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公开(公告)号：CN117912245A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410046345.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计的AVI检测器流量分配方法，包括基于时空棱镜划定候选目的地集的搜索范围；在候选目的地集基础上，使用有偏随机游走算法生成连接各目的地的候选路径集；通过求解似然函数最优化模型，推断不同候选目的地集的匹配概率；基于极大似然估计进行检测器流量分配；本发明将路径流视为检测器流的分配结果而不是OD流，并基于这一新的视角，将UE假设和先验OD矩阵替换为时间一致性假设和检测器对之间的观测交通流，从而得到更真实的结果。
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公开(公告)号：CN119694112A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411779704.3
申请日：2024-12-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下未观测车辆的速度推断与轨迹重构方法，该方法包括：获取混合交通流中智能网联车辆以及被观测到的人工驾驶车辆的轨迹数据，并将这些记录按照时间顺序排列。搜索智能网联车辆速度变化的拐点，估计冲击波速度。分别计算拥堵扰动和自由流扰动对空间中任意一点速度的影响大小，并推断全时空坐标点的速度值。基于观测到的人工驾驶车辆轨迹数据，划分前序未观测车辆的位置区间，生成未观测车辆的候选位置。建立全时空车辆轨迹重构模型，推断每一时间断面未观测车辆最优位置，重构得到未观测车辆的轨迹序列。本发明所设计的方法提升了速度和位置推测的准确性，为提升城市交通感知与管控能力具有重要实用价值。
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公开(公告)号：CN118116201B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410362997.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/047 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供了一种考虑出行时间分布特征的道路交通检测器布局优化方法，包括：基于路径出行时间服从正态分布的假设，估算路径出行时间概率密度函数；计算每两条路径的出行时间概率密度函数交并比，并依此确定每两条路径的出行时间可区分度；建立考虑出行时间分布特征的路径完全观测模型；最后使用启发式方法完成模型的求解并给出检测器布局方案。本发明充分利用AVI数据中的出行时间信息，实现了使用更少的检测器完成所有路径流量的观测，并在真实数据集πNEUMA数据集上验证了模型的有效性。本发明能更好地减少交通检测系统建设的成本，实现资源优化。
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公开(公告)号：CN119132079A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411510395.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及交通信号控制技术领域，公开了一种基于电警数据的长干道多路径协调绿波优化方法及系统，该优化方法包括如下步骤：获取长干道道路结构、交叉口信号配时参数和电警数据；根据电警数据获取目标干道中的路径流量和路径平均行程时间；基于路径信息识别干道中的关键路径；构建并求解以最大化关键路径绿波带宽的加权和为目标的优化模型；根据优化模型的优化结果，对实际路段的信号控制参数进行调整。本发明能够应用于城市长干道场景，为多条路径提供独立绿波，提高城市干道车流通行效率。
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公开(公告)号：CN118116201A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410362997.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/047 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供了一种考虑出行时间分布特征的道路交通检测器布局优化方法，包括：基于路径出行时间服从正态分布的假设，估算路径出行时间概率密度函数；计算每两条路径的出行时间概率密度函数交并比，并依此确定每两条路径的出行时间可区分度；建立考虑出行时间分布特征的路径完全观测模型；最后使用启发式方法完成模型的求解并给出检测器布局方案。本发明充分利用AVI数据中的出行时间信息，实现了使用更少的检测器完成所有路径流量的观测，并在真实数据集πNEUMA数据集上验证了模型的有效性。本发明能更好地减少交通检测系统建设的成本，实现资源优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118197049A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410316165.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种预算约束下的交通检测器布局优化及路径流估计方法，包括：根据路径时间消耗分布曲线计算得到路网中所有路径的时间消耗；建立有限检测器数量预算约束下的道路交通检测器布局优化模型；求解道路交通检测器布局优化模型，得到检测器布局方案；基于检测器布局方案，建立改进的路径流量估计模型；结合检测器的观测数据，求解改进的路径流量估计模型，完成路径流量估计。本发明能够在有限的检测器预算约束下，实现使用更少的检测器完成路径数量的最大化观测，并在此基础上改进了传统的路径流量估计模型，将计算得到的可观测路段数据纳入传统的流量估计模型，实现有限观测条件下的全局网络路径流量估计。
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公开(公告)号：CN117521389A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311545396.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及一种基于车路协同感知仿真平台的车辆感知测试方法，构建感知仿真平台初步框架，自定义框架内通讯实现数据采集与传输；滤掉与所述车辆行驶路径无关的交通参与者后，将采集到的路面信息从不同的信息源进行融合处理，并使用深度强化学习模型进行自动驾驶车辆的训练；最终构建车辆感知评价体系对车辆感知进行评价，实现基于车路协同的感知模型训练。本发明对实现自动驾驶车辆感知模型测试优化和自动驾驶车辆模型安全性验证具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119379997A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411615953.9
申请日：2024-11-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/246
Abstract: 本发明公开了多源视觉感知的车辆目标协同检测与ID跨视角分配方法，适用于交通状态监测、无人驾驶测试和控制等场景，包括：从车载、路侧和空中视角获取图像帧序列，对图像进行同步、去噪和尺度标准化处理；标注图像，生成YOLO格式的标签文件，并划分为训练集和验证集；改进YOLOv8模型以处理不同视角图像输入，调整卷积核和检测层以适应不同目标；使用ResNet50模型提取检测目标的高维特征向量；基于特征相似度矩阵使用匈牙利算法进行目标匹配和ID分配；将检测结果输出为包含类别、位置和ID的YOLO格式标签文件。本发明通过特征匹配和ID更新机制，解决了多视角下的目标检测一致性问题，确保目标跟踪的稳定性。
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公开(公告)号：CN118197049B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410316165.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种预算约束下的交通检测器布局优化及路径流估计方法，包括：根据路径时间消耗分布曲线计算得到路网中所有路径的时间消耗；建立有限检测器数量预算约束下的道路交通检测器布局优化模型；求解道路交通检测器布局优化模型，得到检测器布局方案；基于检测器布局方案，建立改进的路径流量估计模型；结合检测器的观测数据，求解改进的路径流量估计模型，完成路径流量估计。本发明能够在有限的检测器预算约束下，实现使用更少的检测器完成路径数量的最大化观测，并在此基础上改进了传统的路径流量估计模型，将计算得到的可观测路段数据纳入传统的流量估计模型，实现有限观测条件下的全局网络路径流量估计。
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公开(公告)号：CN117912245B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410046345.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计的AVI检测器流量分配方法，包括基于时空棱镜划定候选目的地集的搜索范围；在候选目的地集基础上，使用有偏随机游走算法生成连接各目的地的候选路径集；通过求解似然函数最优化模型，推断不同候选目的地集的匹配概率；基于极大似然估计进行检测器流量分配；本发明将路径流视为检测器流的分配结果而不是OD流，并基于这一新的视角，将UE假设和先验OD矩阵替换为时间一致性假设和检测器对之间的观测交通流，从而得到更真实的结果。
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