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公开(公告)号：CN120089010A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510249619.4
申请日：2025-03-04
Applicant: 四川警察学院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , G08G1/015
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据下蒙特卡洛抽样的电警卡口监测车辆轨迹补全方法，属于车辆轨迹补全技术领域。解决了现有技术中传统的车辆轨迹补全方法因难以确定不同类型车辆行驶的起讫点导致的轨迹补全结果不准确的问题；本发明计算最短路径，补全电警卡口系统的检测点之间的道路序列，得到车辆检测的道路序列；基于信令大数据，构建交通分配模型，对实际的道路网络进行交通分配，得到交通小区之间的出行轨迹序列和出行距离分布曲线；进行路网序列匹配，获取检测车辆路径集；采用蒙特卡洛随机抽样，选取符合平均出行距离分布曲线分布的路径作为车辆出行的完整出行轨迹。本发明提升了轨迹补全结果的完整性，可以应用于卡口检测设备下的车辆路径补全。
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公开(公告)号：CN120085670A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510248994.7
申请日：2025-03-04
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于强化学习的管廊式低空飞行冲突解脱方法和装置，方法包括：将当前物理无人机的当前物理运动状态数据映射为目标虚拟无人机的目标虚拟运动状态数据；在目标仿真平台中，根据目标虚拟运动状态数据确定目标虚拟无人机的当前虚拟管廊功能区域；基于当前虚拟管廊功能区域，结合目标虚拟运动状态数据和初始虚拟无人机编队对应的虚拟编队运动状态数据，生成目标虚拟无人机编队；基于强化学习算法计算目标虚拟无人机编队的虚拟编队冲突解脱策略，将虚拟编队冲突解脱策略作为物理编队冲突解脱策略，以控制当前物理无人机根据物理编队冲突解脱策略飞行。本申请能够提高管廊式低空交通系统的运行效率，可广泛应用于无人机技术领域。
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公开(公告)号：CN119882483A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510011835.5
申请日：2025-01-06
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AI智能体的自动驾驶仿真微观行为交互方法及系统，涉及自动驾驶仿真领域。为了解决现有技术仿真真实度差，预测不准确，计算效率低的问题，本发明首先对多源数据进行预处理；随后通过融合嵌入步骤，将数据深度融合并嵌入到统一的特征空间中，生成多模态特征向量；接着通过Sim Transformer编码步骤，将多模态特征向量转换为全局交互特征的高维表示；在密集预测网络步骤中，利用全局交互特征生成预测信息；随后通过Sim Transformer解码步骤结合Query输出具体行为决策；最后，智能体行为输出步骤根据具体行为决策调整智能体的实际操作。实现了对智能体行为决策的精确预测和调整。
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公开(公告)号：CN119207177B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411708629.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 一种无人机飞行安全预警方法，属于无人机飞行安全技术领域。为提高无人机飞行的安全性能，本发明包括采集无人机运行过程中的周边物体信息数据、环境因素数据、无人机信息数据；进行标准化处理，将标准化处理后的数据分为3组因素数据集；构建无人机飞行最小安全距离计算方法，计算不同时间点下的无人机最小安全飞行距离；基于不同的单一环境因素构建无人机飞行最小安全距离预测模型，计算不同的单一环境因素下的无人机飞行最小安全距离；计算无人机飞行综合最小安全预测距离；构建基于无人机飞行综合最小安全预测距离的碰撞预警方法。本发明准确预警。
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公开(公告)号：CN119203006B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411699558.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 一种电动垂直起降飞行器飞行异常状态诊断方法，属于电动垂直起降飞行器飞行管理技术领域。为解决电动垂直起降飞行器异常状态的检测和处理，本发明包括构建电动垂直起降飞行器飞行监测指标；构建电动垂直起降飞行器飞行监测指标的影响因素包括环境温度、风速、风向、载重、飞行时间、电池电压、电池电流；构建电动垂直起降飞行器飞行异常状态诊断数据集，包括训练集、验证集、测试集；基于改进的LSTM神经网络构建电动垂直起降飞行器飞行监测指标预测模型；利用训练集对电动垂直起降飞行器飞行监测指标预测模型进行训练，得到训练好的电动垂直起降飞行器飞行监测指标预测模型；基于预测数据对电动垂直起降飞行器飞行异常状态进行诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119152278B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594930.4
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: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 路面波浪快速识别模型构建方法、电子设备及存储介质，属于道路工程技术领域。为解决路面波浪病害的快速智能识别，本发明包括采集路面图像进行压缩处理，得到压缩处理后的路面图像；进行标注，得到路面波浪快速识别模型的数据集；构建路面波浪快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型；构建路面波浪快速识别的基础模型、第一辅助模型、第二辅助模型与强化模型输出层之间的损失函数，构建总体损失函数，然后构建基于总体损失函数的模型优化方法，经过训练得到优化后的基础模型进行增强改进，得到最终的路面波浪快速识别模型；构建基于最终的路面波浪快速识别模型的数字孪生模型，用于路面波浪病害的更新。本发明提高道路安全性。
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公开(公告)号：CN119128463B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594926.8
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: G06F18/21 , G06F18/214 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种无人机物流运输能力分析方法，属于无人机运输能力量化技术领域。解决了现有技术中传统的采用无人机进行物流运输的方法未涉及无人机运输能力分析的问题；本发明根据评价指标采集数据，得到评价指标对应的元素矩阵；对其进行无人机影响因素异常数据识别，得到更新后的无人机的评价指标元素矩阵；构建无人机飞行距离预测模型，输入更新后的无人机的评价指标元素矩阵对模型进行训练，输出预测的无人机飞行距离；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，确定无人机物流配送范围内的全部物流运输点。本发明有效支撑无人机运输风险管理，可以应用于分析无人机运输能力。
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公开(公告)号：CN119296394A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411835379.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明涉及飞行控制技术领域，具体为一种用于飞行器的低空交通控制方法及系统。控制方法的步骤包括：搭建无线通信网络，通过多层次拓扑结构和动态频谱管理技术，确保飞行器之间的数据交换，无线通信网络采用信道评估机制，以适应多变的空域环境，确保稳定的高带宽连接。本发明首先通过搭建无线通信网络并采用多层次拓扑结构和动态频谱管理技术，解决了传统系统中由于依赖地面基础设施而导致的通信延时问题。通过信道评估机制，网络能够自适应多变的空域环境，确保飞行器之间的数据传输稳定可靠，高带宽连接的实现为实时监控和动态决策提供了坚实保障。
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公开(公告)号：CN119274377A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411556340.2
申请日：2024-11-04
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/0968 , G08G1/017 , G08G1/052 , G08G1/01 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了基于多源数据融合的区域路网车辆路径重构推演方法及系统，本发明方法先将采集到的视频监控数据置入YOLO系列或SSD深度学习检测模型中进行训练，得到车辆检测模型。再采用迭代优化后的车辆检测模型，获取车辆检测结果。然后，根据车牌号和车辆位置，按检测时间点的先后顺序，给车辆构建检测节点信息链。接着给检测节点信息链构建路径重构推演数据集，并构建路径重构推演数据集的目标函数，并设立目标函数的约束条件，得到路径推演优化模型。最后采用广度优先搜索算法和路径推演优化模型，计算分析得到车辆在路网中的最优路径。相较于现有技术，本发明方法解决了有限摄像头下路径重构时难以找到正确路径的难题。
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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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