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公开(公告)号：CN106846808A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710143794.0
申请日：2017-03-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0112 , G08G1/0125
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌数据的车辆停车次数计算方法。该方法基于车牌数据，结合城市道路行程时间特性，计算交叉口的信号周期方案、有效车辆的停车次数、其他车辆的停车次数以及车均停车次数。本发明为城市交通管控提供坚实基础，也可为交通参与者提供动态决策依据，同时该方法充分利用行程时间数据特性，参数计算不依赖人为选取，易于工程实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104851287B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510178442.X
申请日：2015-04-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法。现有的方法主要以浮动车数据为依据，而浮动车在不同时段的载客率和出车率差异很大，导致数据样本量不足且分布不均。本发明是通过匹配路段上下游车辆车牌号，得到每辆车的行程时间，继而得到路段行程时间；根据数据提供的驶入驶离方向以及车道信息，分别计算不同方向交通流的路段行程时间；通过分析道路、天气以及交通条件的相关性和显著性，得到行程时间的预测算法，继而预测不同路段或不同时刻的路段行程时间。本发明充分利用现有视频资源获取充足的数据支持，弥补了传统检测方法样本量小且分不均的不足；数据匹配方法和行程时间计算方法简单快速，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN106408939A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610924284.2
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G08G1/0125 , G06K9/622 , G06K9/6276
Abstract: 本发明提供了一种基于密度峰值聚类的交通流量序列划分方法。本发明利用距离方差衡量子序列的相似程度：计算每条子序列的局部密度衡量序列间相互聚集程度，序列间距离用于衡量类分离程度，结合局部密度和序列间距寻求聚类中心；利用密度值将非聚类中心序列进行分类，从而得到交通流量序列的合理分组，最终输出聚类结果。本发明中的同一类中的子序列均可采用相同的时段划分方案和信号控制方案，在确保交通流运行效率的前提下，减少了定时控制策略下时段划分和信号优化的工作量。
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公开(公告)号：CN106920403A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710143813.X
申请日：2017-03-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列雷达的单点自适应信号控制方法，主要涉及交叉口交通信号自适应控制领域。本发明通过新型阵列雷达检测器能检测进口道内车辆位置、速度的特点，实现单个路口交通状态的动态预测和信号优化，方案包括：确定信号基础方案；根据阵列雷达检测交叉口初始排队长度，计算初始绿灯时间；采集各个进口道车辆信息，预测达到停车线的时间，判定车辆通过停车线的状态；计算各个车辆延误和停车次数；确定相位切换决策。本发明采用阵列雷达技术，可以对单个路口各个进口道的实时交通状态进行准确检测，进行自适应控制，提升交叉口道路交通的运行效率和服务水平。
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公开(公告)号：CN106846809A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710143811.0
申请日：2017-03-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆停车次数的排队最远点计算方法。本发明通过车辆停车次数与路段排队最远点的联系，寻找路段排队最远点的计算方法。该方法基于车牌数据，结合城市道路行程时间特性计算车辆停车次数，进而得到路段排队最远点。而且该方法即可充分利用车牌数据统计得到精确的排队最远点，还能结合交通流特性估计实时排队最远点，在精确性和实时性上都有较大优势，易于工程实现。
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