公开(公告)号：CN118364947A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410462313.2

申请日：2024-04-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  张若璠 ,  彭滔 ,  朱雪铖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了基于用户画像的城际公铁联程出行方案生成方法，属于多模式交通出行技术领域。步骤包括、获取乘客出行数据，该出行数据为N名乘客一天内通过城际公铁联程进行出行的数据；获取联程信息；确定用户敏感度标签；构建出行方式选择库；出行方式预测与模型训练；出行方案推荐结果。本发明提出基于用户画像的城际公铁联程出行方案生成方法，该方法结合了用户画像充分考虑的乘客不同出行偏好的个性化的公铁联程出行需求，通过本方法获得的城际公铁联程出行方案生成，一方面为乘客提供个性化定制的出行方案，给乘客提供更多元化的出行选择，使乘客在不同出行场景下能够灵活选择最适合自己的出行方式，提高出行效率和舒适度，另一方面可以实现数据驱动的决策，优化线路规划、车辆调度等方面，提高城际公铁联程出行的整体运营效率和服务质量。

公开(公告)号：CN118446389A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410386466.3

申请日：2024-04-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  彭滔 ,  宋玉晨 ,  贺崇琦 ,  孙钰凯

IPC: G06Q10/047 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04 ,  G06F18/2415 ,  G06Q10/0835 ,  G01C21/34 ,  G01S19/42 ,  G01S19/39 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的路径选择集生成方法，包括了步骤1、构建Transformer模型；步骤2、构建标签数据集；步骤3、训练Transformer模型；步骤4、确定参照路径；步骤5、可能路径推断；步骤6、生成路径选择集。本发明在传统Transformer框架的基础上，融入动态掩码规则，这种掩码可能让模型更好地通过路径学习路段之间地关联性。具体就是通过获取的真实观测的GPS数据，将数据匹配到路网路段上，依据动态掩码掩盖真实数据中的部分路段信息，模型会依据确实信息和真实观测数据对比分析。通过学习，模型可以获取区域路网地拓扑关系，依据生成地概率分布推断路径，生成的路径可以还原历史数据中观测到的路径的同时也能生成潜在的可能路径。这种路径生成方式减少了不合理路径的干扰(比如：绕路、循环路径)，有利于为路径选择建模提供更为合理的路径选择集。

公开(公告)号：CN118429908A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410406641.0

申请日：2024-04-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  孙钰凯 ,  贺崇琦 ,  彭滔 ,  朱雪铖

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种面向信号控制的Yolov8目标检测方法，包括步骤如下：S1，获取各进口道车辆图像数据集；同时进行数据增强操作扩充数据集，再将扩充后数据集划分为训练集与验证集；S2，构建基于Yolov8的车辆检测模型，在Neck层中加入轻量级跨尺度特征融合模块CCFM，将原始的解耦检测头替换为动态检测头；S3，由车辆检测模型识别道路车辆后，在调取视频的代码中加入检测线设置，采集车辆到达数量信息；S4，基于车辆到达流量数据，构建信号控制模型，通过优化求解器对目标函数进行求解，最终获取最佳信号配时方案。本发明能准确研判交叉口车辆到达流量实施信号优化，减少交叉口延误，提高通行效率。