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公开(公告)号：CN113313145B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110505742.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2411 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于混合核相关向量机的快速道路交通事件检测方法，根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点，构建快速道路交通事件检测初始变量集；采用条件生成式对抗网络学习少数类样本信息，训练生成器生成少数类补充样本，平衡数据分布；采用XGBoost算法的变量重要性度量筛选出关键变量；建立基于局部高斯核和全局多项式核的组合核函数；以关键变量作为输入，训练多核相关向量机模型；通过改进的果蝇优化算法优化其参数，得到最优模型。本发明提高了交通事件检测率，及时检测快速道路上发生的交通事件，为道路应急救援争取时间，减少事件人员伤亡和财产损失，同时为道路交通安全风险预警提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114446052A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210049374.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据多级融合的高速公路事件检测方法及装置，利用高速公路现有的线圈、微波及视频检测器实时采集道路交通流数据，构建道路交通安全云平台；根据不同检测器的布设位置，将高速公路原有线圈/微波检测器布设间隔划分为若干个小区间；分别构建事件状态下基于线圈/微波数据的断面交通流特征变量集和基于视频数据的微观车辆行为特征变量集；为实现多源信息的统一表示，构建基于多级深度自动编码网络的交通事件检测模型；将小区间聚合数据作为输入，通过模型输出交通事件检测结果。本发明在不增加现有交通设施情况下，充分利用多源交通数据，提升交通事件检测率，改善道路运行安全，提高道路通行能力。
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公开(公告)号：CN113313145A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110505742.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合核相关向量机的快速道路交通事件检测方法，根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点，构建快速道路交通事件检测初始变量集；采用条件生成式对抗网络学习少数类样本信息，训练生成器生成少数类补充样本，平衡数据分布；采用XGBoost算法的变量重要性度量筛选出关键变量；建立基于局部高斯核和全局多项式核的组合核函数；以关键变量作为输入，训练多核相关向量机模型；通过改进的果蝇优化算法优化其参数，得到最优模型。本发明提高了交通事件检测率，及时检测快速道路上发生的交通事件，为道路应急救援争取时间，减少事件人员伤亡和财产损失，同时为道路交通安全风险预警提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110866677A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911022570.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于基准化分析的驾驶人相对风险评价方法。通过在机动车辆上安装GPS数据采集器，获得驾驶人自然驾驶行为数据；以车辆运行参数为基础，提取关键事件，确定驾驶人的危险驾驶行为；采用聚类分析方法将不同危险程度的驾驶行为进行分类；利用基准化分析方法计算个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数，同时得到反映驾驶人个体差异的危险驾驶行为权重分配。该方法以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化。通过对个体驾驶人的动态驾驶行为进行相对风险评价，可以为驾驶人的安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及道路交通安全管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114771566B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210419353.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶人工接管多模态刺激调节方法与系统，在每次触发接管事件时，确定针对驾驶员进行自动驾驶接管时的声音提示的接管时间、震动提示的接管时间和视觉提示的接管时间，并加入这三者与接管质量相关的声音作用系数、震动作用系数和视觉作用系数，并在云端数据库中预先存储了每种刺激及其对应的接管时间，便于进行刺激方式的确定。构建个体驾驶员数据库来保存个体驾驶员的历史驾驶数据，即对每一次接管事件的实际接管质量、预期接管质量以及驾驶员接收到的多模态刺激的作用系数进行更新。本发明利用模拟驾驶场景和多模态刺激进行场景呈现和信息提供，可以实现更好的用户体验和接管质量。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN115239004A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210908266.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法，包括：根据电动汽车状态的变化情况识别出行过程和充电过程；根据研究区域的用地类型和用户出行情况确定各道路节点用户出行占比和概率转移矩阵；构建模糊逻辑推理系统模拟用户充电决策，确定用户在各个道路节点的充电概率；确定各个道路节点的充电需求时空分布；构建充电停车场选址定容模型；利用遗传算法对停车场选址定容模型进行求解，采用模糊优化方法构建算法适应度函数。本发明以用户实际出行数据模拟用户充电需求分布，研究以公共停车场为充电设施备选地址，通过对电动汽车充电需求进行预测，为城市公共停车场改造提供技术支持，加快充电基础设施布局，保障绿色出行。
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公开(公告)号：CN119047907A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411065866.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/243 , G06F18/23213 , B60W40/08
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树模型的新手驾驶员潜在危险预知能力干预方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤S1：根据现有的真实的事故视频，整理得到事故线索特征集；步骤S2：基于得到的事故线索特征集，制作用于新手驾驶员潜在危险预知能力测试的视频库；步骤S3：获取所有待测样本新手驾驶员的基础信息，并生成驾驶员特征；步骤S4：基于视频库对各待测样本新手驾驶员进行测试，得到测试数据，并基于测试数据生成场景特征和指标特征；步骤S5：基于得到的驾驶员特征、场景特征、指标特征和危险状态识别结果构建训练样本，并训练得到决策树模型；步骤S6：基于训练好的决策树模型生成干预项目特征集。与现有技术相比，本发明具有需求样本少，并且可以提高全局优化效果等优点。
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公开(公告)号：CN118364273A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410474828.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F17/16 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种老年人驾驶适宜性检测方法、装置及存储介质，其中，方法包括：对数据库中的各类测试数据进行相关性分析，划分为独立测试数据和非独立测试数据，并对非独立测试数据进一步降维处理得到主成分及其更新式；获取待测对象的模拟驾驶数据，基于模拟驾驶数据提取得到独立测试数据特征和非独立数据主成分特征；将得到的独立测试数据特征和非独立数据主成分特征输入至训练好的检测模型，得到驾驶适宜性检测结果。与现有技术相比，本发明可以有效解决重复关联性的测试指标对于最终检测结果的干扰，从而提高最终的准确性，并且，也可以有效减小推理环节的计算量，从而提高计算机运行的效率。
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公开(公告)号：CN114048801B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111261109.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于规则的个体活动‑出行行为决策协同建模方法。通过居民个体及家庭出行调查获取居民出行数据，构建完整的全日活动链；采用聚类分析方法提取典型全日活动链和活动模式；根据活动链的主要特征指标，定义并分解活动‑出行行为决策单元；利用集成学习算法建立各决策单元的启发式决策规则，提取互为条件变量和决策变量的决策单元；根据互联决策变量之间的相互影响程度，结合个体、家庭等潜在因素，构建互联决策单元协同选择模型；利用循环迭代算法和人工智能搜索算法，综合考虑各类约束条件，确定个体活动‑出行的协同决策规则。
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