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公开(公告)号：CN115620513B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202211144275.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法及可视化系统，根据城市道路交通网络特性选取路网性能指标，构建路网韧性表征模型；获得路网静和动态属性数据，输入韧性表征模型以量化监测时段路网韧性值；基于时韧性值，确定路网在监测时间内的状态为正常或异常；若路网状态正常，则对上述路网实时韧性数据统计分析，得到路网潜在风险路段；若路网状态被判定为异常，则在计算路网潜在风险路段的基础上，进一步利用路网实时韧性数据，采用交通仿真技术识别路网薄弱点。本发明基于监测区域的静态和动态数据及路网韧性值的计算结果，实现路网异常状态的实时监测，有助于为管理部门快速响应突发事件、及时采取控制措施提供方法支持。
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公开(公告)号：CN115481207A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210899716.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于浮动车卫星定位数据的轨迹重构方法，包括以下步骤：处理存在错误和误差的输入卫星定位数据；基于隐马尔可夫模型将浮动车卫星定位数据精确匹配到道路中心线上；依据地图匹配方法处理浮动车卫星定位数据获得离散浮动车轨迹数据；结合插值算法和一致性约束提出平滑重构离散的匹配后卫星定位数据。本发明使通过卫星定位系统获得的卫星定位数据能够得到有效的利用，促进了交通状态预测、交通管理控制等领域的发展。
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公开(公告)号：CN115331433A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210898079.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的城市主干道多车轨迹重构方法，包括S1、获取城市多源异构数据中的浮动车GPS数据与卡口视频数据；S2、根据主干道位置筛选卡口数据；S3、提取出卡口数据集中的车牌号码，作为数据融合的特征属性；S4、提取卡口数据集中的该车辆进入路段的时间与离开路段的时间，获取浮动车在主干道内的行程时间；S5、打开通过S4中所述路段的浮动车GPS文件，并以这行程时间为数据分割标准，分割GPS浮动车文件，得到所有浮动车在此路段上行驶的时间段内的数据。本发明有助于精准估计城市主干道交通状态，进而剖析交通拥堵传播规律，支撑城市拥堵治理决策分析。
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公开(公告)号：CN114446051A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210009019.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F30/18 , G06F16/951 , G06F16/909
Abstract: 本发明公开了一种城市路网韧性薄弱点识别方法，编写了对视频卡口数据清洗和筛选的程序来获取路网对应的交通指标，同时运用网络爬虫通过高德地图的API接口爬取区域路网的运行速度和路段的基础信息；通过构建路网退化‑恢复模型可以有效模拟路网性能的退化和恢复的情形；提出一种基于干扰情形下对路网韧性量化评估的方法，结合路网效率与速度提出一种韧性指标能够有效衡量路网的判别路段的恢复情况，通过I_raw法对各个路段的重要度进行评估；提出基于客流修正的韧性评估模型，可以有效地衡量路段在不受干扰下段与整体路网的关联性和在整体路网中的重要程度；综合两个模型所得出的数据，可以对路段的重要度进行排序，从而识别城市路网的韧性薄弱点。
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公开(公告)号：CN115311854B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210868085.X
申请日：2022-07-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的车辆时空轨迹重构方法，方法包括：(1)浮动车时空轨迹重构算法，利用卡口AVI数据和GPS数据的关联性，简化地图匹配流程，基于分段三次Hermit插值法，对已知轨迹的缺失或未知的轨迹段进行修复，得到完整的浮动车时空轨迹曲线，并从中提取交通流基本图参数，作为全时空车辆轨迹重构算法的输入。(2)全时空车辆轨迹重构算法，在Newell冲击波模型中引入车辆顺序变量，用车辆顺序的变化表征车辆的超车行为，推导其与空间、时间和累计车辆数的数学关系，将轨迹重构问题转化为车辆顺序的求解问题，实现目标时段内路段上所有车辆的时空轨迹重构，有助于准确把握道路交通运行状态，实时而精准的进行交通管理与控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081910A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210778530.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种城市多模式公共交通网络的鲁棒性评估方法，包括：将实际的常规公交网络与轨道交通网络进行拓扑建模，并将其复合为多模式公共交通网络拓扑结构模型，使计算机能够识别、存储与处理；计算复杂网络的特征参数：节点度、介数；评价多模式公共交通网络在蓄意攻击及随机攻击下的鲁棒性，以及识别基于鲁棒性指标下的网络关键节点。本发明有助于管理者了解网络在面对突发事件时的抗毁能力，帮助管理部门加强关键节点的管理和运营，为出行者提供安全可靠的出行服务。
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公开(公告)号：CN114997732A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210799566.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种城市多模式公共交通网络冗余性评估方法，包括(1)采用Space L方法映射城市常规公交网络和轨道交通网络拓扑结构；(2)根据不同网络之间的站点距离，复合城市常规公共交通网络和轨道交通网络构建城市多模式公共交通拓扑网络；(3)从网络特性与出行者行为两个角度选取冗余性相关指标，量化指标值；(4)最后运用熵值法融合指标构建冗余性综合评估方法，对城市多模式公共交通网络冗余性进行评估。本发明从网络系统角度和出行者角度综合考虑城市多模式公共交通系统的冗余特性并运用熵值法融合指标，评估方法更加全面，更符合实际情况，可为提升城市公共交通韧性，建设韧性城市提供参考依据。
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公开(公告)号：CN115081910B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210778530.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种城市多模式公共交通网络的鲁棒性评估方法，包括：将实际的常规公交网络与轨道交通网络进行拓扑建模，并将其复合为多模式公共交通网络拓扑结构模型，使计算机能够识别、存储与处理；计算复杂网络的特征参数：节点度、介数；评价多模式公共交通网络在蓄意攻击及随机攻击下的鲁棒性，以及识别基于鲁棒性指标下的网络关键节点。本发明有助于管理者了解网络在面对突发事件时的抗毁能力，帮助管理部门加强关键节点的管理和运营，为出行者提供安全可靠的出行服务。
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公开(公告)号：CN115331433B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210898079.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的城市主干道多车轨迹重构方法，包括S1、获取城市多源异构数据中的浮动车GPS数据与卡口视频数据；S2、根据主干道位置筛选卡口数据；S3、提取出卡口数据集中的车牌号码，作为数据融合的特征属性；S4、提取卡口数据集中的该车辆进入路段的时间与离开路段的时间，获取浮动车在主干道内的行程时间；S5、打开通过S4中所述路段的浮动车GPS文件，并以这行程时间为数据分割标准，分割GPS浮动车文件，得到所有浮动车在此路段上行驶的时间段内的数据。本发明有助于精准估计城市主干道交通状态，进而剖析交通拥堵传播规律，支撑城市拥堵治理决策分析。
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公开(公告)号：CN115620513A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211144275.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法及可视化系统，根据城市道路交通网络特性选取路网性能指标，构建路网韧性表征模型；获得路网静和动态属性数据，输入韧性表征模型以量化监测时段路网韧性值；基于时韧性值，确定路网在监测时间内的状态为正常或异常；若路网状态正常，则对上述路网实时韧性数据统计分析，得到路网潜在风险路段；若路网状态被判定为异常，则在计算路网潜在风险路段的基础上，进一步利用路网实时韧性数据，采用交通仿真技术识别路网薄弱点。本发明基于监测区域的静态和动态数据及路网韧性值的计算结果，实现路网异常状态的实时监测，有助于为管理部门快速响应突发事件、及时采取控制措施提供方法支持。
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