交通大数据以及气象数据实现了对积水的实时识别，摆脱了对高成本检测设备的依赖；针对积水影响的是道路通行能力这一特征，引入了交通流基本图工具，避免识别积水导致的拥堵扩散路段为积水路段以减少误判；用以识别积水的各项交通流参数统计周期为5分钟，相比现有方法30分钟的统计周期能够更加敏感地反映积水的影响，缩短积水被识别到的时间。本发明用于城市防涝积水识别。
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公开(公告)号：CN113706875B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111267216.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 上海深研城市交通有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道路功能研判方法，该方法包括步骤：获取卡口车辆数据和浮动车数据，所述卡口车辆数据包括由道路卡口获得的卡口车辆识别标记，所述浮动车数据包括卫星定位坐标；根据所述卡口车辆数据生成卡口车辆轨迹；根据所述浮动车数据生成浮动车的卫星定位轨迹；将所述卫星定位轨迹与城市路网进行匹配，生成浮动车轨迹；根据所述卡口车辆轨迹和所述浮动车轨迹构建多源车辆轨迹数据库；根据所述多源车辆轨迹数据库进行道路功能研判。本发明的有益效果：能够更加全面精确地进行道路功能研判分析。
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公开(公告)号：CN113449932A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111000900.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法、装置及系统，涉及交通模型预测技术领域。本发明所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法，包括：根据旅游片区各功能分区的初始游客人数确定初始状态矩阵；根据所述旅游片区各功能分区之间的游客转移概率确定旅游交通转移矩阵；根据所述初始状态矩阵和所述旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求。本发明所述的技术方案，通过初始状态矩阵和旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求，根据上一时段的状态值和转移矩阵预测下一时段的状态值，使得游客出行分布可以通过模拟旅游景区之间游客转移过程计算得到，相比于现有四阶段法而言，提高了内部出行的计算准确率和漫游交通需求预测精确度。
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公开(公告)号：CN113538072A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111087445.4
申请日：2021-09-16
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种货运车辆的出行链智能识别方法、装置及电子设备，其中，货运车辆的出行链智能识别方法包括：获取货运车辆的GPS数据；根据所述GPS数据进行预处理，确定所述货运车辆的有效数据；根据所述有效数据进行聚类，确定所述货运车辆的停留点；根据所述停留点进行用地属性识别，确定所述货运车辆的装卸货停驻点；根据所述停留点和所述装卸货停驻点，确定所述货运车辆的出行链。本发明基于货运车辆的GPS数据确定货运车辆的出行链，能够客观准确地提取出货运车辆的出行特征以用于城市的货运需求分析，为交通规划政策及城市货运节点的改造升级提供了有力依据。
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公开(公告)号：CN111785031B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010925899.3
申请日：2020-09-07
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法，属于交通规划与管理技术领域。解决了现有技术中拥堵子集的特征量化指标提取成本高，缺乏对分类后交通拥堵成因的细致识别，无法支撑具有针对性的交通拥堵疏散决策的问题。要点：数据预处理：获得路段速度；基于速度时空图拥堵分类：依托速度时空图，利用图像形态学获得交通拥堵子集，通过拥堵特征提取方法，采用无监督分类算法实现交通拥堵子集的无监督分析结果；常偶发拥堵判别：基于McMaster算法或加州算法实现交通拥堵的常偶发判别；基于决策树的拥堵成因智能判别：基于拥堵子集分类与常偶发判别，结合数据实现拥堵成因的精细化判别。本发明利用路段速度提出交通拥堵成因智能判别算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111785031A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010925899.3
申请日：2020-09-07
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法，属于交通规划与管理技术领域。解决了现有技术中拥堵子集的特征量化指标提取成本高，缺乏对分类后交通拥堵成因的细致识别，无法支撑具有针对性的交通拥堵疏散决策的问题。要点：数据预处理：获得路段速度；基于速度时空图拥堵分类：依托速度时空图，利用图像形态学获得交通拥堵子集，通过拥堵特征提取方法，采用无监督分类算法实现交通拥堵子集的无监督分析结果；常偶发拥堵判别：基于McMaster算法或加州算法实现交通拥堵的常偶发判别；基于决策树的拥堵成因智能判别：基于拥堵子集分类与常偶发判别，结合数据实现拥堵成因的精细化判别。本发明利用路段速度提出交通拥堵成因智能判别算法。
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公开(公告)号：CN113724497A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111282429.0
申请日：2021-11-01
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 上海深研城市交通有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种目标道路实时交通流量预测方法和装置。本发明所述目标道路实时交通流量预测方法包括：获取目标道路的交通流基本特征和浮动车实时速度数据；根据目标道路的交通流基本特征获取与目标道路同类路段的交通基本图，交通基本图适于建立路段的车流量与行车速度的关系；根据浮动车实时速度数据确定目标道路的实时通行速度；基于交通基本图，根据实时通行速度确定目标道路的实时交通流量。本发明实现了对目标道路实时交通流量的检测，对实时交通运行状况进行反映，给出行者提供实时可靠信息，便于更好地进行路径选择，实现路径诱导，以缩减出行时间，减少交通拥堵。
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公开(公告)号：CN113706875A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111267216.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 上海深研城市交通有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道路功能研判方法，该方法包括步骤：获取卡口车辆数据和浮动车数据，所述卡口车辆数据包括由道路卡口获得的卡口车辆识别标记，所述浮动车数据包括卫星定位坐标；根据所述卡口车辆数据生成卡口车辆轨迹；根据所述浮动车数据生成浮动车的卫星定位轨迹；将所述卫星定位轨迹与城市路网进行匹配，生成浮动车轨迹；根据所述卡口车辆轨迹和所述浮动车轨迹构建多源车辆轨迹数据库；根据所述多源车辆轨迹数据库进行道路功能研判。本发明的有益效果：能够更加全面精确地进行道路功能研判分析。
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公开(公告)号：CN113033110B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110581051.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于交通流模型的重点区域人员应急疏散系统及方法，尤其涉及重点区域中人群的紧急预警和疏散方法，属于道路交通规划领域；为解决现有技术中交通需求仿真过程存在明显误差和现存的预测模型预测时间长的问题；该系统包括实时人流监测预警层和针对交通需求预测的调度方案确定层；接入实时人流数据可以实现重点区域实时人流监测，对比实时人流及人流预警阈值，若超过阈值，则触发调度方案。各重点区域的人流预警阈值可以通过构建简单的决策树学习模型得出；本发明能够处理海量的历史数据，同时支持多种交通特征关联分析，更真实反映多种因素对人员出行需求的影响；基于决策树建立的模型具有算法简单、预测精准得特点。
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公开(公告)号：CN113033110A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110581051.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于交通流模型的重点区域人员应急疏散系统及方法，尤其涉及重点区域中人群的紧急预警和疏散方法，属于道路交通规划领域；为解决现有技术中交通需求仿真过程存在明显误差和现存的预测模型预测时间长的问题；该系统包括实时人流监测预警层和针对交通需求预测的调度方案确定层；接入实时人流数据可以实现重点区域实时人流监测，对比实时人流及人流预警阈值，若超过阈值，则触发调度方案。各重点区域的人流预警阈值可以通过构建简单的决策树学习模型得出；本发明能够处理海量的历史数据，同时支持多种交通特征关联分析，更真实反映多种因素对人员出行需求的影响；基于决策树建立的模型具有算法简单、预测精准得特点。
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