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公开(公告)号：CN111274688B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010046567.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法，包括获取行人的转移概率密度函数与局部密度的关系的方法和基于转移概率密度函数的行人运动仿真的方法。该方法基于行人运动真实数据，获取行人转移概率密度函数与局部密度的关系，根据行人当前所处局部区域的人群聚集情况，给出行人转移到临近区域内任意点的概率，进而判定行人在每一步长的运动情况，完成行人仿真。该方法充分考虑了行人运动过程中的随机效应，能够根据行人聚集情况复现合理的行人转移概率，提高模型仿真精度。并且该方法计算量小，易于编程实现，可以快速分析行人流量较大的通行区域，具有较强可移植性和复用性，能够快速便捷的评价行人设施的安全性和效率水平。
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公开(公告)号：CN110322058B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910540990.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑步行衔接的轨道交通出行方式时间最短路计算方法，属于交通网络分配领域，包括以下步骤：（1）获取城市指定研究区域的小区形心点、轨道交通站点、路网步行时间阻抗、路网轨道交通时间阻抗数据；（2）采用Dijkstra算法计算各小区形心点到各轨道交通站点的步行时间最短路；（3）筛选各小区形心点合理步行范围内的轨道交通站点；（4）采用Dijkstra算法计算各轨道交通站点间的时间最短路；（5）计算各小区形心点之间考虑步行衔接的轨道交通出行方式时间最短路。本发明步骤简明，结果精确，对城市交通运输体系仿真中轨道交通出行分担率的预测具有重要意义，为城市虚拟交通系统测试平台的建设提供了有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN110322058A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910540990.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑步行衔接的轨道交通出行方式时间最短路计算方法，属于交通网络分配领域，包括以下步骤：（1）获取城市指定研究区域的小区形心点、轨道交通站点、路网步行时间阻抗、路网轨道交通时间阻抗数据；（2）采用Dijkstra算法计算各小区形心点到各轨道交通站点的步行时间最短路；（3）筛选各小区形心点合理步行范围内的轨道交通站点；（4）采用Dijkstra算法计算各轨道交通站点间的时间最短路；（5）计算各小区形心点之间考虑步行衔接的轨道交通出行方式时间最短路。本发明步骤简明，结果精确，对城市交通运输体系仿真中轨道交通出行分担率的预测具有重要意义，为城市虚拟交通系统测试平台的建设提供了有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN109993064A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910168333.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种提取图片中道路网络节点间的连接路径的方法，包含了数据准备、确定路径搜索方向的方法、确定两个节点间的路径的方法三个步骤。该方法通过识别图片中的道路像素信息确定道路拓扑点之间连接关系，可识别路网的节点间的拓扑连接关系，并建立矢量的路网拓扑数据库，弥补了城市虚拟交通系统中栅格数据向矢量数据转化的空缺。利用图像识别挖掘蕴含在路网图片中的路网拓扑关系信息并输出为矢量数据，速度快、精度较高，可大大方便交通规划人员建立数据库的过程，不仅增加建立数据库的方式，更大大缩短建立交通网络数据库的时间。
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公开(公告)号：CN111274688A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010046567.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法，包括获取行人的转移概率密度函数与局部密度的关系的方法和基于转移概率密度函数的行人运动仿真的方法。该方法基于行人运动真实数据，获取行人转移概率密度函数与局部密度的关系，根据行人当前所处局部区域的人群聚集情况，给出行人转移到临近区域内任意点的概率，进而判定行人在每一步长的运动情况，完成行人仿真。该方法充分考虑了行人运动过程中的随机效应，能够根据行人聚集情况复现合理的行人转移概率，提高模型仿真精度。并且该方法计算量小，易于编程实现，可以快速分析行人流量较大的通行区域，具有较强可移植性和复用性，能够快速便捷的评价行人设施的安全性和效率水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111832103B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010577542.0
申请日：2020-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，包括根据宏观集计分析尺度变大时对于交通分区的尺度要求确定道路网络等级；将边界和道路网络输出为图像，提取像素点，识别图像中的封闭地块，并赋予每个地块唯一标记；分别提取每一个交通子区的边界坐标，将其输出为图像，提取交通子区边界及内部像素点；将交通子区像素点坐标映射为道路网络像素点坐标，统计交通子区与每一个地块的重叠像素点，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；按照交通子区的标记合并交通子区，得到新的交通分区。本发明将道路网络封闭地块与多边形的位置关系识别转化为封闭地块与多边形重叠面积的估计，在复杂道路网络下有较高的处理精度和速度。
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公开(公告)号：CN109948477B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910168334.2
申请日：2019-03-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种提取图片中道路网络拓扑点的方法，可快速、准确地识别路网的节点、拐点及中间节点。该方法包含了图片信息读取、图片预处理、骨架图扫描获取拓扑点和道路节点、删除多余节点四个步骤。本发明方法基于图片识别提取路网拓扑点，为获取路网数据及拓扑关系提供基础。此方法拓展了虚拟道路交通系统基础数据库构建方法，实现批量快速获取路网拓扑点数据，可应用于规划区域道路。同时，本方法使得地图软件呈现的路网图片得到充分利用，拓展路网数据来源。
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公开(公告)号：CN111832103A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010577542.0
申请日：2020-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，包括根据宏观集计分析尺度变大时对于交通分区的尺度要求确定道路网络等级；将边界和道路网络输出为图像，提取像素点，识别图像中的封闭地块，并赋予每个地块唯一标记；分别提取每一个交通子区的边界坐标，将其输出为图像，提取交通子区边界及内部像素点；将交通子区像素点坐标映射为道路网络像素点坐标，统计交通子区与每一个地块的重叠像素点，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；按照交通子区的标记合并交通子区，得到新的交通分区。本发明将道路网络封闭地块与多边形的位置关系识别转化为封闭地块与多边形重叠面积的估计，在复杂道路网络下有较高的处理精度和速度。
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公开(公告)号：CN109993064B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910168333.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种提取图片中道路网络节点间的连接路径的方法，包含了数据准备、确定路径搜索方向的方法、确定两个节点间的路径的方法三个步骤。该方法通过识别图片中的道路像素信息确定道路拓扑点之间连接关系，可识别路网的节点间的拓扑连接关系，并建立矢量的路网拓扑数据库，弥补了城市虚拟交通系统中栅格数据向矢量数据转化的空缺。利用图像识别挖掘蕴含在路网图片中的路网拓扑关系信息并输出为矢量数据，速度快、精度较高，可大大方便交通规划人员建立数据库的过程，不仅增加建立数据库的方式，更大大缩短建立交通网络数据库的时间。
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公开(公告)号：CN111179595A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010008745.8
申请日：2020-01-06
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种交通流时间序列分解方法，它包括以下步骤：(1)采集所需要分析道路断面的交通流历史数据；(2)将历史交通流序列分解为趋势、周期和残差3个成分；(3)将新观测的交通流序列分解为趋势、周期和残差3个成分。该方法充分考虑了交通流序列的周期性，可以剥离出随机噪声的影响，提取交通流周期波动以及趋势变化的规律。该方法适用于具有周期性的交通流状态序列，分解结果可用于交通状态分析、检测与预测，辅助智能交通系统的研究。
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