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公开(公告)号：CN113919731B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111240266.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通冲突的快速路交织区安全评价方法，包括以下步骤：S1，按照交通运行特点，将快速路交织区划分为若干区段；S2，采集各区段交通冲突数据，并将交通冲突划分为：侧击冲突、追尾冲突、一般冲突和严重冲突；S3，选取各区段的交通冲突风险指数作为安全评价指标；S4，根据步骤S3所得的各区段安全评价指标值，利用灰色聚类分析方法，根据评价矩阵结果，确定交织区各区段的安全等级。本发明可以实现对快速路交织区的分区段安全评价，有效识别快速路交织区安全薄弱处，继而有针对性地对快速路交织区进行交通安全改善，在交通安全管理中具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN114170794B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202111293352.7
申请日：2021-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于VISSIM仿真的城市快速路交织区动态影响范围计算方法，首先根据城市快速路交织区及其上下游路段的设计参数构建VISSIM仿真模型，选取合适的驾驶行为参数和仿真参数；再输入不同的主路驶入交通量数据和主‑主交通量占主路驶入交通量比例数据进行交通仿真，提取数据采集点上的各车道交通流运行速度参数；其后绘制各仿真条件下的位置‑速度散点图，并根据界定方法界定该条件下的各车道影响范围；最后绘制不同交通条件与其对应的交织区影响范围的散点图，拟合得函数关系，获得计算动态影响范围的公式。本发明提出了不同设计参数和不同交通状况下的城市快速路交织区影响范围计算方法，为对城市快速路交织区进行交通组织提供了研究基础。
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公开(公告)号：CN115731708A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211428816.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯理论的实时车辆轨迹换道点监测方法，方法包括获取车辆的运行轨迹数据集，以已产生的轨迹数据和历史车辆统计数据为先验信息，考虑交通环境指标对驾驶员换道行为的影响，提出了一种基于二项logit回归模型的自适应风险函数计算方法，最后根据基于贝叶斯理论得到车辆在tn时刻的后验预测分布，进而获得车辆在tn时刻 的后验预测概率，当车辆在tn时刻后验预测概率大于预设阈值时，则认为车辆t时刻产生换道点；该方法不仅考虑了驾驶员驾驶习惯、驾驶技能等方面的影响，而且考虑了交通环境指标对驾驶员换道行为的影响，最终结果可用指导和规范驾驶行为，降低事故的发生，提高行车安全。
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公开(公告)号：CN113762364A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110966831.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种不平衡交通事故数据合成采样方法，该方法包括：利用余弦距离对事故数据集子集进行筛选，若事故向量对应同一子集中其他所有事故向量的余弦距离小于等于0元素的累计数量大于某预设的特定值时，则删除该事故向量；利用K近邻估计算法搜索得到各事故向量对应的K个近邻向量，计算各事故向量与K个近邻向量之间的累计变异系数，基于累计变异系数，加权得到每个事故向量需要合成的新样本值，利用事故向量与K个近邻向量的余弦距离，加权得到对应各近邻向量需要合成的新样本值；结合随机参数，合成新的事故样本。本发明提供的方法获取的采样结果准确，可解决事故数据类别不平衡问题。
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公开(公告)号：CN112990563A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110245304.4
申请日：2021-03-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路追尾事故风险实时预测方法，方法包括分别获取目标车辆在历史时间段内和未来的预设时间段内时间序列的季节性时间趋势序列、周期性时间趋势序列、剩余残差项序列，获取在预设时间段内目标路段中发生的各追尾事故的在发生时刻向历史时刻方向的预设时间段内的时间序列的季节性时间趋势序列、周期性时间趋势序列、剩余残差项序列；基于时间规整算法，获取各追尾事故与目标车辆的季节性时间趋势相似性参数中的最大值、周期性时间相似性参数中的最大值、剩余残差项相似性参数中的最大值，结合预测模型，获取目标车辆发生追尾事故的预测值。