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公开(公告)号：CN117495900B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311465351.5
申请日：2023-11-06
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于相机运动趋势估计的多目标视觉跟踪方法，包括：获取视频流数据，并通过目标检测结果获取目标在图像平面的像素坐标；获取相机参数，利用单应性变换将图像平面的目标映射到大地平面，得到映射测量值；根据相机的运动趋势计算相应的过程补偿因子，进而计算得到过程噪声协方差矩阵；计算目标在地平面上的测量分布，将该分布反馈至卡尔曼滤波器中进行迭代，并根据过程噪声协方差矩阵对卡尔曼滤波器进行修正，卡尔曼滤波器预测输出目标的轨迹状态；利用映射测量值和预测的轨迹状态作为输入来计算映射的马氏距离，并将结果存入关联代价矩阵中；根据关联代价矩阵，通过匈牙利算法关联有效检测框与预测轨迹，提高跟踪鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN117953685A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410127201.1
申请日：2024-01-30
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/27
摘要： 本发明公开了一种交通事故时空影响范围识别、关联因素确定方法，所述的一种交通事故时空影响范围识别方法，包括以下步骤：步骤S1、进行浮动车轨迹数据、高速公路交通事故数据、高速公路路网数据等异构数据间的时空关联和信息融合；步骤S2、基于步骤S1得到的时空关联和信息融合数据，引入交通运行指数评估各路段的交通状态，量化交通事故时空影响的各项指标，包括交通事故影响的持续时间、交通事故影响的路段长度及交通事故影响的严重程度。所述的一种交通事故时空影响范围的关联因素确定方法，基于识别的交通事故影响持续时间和交通事故影响路段长度之间存在空间相关性，利用空间回归模型对交通事故时空迟滞影响关联因素进行分析。
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公开(公告)号：CN117495900A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311465351.5
申请日：2023-11-06
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于相机运动趋势估计的多目标视觉跟踪方法，包括：获取视频流数据，并通过目标检测结果获取目标在图像平面的像素坐标；获取相机参数，利用单应性变换将图像平面的目标映射到大地平面，得到映射测量值；根据相机的运动趋势计算相应的过程补偿因子，进而计算得到过程噪声协方差矩阵；计算目标在地平面上的测量分布，将该分布反馈至卡尔曼滤波器中进行迭代，并根据过程噪声协方差矩阵对卡尔曼滤波器进行修正，卡尔曼滤波器预测输出目标的轨迹状态；利用映射测量值和预测的轨迹状态作为输入来计算映射的马氏距离，并将结果存入关联代价矩阵中；根据关联代价矩阵，通过匈牙利算法关联有效检测框与预测轨迹，提高跟踪鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN116257766A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310067584.3
申请日：2023-01-16
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于最小费用网络流模型的多指标道路网匹配方法，构建待匹配的两个道路数据集的任意两个实体之间的相似度指标，实体指道路数据集中组成道路网的道路线要素；使用任意两个实体之间的相似度指标判断待匹配的两个道路数据集中的潜在匹配对；将两个道路数据集中的每个实体表示为流网络中的一个节点，将所有潜在匹配对表示为一组带有流参数的网络边，构建得到最小费用网络流模型；使用任意两个实体之间的相似度指标作为目标函数中的费用，进行最小费用网络流模型匹配，实现多指标道路网匹配。任意两个实体之间的相似度指标为由任意两个实体之间的距离相似度、方向相似度和形状相似度按照比例构成的综合指标。匹配结果准确度高。
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公开(公告)号：CN116092037A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310171830.X
申请日：2023-02-13
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种融合轨迹空间‑语义特征的车辆类型识别方法，对原始车辆轨迹数据进行预处理，包括重复轨迹过滤、停留点识别和微行程划分；基于车辆轨迹数据、停留点和微行程，计算车辆运动特征和关联的地理语义特征；基于车辆运动特征和关联的地理语义特征，进行车辆类型识别。停留点识别的具体操作为：选择某车辆轨迹点中移动距离小于距离阈值且理论速度小于速度阈值的轨迹点进行DBSCAN聚类，聚类以空间距离和速度差异为双邻域约束，聚类后每个簇分别对应该车辆的一个停留点。微行程划分，是当相邻轨迹点时间间隔大于时间阈值秒或遇到停留点时，打断车辆轨迹，即得到各车辆行驶的微行程。有效提高车辆类型识别精度。
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公开(公告)号：CN112784000B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110112526.9
