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公开(公告)号：CN112991724B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110177986.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种高速公路异常事件发生位置与事发时间的估计方法，包括：当异常事件发生时，获取事发点上游检测断面受到异常事件影响的时刻T1以及下游检测断面受到异常事件影响的时刻T2；根据历史车检器数据，得到事发点的交通影响向下游蔓延的速度V2；基于车辆到达离去情况,得到事件发生点产生的排队长度向上游蔓延速度的速度V1；根据异常事件下上下游检测断面与事发点的时空关系以及时刻T1、时刻T2、速度V2、速度V1，建立异常事件发生位置估计及事发时间估计模型；利用所述估计模型对事件发生位置及真实事发时间进行估计。本发明结合事故的时空演化情况，从所获得的信息中准确快速地估计出事件发生的时间，具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN113380032B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110642181.8
申请日：2021-06-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类法的高速公路拥堵判断方法，包括：获取历史交通参数，所述历史交通参数包括：检测断面的车流量、平均速度、占有率；对所述历史交通参数进行聚类，得到拥堵数据集和非拥堵数据集；对所述拥堵数据集进行聚类，得到常发性拥堵数据集和偶发性拥堵数据集；获取实时交通参数，并基于拥堵数据集中心、非拥堵数据中心、常发性拥堵数据集中心和偶发性拥堵数据集中心进行拥堵判断。本发明充分考虑上下游检测断面交通参数相似性、差异性、突变性的高速公路拥堵判别技术，不仅能够较好的判别拥堵发生，并能进一步判别拥堵为常发性或偶发性，可适用于对高速路上的拥堵的判别。
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公开(公告)号：CN113380032A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110642181.8
申请日：2021-06-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类法的高速公路拥堵判断方法，包括：获取历史交通参数，所述历史交通参数包括：检测断面的车流量、平均速度、占有率；对所述历史交通参数进行聚类，得到拥堵数据集和非拥堵数据集；对所述拥堵数据集进行聚类，得到常发性拥堵数据集和偶发性拥堵数据集；获取实时交通参数，并基于拥堵数据集中心、非拥堵数据中心、常发性拥堵数据集中心和偶发性拥堵数据集中心进行拥堵判断。本发明充分考虑上下游检测断面交通参数相似性、差异性、突变性的高速公路拥堵判别技术，不仅能够较好的判别拥堵发生，并能进一步判别拥堵为常发性或偶发性，可适用于对高速路上的拥堵的判别。
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公开(公告)号：CN112991724A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110177986.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种高速公路异常事件发生位置与事发时间的估计方法，包括：当异常事件发生时，获取事发点上游检测断面受到异常事件影响的时刻T1以及下游检测断面受到异常事件影响的时刻T2；根据历史车检器数据，得到事发点的交通影响向下游蔓延的速度V2；基于车辆到达离去情况,得到事件发生点产生的排队长度向上游蔓延速度的速度V1；根据异常事件下上下游检测断面与事发点的时空关系以及时刻T1、时刻T2、速度V2、速度V1，建立异常事件发生位置估计及事发时间估计模型；利用所述估计模型对事件发生位置及真实事发时间进行估计。本发明结合事故的时空演化情况，从所获得的信息中准确快速地估计出事件发生的时间，具有十分重要的意义。
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