本发明提供的方法获取的预测结果准确，可对追尾事故分析进行实时预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117508204A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311372965.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00 , B60W30/18 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于TCN‑LSTM网络的车辆换道意图识别方法，方法包括：首先，将目标车辆的驾驶意图分为直行、向左换道和向右换道三种类型，利用中值滤波算法从CitySim车辆轨迹数据集中提取目标车辆及对应周边相邻车辆运行状态指标。其次，以目标车辆及周边相邻车辆的速度、加速度、航向角、航向角变化率和相对位置信息等54个指标为输入参数，以车辆的换道意图为输出指标，构建了一种基于TCN‑LSTM网络车辆换道意图识别模型。本发明结合车辆速度、加速度以及转向角变化来识别车辆的换道意图，有效提高了车辆换道意图识别精度，这对于改善交通安全和提高路段运行效率具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115731708B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202211428816.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯理论的实时车辆轨迹换道点监测方法，方法包括获取车辆的运行轨迹数据集，以已产生的轨迹数据和历史车辆统计数据为先验信息，考虑交通环境指标对驾驶员换道行为的影响，提出了一种基于二项logit回归模型的自适应风险函数计算方法，最后根据基于贝叶斯理论得到车辆在tn时刻#imgabs0#的后验预测分布，进而获得车辆在tn时刻#imgabs1#的后验预测概率，当车辆在tn时刻后验预测概率大于预设阈值时，则认为车辆t时刻产生换道点；该方法不仅考虑了驾驶员驾驶习惯、驾驶技能等方面的影响，而且考虑了交通环境指标对驾驶员换道行为的影响，最终结果可用指导和规范驾驶行为，降低事故的发生，提高行车安全。
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公开(公告)号：CN113919731A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111240266.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通冲突的快速路交织区安全评价方法，包括以下步骤：S1，按照交通运行特点，将快速路交织区划分为若干区段；S2，采集各区段交通冲突数据，并将交通冲突划分为：侧击冲突、追尾冲突、一般冲突和严重冲突；S3，选取各区段的交通冲突风险指数作为安全评价指标；S4，根据步骤S3所得的各区段安全评价指标值，利用灰色聚类分析方法，根据评价矩阵结果，确定交织区各区段的安全等级。本发明可以实现对快速路交织区的分区段安全评价，有效识别快速路交织区安全薄弱处，继而有针对性地对快速路交织区进行交通安全改善，在交通安全管理中具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN112990563B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110245304.4
申请日：2021-03-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路追尾事故风险实时预测方法，方法包括分别获取目标车辆在历史时间段内和未来的预设时间段内时间序列的季节性时间趋势序列、周期性时间趋势序列、剩余残差项序列，获取在预设时间段内目标路段中发生的各追尾事故的在发生时刻向历史时刻方向的预设时间段内的时间序列的季节性时间趋势序列、周期性时间趋势序列、剩余残差项序列；基于时间规整算法，获取各追尾事故与目标车辆的季节性时间趋势相似性参数中的最大值、周期性时间相似性参数中的最大值、剩余残差项相似性参数中的最大值，结合预测模型，获取目标车辆发生追尾事故的预测值。本发明提供的方法获取的预测结果准确，可对追尾事故分析进行实时预测。
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公开(公告)号：CN113762364B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110966831.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种不平衡交通事故数据合成采样方法，该方法包括：利用余弦距离对事故数据集子集进行筛选，若事故向量对应同一子集中其他所有事故向量的余弦距离小于等于0元素的累计数量大于某预设的特定值时，则删除该事故向量；利用K近邻估计算法搜索得到各事故向量对应的K个近邻向量，计算各事故向量与K个近邻向量之间的累计变异系数，基于累计变异系数，加权得到每个事故向量需要合成的新样本值，利用事故向量与K个近邻向量的余弦距离，加权得到对应各近邻向量需要合成的新样本值；结合随机参数，合成新的事故样本。本发明提供的方法获取的采样结果准确，可解决事故数据类别不平衡问题。
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