申请日：2021-01-27
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/909 , G06F16/9537 , G06Q10/04 , G01S19/42
摘要： 本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的寻客方法，获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集；对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘；提取出租车所在位置与寻客子区域内所有上客热点间的载客路径形成候选路径集，并基于效用函数在候选路径集中选择效用最大的候选路径为最佳寻客路径。为空载出租车司机提供了载客地点和出行线路的引导。
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公开(公告)号：CN113345268B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110805341.6
申请日：2021-07-16
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G08G1/16 , G08G1/0967 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了高速公路下匝道分流区域的CAV换道决策方法，包括：构建强制换道场景；计算混合交通流处于平衡态时四种类型车辆的存在概率，基于车道管理策略计算自动驾驶专用车道和通用车道的交通量，构建混合交通流运行条件；CAV选择在CAV换道模型的成本函数值J最小时进行换道。本发明高速公路下匝道分流区域的CAV换道决策方法分析CAV驶离CAV‑L对交通状态的影响，建立CAV换道意图生成点位置与换道决策模型，研究成果为未来的高速公路混合交通流管理提供重要的技术指导，也为高速公路自动驾驶专用车道部署落地提供理论基础。
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公开(公告)号：CN113781788B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111349814.2
申请日：2021-11-15
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了基于稳定性与安全性的自动驾驶车辆管理方法，当异质交通流的CAV渗透率达到或超过阈值时，异质交通流采用车队管理策略通行：多辆CAV车辆主动形成CAV车队进行编队行驶；阈值的确定方法为：根据车队管理策略下不同CAV渗透率的异质交通流的非稳定性判别条件，确定异质交通流稳定域。本发明基于稳定性与安全性的自动驾驶车辆管理方法针对异质交通流提出了车队管理策略，建立了车队管理策略下不同CAV渗透率的异质交通流稳定性解析框架，将复杂的异质交通流稳定性问题转变为简单线性函数的分析，便于研究不同交通流平衡态速度、不同CAV渗透率时的异质流稳定性。
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公开(公告)号：CN113450583B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111019219.2
申请日：2021-09-01
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种车路协同下高速公路可变限速和变道协同控制方法，具体为：布设路侧单元，将含有入口匝道的高速公路路段划分为若干个控制路段；预测高速公路瓶颈区内下一周期将会发生交通拥挤；对当前周期内入口匝道上的车辆实施速度控制；确定汇入之后主线车道允许汇入的临界密度；判断高速公路主线上各控制路段在下一周期内的交通密度是否大于汇入之后主线车道允许汇入的临界密度；对高速公路主线上的各控制路段进行可变限速控制协同变道控制；控制信息发布至车载提示系统，调控流入下游的流量。本发明基于车路协同的实时信息共享，通过可变限速控制和变道控制协同，提高了高速公路通行效率、减少了大量集中变道行为、降低了追尾风险。
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公开(公告)号：CN113393690A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110939974.6
申请日：2021-08-17
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/01 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了考虑自动驾驶专用车道的混合交通均衡分配方法，基于混合交通流中自动驾驶车辆的渗透率，计算路网中各路段不同属性车道上的车辆出行时间成本和能耗成本，得到路网中各路段不同属性车道下的混合交通流的车辆出行成本，计算路网中各路段所有车辆的总出行成本，构建考虑自动驾驶专用车道的混合交通均衡分配模型；运用连续平均法求解考虑该模型，完成考虑自动驾驶专用车道的混合交通均衡分配。本发明考虑自动驾驶专用车道的混合交通均衡分配方法综合考虑CAV对驾驶员时间价值、能耗和通行能力的影响和CAV车道的优势，为深度刻画混合交通网络流量分配奠定了理论基础，也为未来交通规划设计和混合交通流管理提供了理论指导。
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