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公开(公告)号：CN112036621B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202010833108.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种交通枢纽内导向标识的设置方法和装置，所述方法包括：步骤1，运用综合关联度聚类模型，进行交通枢纽内功能区的布局划分；步骤2，通过最短乘客移动轨迹线进行乘客流线的组织，形成乘客的移动流线；所述乘客移动流线包括：正常移动流线与应急疏散流线；步骤3，运用空间句法理论，优化所述功能区划分与所述乘客移动流线；步骤4，根据优化后的所述乘客移动流线，在优化功能区布局划分的交通枢纽内，设置导向标识。本发明有助于提高枢纽内乘客的换乘效率与疏散效率，提高对客流的组织管理水平与秩序管理保障能力。
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公开(公告)号：CN112036621A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010833108.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种交通枢纽内导向标识的设置方法和装置，所述方法包括：步骤1，运用综合关联度聚类模型，进行交通枢纽内功能区的布局划分；步骤2，通过最短乘客移动轨迹线进行乘客流线的组织，形成乘客的移动流线；所述乘客移动流线包括：正常移动流线与应急疏散流线；步骤3，运用空间句法理论，优化所述功能区划分与所述乘客移动流线；步骤4，根据优化后的所述乘客移动流线，在优化功能区布局划分的交通枢纽内，设置导向标识。本发明有助于提高枢纽内乘客的换乘效率与疏散效率，提高对客流的组织管理水平与秩序管理保障能力。
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公开(公告)号：CN111583628A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010227998.4
申请日：2020-03-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据质量控制的道路网重型货车交通流量预测方法，针对GPS流量数据及收费站监测数据两种数据源划分三类数据路段，分别采取不同的预测方法。针对有GPS流量数据的路段，由于GPS数据存在获取不够全样问题，采用先分段常系数法扩样再长短时循环神经网络预测的方法。针对无GPS数据的无数据路段，采用K最近邻算法预测流量。针对收费站监测数据路段，由于数据样本全面，直接采取长短时循环神经网络算法进行预测。本发明从流量预测面对的实际工程问题出发，分析多种数据来源特征来提高数据质量，进而建立路网重型货车流量测算方法，最终形成基于数据质量控制的道路网重型货车流量。
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公开(公告)号：CN109087505B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810757676.3
申请日：2018-07-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种针对摩托车的交通安全法规有效性分析方法。基于一种多变量动态Tobit模型，分析摩托车交通事故和交通安全法规之间的关联关系；输出内容为摩托车交通事故与交通安全法规指标之间的相关系数；输入的信息包括不同城市可量化的交通安全法规指标数据，包括限速，酒驾和超速处罚措施；输入的数据还包括各城市交通事故数据，社会经济数据，包括人口、收入、受教育情况内容。本发明的优点是评价交通安全法规的有效性，分析交通安全法规和摩托车交通事故之间的关联关系，研究交通安全法规对交通安全的影响，以便建立摩托车交通事故预防方法，并为制定相关政策措施提供决策依据。
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公开(公告)号：CN110956808A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911336098.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非全样定位数据的重型货车交通流量预测方法，针对GPS交通流量获取不全面的问题，提出先扩样后预测的方案。扩样方法中提出依靠流量自身分布来确定的分段常系数法，预测方法中提出能解决长时记忆问题的长短时循环神经网络LSTM模型，实现重型货车交通流量与实际流量更接近的目的。本发明在数据采集时，克服了传统线圈、视频流量采集精度低的缺陷，采用卫星定位装置的GPS数据进行交通流量的预测工作，具有较高的精度。本发明为重型货车交通流量预测提供了一套更为综合、全面的方法，可以为缓解城市交通拥堵问题，提高城市交通运行效率发挥积极作用。本发明在工程中具有实际应用价值，并且可以迁移在相关领域中进行应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110047278A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910256516.5
申请日：2019-03-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于深度强化学习的自适应交通信号控制系统及方法。本发明利用交互模块实现交叉口环境和控制器的实时交互，即由状态感知模块实时采集交叉口交通状态以及通过控制决策模块给出当前交通状态下的优化决策方案；同时，本发明可以由更新模块，采用强化学习的框架，不断更新控制器内部的控制核心(Q值网络)，以进一步提高未来控制方案的优化效果。本发明可以在时间和空间两个维度上综合收集各种影响因素；利用循环神经网络，提高对于高维输入矩阵的特征抽取能力和泛化能力；可以实现自适应交通信号控制中对复杂性、实时性、动态性、随机性、适应性等要求，提高交叉口交通控制的效率，降低出行延误。
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公开(公告)号：CN106740864B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710022725.4
申请日：2017-01-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明涉及交通安全领域，特别涉及基于隐式马尔可夫模型(HMM)的驾驶行为意图判断与预测方法。现有驾驶行为意图辨识与预测技术没有考虑驾驶行为的动态性和连续性，以及变道、跟车和刹车等复杂行为。本发明对从动态驾驶数据聚类分析得到的时间序列分割数据，分别训练直线方向HMM、横向HMM和速度分级模型，并将得到的辨识结果作为行为识别层观测序列，再分别离线训练对应正常/紧急刹车、正常/紧急变道、正常/危险跟车的驾驶行为多维离散HMM模型，根据模型参数和观测序列，可预测下一时间步驾驶行为。本发明考虑了驾驶行为的复杂性和连续性，能够对驾驶行为意图进行动态判断和预测，并对危险行为进行预警，可具体应用于驾驶行为评价和驾驶辅助系统。
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公开(公告)号：CN104933877B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201510184128.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/087
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统。该方法主要包括：根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻当在所述时刻所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT；根据设定的单位绿灯延长时间g0、最大绿灯时长为gmax和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。本发明实施例通过根据公交车到达交叉口进口道停车线的时刻对交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制或者决定是否对公交专用相位实施红灯早断，提升了公交车通行效率，通过对信号灯的控制，减短了公交车等待红灯的时间，在绿灯上给予公交车优先行使权。
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公开(公告)号：CN104167102A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410319824.5
申请日：2014-07-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种行人过街安全提醒系统，包括用于使行人提前走向安全性闯红灯方向的行人提醒装置和行人警告标线，所述行人提醒装置设于交叉口的每条道路的两侧，所述行人警告标线设于已有的斑马线上，所述行人提醒装置与机动车信号控制系统为联动控制，所述安全性闯红灯方向包括安全行走方向一和安全行走方向二，所述方向一为东西向机动车左转时的行人安全性闯红灯方向，所述方向二为南北向机动车左转时的行人安全性闯红灯方向，通过将左转待行区的理念应用于对行人过街的有效指引中，允许行人在没有与机动车发生冲突情况下提前安全过街一半，有效规避了因行人过街导致的“危险性闯红灯”行为。
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公开(公告)号：CN101847206A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010155338.6
申请日：2010-04-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及图像处理和计算机视觉技术，公开的行人流量统计方法，主要通过检测线上的人头检测，统计交通路口不同运动方向的行人流量。首先，在检测框中进行人头检测，判断检测到的人头是否压检测线，从而确定检测框中的有效人头数。然后与前一次的检测结果进行匹配，并根据匹配结果分不同运动方向进行计数。最后根据检测框和检测线的设置情况，进行流量统计。本发明提供的行人流量统计系统，包括：检测设置模块、人头检测模块、压线判断模块、结果存储模块、人头匹配模块和流量统计模块，根据各条检测线的检测结果，统计行人流量。本发明简单易行，可用于背景复杂的城市道路，利用已有的交通监控设施，实现行人流量的实时统计。
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