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公开(公告)号：CN109086946A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811055783.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种常规能源和新能源公交车辆的污染气体排放预测方法，克服了现有技术中测算不准确的问题，通过基础数据采集、数据预处理、数据建模和应用分析四个步骤，基于循环神经网络中的长短期记忆神经网络，采用较简便易行的测量方法，对公交车辆在路段行驶过程中的运行特征、排放特征进行研究，充分考虑了时间变化条件下，车辆自身运行状况对污染气体排放的影响程度，探究排放规律，实现对于常规能源和新能源公交车的排放给出更为准确的预测，能为节能减排政策的制定提供理论指导，为优化公交专用车道的建设提供指导意见，使管理者和设计者能够更好地管理、调整和优化系统运作和系统设计，并进一步降低公交车辆的温室气体排放量。
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公开(公告)号：CN106875682B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710207333.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种ETC车道和人工收费车道的污染气体排放量对比分析方法，包括基础数据采集、基础数据预处理和特性分析；所述基础数据采集，包括测试车辆排放气体中污染气体的体积浓度及测试车辆同步速度数据，以及ETC车道及人工收费车道在高、平峰交通流参数获取；所述基础数据预处理，包括各类污染气体质量排放率转化和污染气体排放因子计算，以及测试车辆比功率计算；所述特性分析，包括排放特性分析和交通流特性分析。通过数理统计方法，对比研究两类车道车辆运行特性及排放特征；最终得出ETC车道上污染气体排放率显著低于人工收费车道，且ETC系统在提高高速公路收费站处车辆运行效率，减少延误时长及排队长度有着明显的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126655A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910164037.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆比功率和模型树回归的收费站车辆排放预测方法。包括基础数据采集、基础数据预处理、数据建模和应用分析；所述基础数据采集，包括采集车辆排放气体中的各类气体的体积浓度，车辆速度、加速度及车辆自重数据；所述基础数据预处理，包括对各类污染气体质量排放率转化和车辆比功率的计算，以及运用插值方法对质量排放率以及车辆比功率进行时间上的同步；所述数据建模，即是对处理后的数据进行基于车辆比功率和模型树回归的收费站车辆排放模型构建；该发明方法基于模型树和车辆比功率(VSP)回归模型，能够对于收费站汽油车辆、柴油车辆的排放给出准确的预测。
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公开(公告)号：CN106875682A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710207333.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0125 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种ETC车道和人工收费车道的污染气体排放量对比分析方法，包括基础数据采集、基础数据预处理和特性分析；所述基础数据采集，包括测试车辆排放气体中污染气体的体积浓度及测试车辆同步速度数据，以及ETC车道及人工收费车道在高、平峰交通流参数获取；所述基础数据预处理，包括各类污染气体质量排放率转化和污染气体排放因子计算，以及测试车辆比功率计算；所述特性分析，包括排放特性分析和交通流特性分析。通过数理统计方法，对比研究两类车道车辆运行特性及排放特征；最终得出ETC车道上污染气体排放率显著低于人工收费车道，且ETC系统在提高高速公路收费站处车辆运行效率，减少延误时长及排队长度有着明显的优势。
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公开(公告)号：CN110718058B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910915485.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/017 , H04W4/02 , H04W4/029 , H04W4/44 , H04N7/18 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/48
Abstract: 本发明公开了一种当紧急事件发生后，基于主动安全终端的多摄像头以及联网的特点，进行应急车道占用情况检测及即时处理技术方案。该技术方案的主要流程分为以下几步：救援车辆在紧急事件发生后选择出行路径并上报指挥中心，指挥中心根据出行路径调用相关道路上的装有主动安全终端的检测车辆启动应急车道检测功能；检测车辆在救援车辆行驶过程中持续检测，发现有占用情况时上报车辆地理信息定位数据以及相关摄像头影像至指挥中心，指挥中心根据应急车道占用的事件类型采用相关的处置方法。方案充分利用了主动安全终端作为现有应急车道占用检测与处置方法的补充。
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公开(公告)号：CN109086946B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201811055783.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种常规能源和新能源公交车辆的污染气体排放预测方法，克服了现有技术中测算不准确的问题，通过基础数据采集、数据预处理、数据建模和应用分析四个步骤，基于循环神经网络中的长短期记忆神经网络，采用较简便易行的测量方法，对公交车辆在路段行驶过程中的运行特征、排放特征进行研究，充分考虑了时间变化条件下，车辆自身运行状况对污染气体排放的影响程度，探究排放规律，实现对于常规能源和新能源公交车的排放给出更为准确的预测，能为节能减排政策的制定提供理论指导，为优化公交专用车道的建设提供指导意见，使管理者和设计者能够更好地管理、调整和优化系统运作和系统设计，并进一步降低公交车辆的温室气体排放量。
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公开(公告)号：CN110718058A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910915485.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种当紧急事件发生后，基于主动安全终端的多摄像头以及联网的特点，进行应急车道占用情况检测及即时处理技术方案。该技术方案的主要流程分为以下几步：救援车辆在紧急事件发生后选择出行路径并上报指挥中心，指挥中心根据出行路径调用相关道路上的装有主动安全终端的检测车辆启动应急车道检测功能；检测车辆在救援车辆行驶过程中持续检测，发现有占用情况时上报车辆地理信息定位数据以及相关摄像头影像至指挥中心，指挥中心根据应急车道占用的事件类型采用相关的处置方法。方案充分利用了主动安全终端作为现有应急车道占用检测与处置方法的补充。
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