一种高海拔地区高速公路服务设施间隔的设置方法

    公开(公告)号:CN105868866A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610257104.X

    申请日:2016-04-24

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/26

    Abstract: 本发明属于高速公路服务设施设计领域,公开了一种高海拔地区高速公路服务设施间隔的设置方法,包括:建立驾驶员疲劳模型;确定初始疲劳间隔和深度疲劳间隔;确定第二类服务设施初始间隔范围;获取车辆加油需求,对第二类服务设施初始间隔范围进行修正,得到第二类服务设施最终间隔范围;确定第三类服务设施初始间隔范围;获取驾驶员上卫生间需求、货车需求,对第三类服务设施初始间隔范围进行修正,得到修正后第三类服务设施间隔范围;根据第二类服务设施最终间隔范围和修正后第三类服务设施间隔范围,确定第一类服务设施最终间隔范围和第三类服务设施最终间隔范围,能够使高海拔地区的服务设施能够真正满足交通运行需求。

    一种公路交通阻断状态的分级和预测方法、系统

    公开(公告)号:CN118397843B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410816151.8

    申请日:2024-06-24

    Abstract: 本发明公开了一种公路交通阻断状态的分级和预测方法、系统,其中公路交通阻断状态的分级和预测方法包括以下步骤:S1.对交通阻断事件数据进行正向化和标准化处理;S2.根据S1处理后的交通阻断事件数据,运用熵权TOPSIS法对交通阻断状态进行评价;S3.根据S2对交通阻断状态的评价,运用K‑Medoids聚类算法对交通阻断状态进行分级;S4.根据S3对交通阻断状态的分级,运用LightGBM算法构建交通阻断状态级别预测模型;S5.将待预测数据输入所述交通阻断状态级别预测模型,输出预测结果。该方法完整、全面、客观,预测效率高、精度高,具有很强的可行性和实用性。

    高速公路多雷达跨区域组网多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112731324B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202011481467.4

    申请日:2020-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种高速公路多雷达跨区域组网多目标跟踪方法,包括沿待检测路段布设N个雷达,使N个雷达的检测区域覆盖整个待检测路段,每个雷达与管控中心通过局域网实现信息传输;每个雷达具有自身的IP地址;然后分别建立雷达坐标系和全局坐标系;最后,每个雷达实时检测待检测路段上的目标车辆信息,管控中心并行接收多个雷达的传输数据,对该次所有雷达的传输数据依次进行坐标转换和数据关联,生成该次跟踪信息,如此往复即可实现待检测路段上每个目标车辆的全路段跟踪。本发明将高速公路雷达的检测范围无限延长,实现车辆在整个组网范围内的全路段跟踪检测,用于全路段的交通事件检测和交通行为分析。

    一种应用于变宽度数字孪生高速公路的车辆位置映射方法

    公开(公告)号:CN117372982A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311335929.5

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明涉及数字孪生交通技术领域,特别是一种应用于变宽度数字孪生高速公路的车辆位置映射方法。本发明通过获取高速公路边缘点的位置坐标并通过拟合方式得到边缘点的单位法向量,进而在获取到高速公路拓扑结构后结合待映射车辆位置进行计算,从而得到待映射车辆在数字孪生高速公路上的映射位置;本发明保证了在数字孪生高速公路场景中高速公路纵向方面的整体展示效果,更加直观地展示高速公路横向方面的细节。同时本发明所提出的车辆位置映射方法操作简单,计算量较小,且能够保证较高的位置映射精度,可以将映射误差降低到1%以内。

    一种国省干线公路交通安全主动防控方法

    公开(公告)号:CN116311912A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310130333.5

    申请日:2023-02-17

    Abstract: 本发明涉及一种国省干线公路交通安全主动防控方法。针对国省干线公路交通事故成因复杂、人‑车‑路‑环境耦合工况多,以交通事故结果导向为基本原则,以“风险分级、分层施策”为理念,采集路段交通事故数据,对目标路段进行风险分级,通过融合被动安全措施和主动安全措施、分风险等级采取不同处置措施,从而集成创新构建了国省干线公路交通安全主动防控技术方法。本发明能够实现国省干线公路交通安全自动分级、主动防治,能够有效指导固定预算条件下安全改善措施决策,具有很强的可复制性、可推广性。

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