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公开(公告)号：CN116311940B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310297298.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路改扩建作业区动态交通诱导系统及方法。通过布设于高速公路改扩建作业区的数据采集单元获取区段交通信息，在作业区的警告区与上游过渡区内划分控制区段，按一定时间窗口采集并更新数据，对作业区交通数据进行处理，分析控制区段基础交通流数据与车辆状态数据，从而确定各控制区段的标志标线动态灯光诱导策略，将动态灯光诱导策略下发至路面LED动态单元与路侧车道数变少动态标志单元，完成策略与动态诱导设施的匹配，实现基于路面路侧动态诱导设施的改扩建作业区车辆换道诱导。本发明强化了高速公路改扩建作业区标志标线动态诱导功能，加强驾驶人对作业区周围交通环境的感知能力，有效提升工作区范围内交通诱导效果。
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公开(公告)号：CN115422707A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210876779.8
申请日：2022-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种场景驱动的驾驶人危险预知能力测试与评价方法，通过三维场景搭建软件，将城市道路中潜在风险场景与硬件设备相结合，搭建以驾驶人为第一视角的模拟驾驶实验平台，对驾驶人危险预知能力进行测试；针对不同驾驶场景下，设置驾驶人危险预知能力的评价指标；采集驾驶行为数据进行分析；通过驾驶人在不同场景下的指标加权和危险预知能力得分，构建驾驶危险评价模型；根据评价模型的场景比重，得到危险预知能力指数得分，提出驾驶人安全驾驶的改进策略。本发明基于多层数据包络分析构建针对驾驶人危险预知能力的个性化差异化评价模型，充分体现个体驾驶人的独有特征，可以为每个驾驶人提出针对性的改善建议。
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公开(公告)号：CN116311940A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310297298.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路改扩建作业区动态交通诱导系统及方法。通过布设于高速公路改扩建作业区的数据采集单元获取区段交通信息，在作业区的警告区与上游过渡区内划分控制区段，按一定时间窗口采集并更新数据，对作业区交通数据进行处理，分析控制区段基础交通流数据与车辆状态数据，从而确定各控制区段的标志标线动态灯光诱导策略，将动态灯光诱导策略下发至路面LED动态单元与路侧车道数变少动态标志单元，完成策略与动态诱导设施的匹配，实现基于路面路侧动态诱导设施的改扩建作业区车辆换道诱导。本发明强化了高速公路改扩建作业区标志标线动态诱导功能，加强驾驶人对作业区周围交通环境的感知能力，有效提升工作区范围内交通诱导效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110866677B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911022570.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/23213 , G06F16/29 , G06Q40/08
Abstract: 本发明提供一种基于基准化分析的驾驶人相对风险评价方法。通过在机动车辆上安装GPS数据采集器，获得驾驶人自然驾驶行为数据；以车辆运行参数为基础，提取关键事件，确定驾驶人的危险驾驶行为；采用聚类分析方法将不同危险程度的驾驶行为进行分类；利用基准化分析方法计算个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数，同时得到反映驾驶人个体差异的危险驾驶行为权重分配。该方法以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化。通过对个体驾驶人的动态驾驶行为进行相对风险评价，可以为驾驶人的安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及道路交通安全管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113689071B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110800777.6
申请日：2021-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多驾驶人风险评价的不良驾驶行为主动干预方法，利用车载终端系统实时采集场景中多驾驶人的自然驾驶数据，构建驾驶行为数据云平台为每个驾驶人建立数据档案；以滑动时间窗的方式抽取历史行车数据，通过分析驾驶行为表征参数，辨识驾驶人的不良驾驶行为；采用聚类分析方法对各类不良驾驶行为的幅值进行分类；根据不良驾驶行为的不同风险等级，采用面积法进行幅值累加；利用可变权重的相对风险评价模型计算个体驾驶人相较于场景中其他驾驶人的不良行为综合得分，针对不同风险驾驶人生成个性化行为干预策略，实时发布到对应的车载终端。该方法可以为不良驾驶行为的监控预警、驾驶人行为推荐系统的研发等提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114771566A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210419353.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法与系统，在每次触发接管事件时，确定针对驾驶员进行自动驾驶接管时的声音提示的接管时间、震动提示的接管时间和视觉提示的接管时间，并加入这三者与接管质量相关的声音作用系数、震动作用系数和视觉作用系数，并在云端数据库中预先存储了每种刺激及其对应的接管时间，便于进行刺激方式的确定。构建个体驾驶员数据库来保存个体驾驶员的历史驾驶数据，即对每一次接管事件的实际接管质量、预期接管质量以及驾驶员接收到的多模态刺激的作用系数进行更新。本发明利用模拟驾驶场景和多模态刺激进行场景呈现和信息提供，可以实现更好的用户体验和接管质量。
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公开(公告)号：CN114048801A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111261109.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于规则的个体活动‑出行行为决策协同建模方法。通过居民个体及家庭出行调查获取居民出行数据，构建完整的全日活动链；采用聚类分析方法提取典型全日活动链和活动模式；根据活动链的主要特征指标，定义并分解活动‑出行行为决策单元；利用集成学习算法建立各决策单元的启发式决策规则，提取互为条件变量和决策变量的决策单元；根据互联决策变量之间的相互影响程度，结合个体、家庭等潜在因素，构建互联决策单元协同选择模型；利用循环迭代算法和人工智能搜索算法，综合考虑各类约束条件，确定个体活动‑出行的协同决策规则。
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公开(公告)号：CN113689071A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110800777.6
申请日：2021-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多驾驶人风险评价的不良驾驶行为主动干预方法，利用车载终端系统实时采集场景中多驾驶人的自然驾驶数据，构建驾驶行为数据云平台为每个驾驶人建立数据档案；以滑动时间窗的方式抽取历史行车数据，通过分析驾驶行为表征参数，辨识驾驶人的不良驾驶行为；采用聚类分析方法对各类不良驾驶行为的幅值进行分类；根据不良驾驶行为的不同风险等级，采用面积法进行幅值累加；利用可变权重的相对风险评价模型计算个体驾驶人相较于场景中其他驾驶人的不良行为综合得分，针对不同风险驾驶人生成个性化行为干预策略，实时发布到对应的车载终端。该方法可以为不良驾驶行为的监控预警、驾驶人行为推荐系统的研发等提供技术支持。
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