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公开(公告)号：CN114676889B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210225073.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N7/01 , G06V20/59 , G06V40/16 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的危险驾驶行为预测方法，包括：采集在自然驾驶环境下的车辆运动数据和车辆视频数据；选取急加速、急减速以及急转弯为标定对象，使用纵向加速度阈值标定急加速和急减速，区分出正常驾驶样本和异常驾驶样本；将异常驾驶样本分成三类，通过对三类数据不同的搭配组合将异常驾驶样本划分为不同的特征集，利用不同的模型在每个特征集上进行建模，选取综合预测能力最好的模型作为最佳预测模型；通过改变最佳预测模型的输入特征集和时间窗，找出预测危险驾驶行为的最佳特征集和最佳时间窗。本发明将车辆视频数据用于驾驶行为的预测，在融合车辆运动数据和面部表情数据后，模型预测的准确率得到较大的提升。
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公开(公告)号：CN118397855B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410362748.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应的反转车道系统管控方法，包括步骤1、交通流量数据采集；步骤2、计算左转车道饱和度；步骤3、计算左转车道最大排队长度；步骤4、计算左转交通流量比；步骤5、左转车道反转：当步骤2至步骤4计算值均满足对应设定阈值时，启动左转车道反转；步骤6、主路行人过街管控，控制可变斑马线通行时机。本发明能通过视频检测，通过动态分析主路机动车流量、被交路过街行人和非机动车流量，自适应启动反转车道和过街引导装置，在减少路口相位，提高机动车通行能力的同时，避免机动车通行与行人和非机动车过街冲突，提高了反转车道设置的灵活性与适用性。
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公开(公告)号：CN115762118B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211472383.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大尺度交叉口视障人士感应式过街辅助方法，该方法包括：首先，布设基础设施并获取基本数据；其次，处理器基于传感器数据与手环数据的信息交互，计算基础参数，判断是否需要调整信号周期并计算信号配时调整方案；然后，根据计算结果决定语音提示输出方案；最后，判断视障人士是否完成过街，若完成过街则信号语音提示输出结束。本发明所提出的平峰期基于感应式设备的视障人士大尺度交叉口过街辅助方法，能有效在平峰期提高视障人士过街的安全性，同时有效降低视障人士过街决策难度和过街难度，为城市建设中的基础公共服务均等化提供优化方法，为解决视障人士出行社会排斥提供一种解决方案。
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公开(公告)号：CN116861212A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310784017.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06Q10/0639 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法，首先，采集在自然驾驶环境下的车辆运动数据，并进行数据预处理；然后，对不同道路类型下的驾驶行为提取相应的统计特征；其次，以驾驶行为统计指标为基础，进行驾驶表现评估；最后，基于驾驶表现评估结果计算驾驶得分，最终得到驾驶绩效评估体系。本发明成果能够服务于驾驶人驾驶绩效考核和安全教育管理，增强驾驶人道路交通安全意识，减少道路交通事故。
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公开(公告)号：CN116844333A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310836933.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法，具体为：步骤1：获取车辆在弯道行驶过程中的多源数据；步骤2：将多源数据按照时间戳进行匹配，并统一记录频率；步骤3：多源数据由时间模式转换为空间模式；以x米为长度，将空间模式下多源数据分成若干个数据点；步骤4：以L为滑动窗口长度，U为滑动步长采用滑动窗口遍历步骤3中的数据点，并记临界横向加速度均值ae；步骤5：以临界横向加速度均值ae为聚类指标，将对弯道驾驶风险进行划分；步骤6：基于驾驶风险等级结果，对车辆的驾驶风险等级进行预测。本发明提升了预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112885115B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110034125.6
申请日：2021-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/052 , G08G1/065 , G08G1/017 , G08G1/0962 , G08G1/0965
Abstract: 本发明提出了一种爬坡车道路段的引导方法,通过检测器实时检测并判断爬坡车道的爬坡段和合流过渡段上是否出现异常车辆的状况：若在合流过渡段出现异常车辆，则通过显示器指示主干道上的车辆提前采取措施为载货车汇流让行；若在爬坡车道的爬坡段出现异常车辆，则向监控指挥中心传输路段监控画面，并根据主干道上的交通路况，判断是否在路段上游对载货车采取临时性限流的措施。本发明通过自动化检测、引导的方式，能减少在爬坡车道路段上客载货车汇流时由速度差导致的冲突问题，进一步提高山区公路通行能力和安全性。此外，该方法能够高效地检测出爬坡段发生载货车事故时的情况，来及时采取相应的引导措施减小事故损失。
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公开(公告)号：CN112542057A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011373896.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种公交车智能跳站方法，本发明在尽量减少对公交车正常上下客影响的前提下，基于公交停靠站所在路段的服务水平状况，指示某条公交线路中的部分公交车在拥堵路段上的公交停靠站跳站，从而减少路段拥堵条件下因公交车进出站而造成的交通瓶颈现象和追尾事故；本发明还公开了一种公交车智能跳站装置，包括指挥中心、车载定位装置、车载信息发布装置和停靠站信息发布装置，本发明旨在降低公交停靠站对路段车流的干扰。
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公开(公告)号：CN112542047A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011429845.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种快速道路交通事故应急诱导分流判别方法，方法包括获取交通事故所在位置在发生交通事故之前的原始通行能力、交通事故所在位置在发生交通事故时的实际通行能力，以及目标上游路段在发生交通事故时的交通流量、最大排队长度、交通事故引起的拥堵的最短消散时间，综合分析比对获取的各数据，判断是否需要对目标上游路段中的车辆进行应急诱导分流判别；本发明提供的方法简单，判别结果的准确度高，用于快速及时的进行道路交通事故应急诱导分流判别。
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公开(公告)号：CN104464320B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201410772672.4
申请日：2014-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/09
Abstract: 本发明公开了一种基于真实路网特性及动态行程时间的最短路径诱导方法，首先，考虑真实路网特性，以交叉口转向限制信息和路段流量方向分布不均性为基础得到路网抽象图。其次，以实时行程时间和历史行程时间为因子，预测路段的动态行程时间，根据预测的动态行程时间计算路段交通阻抗，作为抽象路网的路段权值。最后，通过最短路径搜索算法，获得实时的最短路径。本发明克服了现有的路网抽象模型不能反映真实路网特性（交叉口转向限制信息和路段流量方向分布不均性），以及现有的基于静态交通信息的最短路径诱导方法无法对偶发的、随机的、动态交通事件（拥堵、临时管制、交通事故等）进行及时响应等缺陷，该方法获得的诱导路径更加实时、准确、有效。
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公开(公告)号：CN104464320A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410772672.4
申请日：2014-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/09
Abstract: 本发明公开了一种基于真实路网特性及动态行程时间的最短路径诱导方法，首先，考虑真实路网特性，以交叉口转向限制信息和路段流量方向分布不均性为基础得到路网抽象图。其次，以实时行程时间和历史行程时间为因子，预测路段的动态行程时间，根据预测的动态行程时间计算路段交通阻抗，作为抽象路网的路段权值。最后，通过最短路径搜索算法，获得实时的最短路径。本发明克服了现有的路网抽象模型不能反映真实路网特性（交叉口转向限制信息和路段流量方向分布不均性），以及现有的基于静态交通信息的最短路径诱导方法无法对偶发的、随机的、动态交通事件（拥堵、临时管制、交通事故等）进行及时响应等缺陷，该方法获得的诱导路径更加实时、准确、有效。
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