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公开(公告)号：CN113409361A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110922602.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种多目标跟踪方法、装置、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先将视频输入至融合检测关联模块中，进行降采样处理获得特征图，将特征图输入至差异计算网络中，获得差异特征；其次，用深度学习中多任务学习方法得到目标类别、目标位置信息和同一目标在不同视频帧中相同的trackID；根据连续帧中目标运动轨迹信息，用轨迹预测模块预测当前帧目标可能出现的位置，为融合检测关联模块提供参考。最后，输出多目标跟踪信息。解决了解决现有技术中存在的目标跟踪效率低、目标容易丢失、目标ID易变化的技术问题，提高了多目标跟踪的效率以及避免目标跟踪的丢失。
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公开(公告)号：CN113393681A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110939972.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/083
Abstract: 本发明公开了一种交通信号协调优化方法及装置、计算机可读存储介质，所述方法包括：获取协调时段内，协调路径各个路口的信号方案时段；根据信号方案时段划分协调时段，得到协调子时段集合；获取协调路径各个路口在各协调子时段的周期优化范围、绿信比及协调速度；基于周期优化范围、绿信比及协调速度，通过交通信号协调优化模型，进行公共周期、相位差及相序优化，得到优化后的交通信号控制方案，其中，交通信号协调优化模型包含协调路径各个路口在协调时段内的协调子时段方案相位差一致的约束。本发明可提高交通信号协调控制的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN113382385A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922603.7
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆授权方法、装置、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先车载单元向车路协同云平台发出申请授权；其次，路侧单元向车路协同云平台发送路侧设备信息；再其次，车路协同云平台结合车载单元发出的信息和路侧单元发出的信息判断是否给予车辆授权，并将授权结果通过车路协同云平台交互界面显示，再其次，车路协同云平台将授权结果反馈给车载单元，最后车载单元将授权结果显示在车载交互界面上。解决了解决现有技术中存在的授权单一的技术问题。
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公开(公告)号：CN113379805A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922670.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种交通节点的多信息资源融合处理方法、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先，对区域内各个点位传感器的目标检测，将感知目标坐标还原该点位的世界坐标系；其次，在时间同步的基础上将感知目标融合到坐标系内上一个融合时间点的跟踪目标队列中，实现跟踪队列更新；再其次，将不同点位检测结果进行匹配，形成整个区域内的目标感知融合；最后，将融合后的数据由GPS坐标系转换到车身为中心的坐标系，并进行周围障碍物预警。实现了通过融合传感器感知结果将尽可能多的信息赋予融合后的交通参与者画像以及区域内不同位置部署的传感器数据并入统一的坐标系统中，并提供给车载设备。
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公开(公告)号：CN113378305A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922669.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F11/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于无人驾驶小车的车路协同测试方法、装置；属于人工智能技术领域。具体包括，首先采集路侧信息和车载信息；其次，将采集到的路侧信息和车载信息存储至测试场景数据库中；再其次，从测试场景数据库中导出测试场景，创建虚拟仿真测试环境，开始测试；最后，记录测试数据，评价测试场景并生成测试评价报告。解决了现有技术中存在的测试成本高、测试难以还原真实的车辆运动状态的技术问题。实现了不仅建设成本低廉，测试场景覆盖率百分百，同时可以反复测试，满足行业测试条例要求，还可以为后续基于无人驾驶小车的车路协同算法改进提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112883948B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110489926.1
申请日：2021-05-06
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种语义分割与边缘检测模型建立及护栏异常监测方法，涉及护栏监测技术领域。本发明所述的语义分割与边缘检测模型建立方法，包括：获取不同视角下不同道路的监控图像，根据所述监控图像构建监控道路数据集；设置损失函数；根据所述监控道路数据集和所述损失函数对预设的卷积神经网络进行训练输出语义分割图和边缘检测图，直到所述损失函数满足预设条件时，根据训练完成的所述卷积神经网络建立语义分割与边缘检测模型。本发明所述的技术方案，通过对语义分割和边缘检测两通道相互融合促进的网络进行训练建立语义分割与边缘检测模型，提高语义分割的精细度和边缘检测的准确度，从而能够根据模型对异常护栏进行有效的识别监测。
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公开(公告)号：CN113313331A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110867289.7
申请日：2021-07-30
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于库存缺口风险的应急物资多周期分割配送方法及装置，所述方法包括：以预设周期间隔将应急预案总时长划分为多个调度周期；对于任意的物资点，依据容量将物资点切分为若干等份的虚拟节点集合；求解多周期车辆路径模型，得到当前调度周期的物资调度方案，执行当前调度周期的物资调度方案，更新物资点储备量，根据物资调度方案更新虚拟节点服务状态；根据预设周期间隔和物资消耗速度计算当前调度周期结束时各物资点的物资缺口，并根据预设周期间隔和物资消耗速度更新虚拟节点服务状态，更新多周期车辆路径模型的目标函数，进入下个调度周期的计算。本发明可生成执行层面的车辆使用、访问站点顺序，使优化结果更具实际参考价值。
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公开(公告)号：CN113259905A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110631209.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种自适应运行的车路协同方法、装置及系统，涉及智能车辆技术领域。本发明所述的自适应运行的车路协同方法，包括：通过路侧通信设备向车端发送基本信令；当所述路侧通信设备接收到所述车端针对所述基本信令的反馈信令后，启动距离所述路侧通信设备预设范围内的路侧感知设备；当所述路侧通信设备在预设时间内未接收到所述反馈信令或未识别到车辆驶入探测范围时，控制与所述路侧通信设备对应的路侧感知设备保持或进入休眠/关停状态。本发明所述的技术方案，当特定的路侧感知设备在一段时间内不需要参与到任何车辆的感知和决策时，休眠或关停该路侧感知设备，从而可有效降低车路协同的数据传输、分析及电力成本。
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公开(公告)号：CN112466122B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110115017.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种公交线网的备选线路集生成、超载优化方法及装置，涉及智能交通技术领域，包括：获取原始公交线网拓扑网络；根据原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率，并根据原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络；根据历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集，根据备选站点集在全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路；根据多条新增公交线路更新原始公交线网拓扑网络，重新确定优化路段公交车辆满载率；当优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时，确定多条新增公交线路为备选线路集。本发明通过历史路段公交车辆满载率确定超载路段并确定新增公交线路，缓解超载路段的超载情况。
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公开(公告)号：CN112950725A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110301461.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种监控相机参数标定方法及装置，涉及智能交通技术领域，包括：获取监控相机的监控视频；根据监控视频进行目标识别，确定指向第一消失点的第一线段集和指向第二消失点的第二线段集；根据第一线段集确定第一消失点的坐标，以及根据第二线段集确定第二消失点的坐标；根据第一消失点的坐标和第二消失点的坐标确定监控相机的焦距，并根据焦距确定所述监控相机的内参矩阵和第三消失点的坐标；根据三个消失点的坐标和内参矩阵确定监控相机的旋转矩阵；根据监控视频中图像的中心点、内参矩阵和旋转矩阵确定监控相机的平移向量。本发明通过对监控视频进行目标检测后自动化确定消失点，并根据消失点实现完全自动化部署相机参数标定。
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