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公开(公告)号：CN118334602A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410509712.X
申请日：2024-04-26
Applicant: 江西赣粤高速公路股份有限公司 , 南京现代综合交通实验室 , 东南大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种针对高速公路改扩建区域导改点的安全事件识别方法及系统，首先获取目标路段的视频数据并进行预处理；对预处理后的视频数据进行车辆目标检测和追踪，提取车辆轨迹信息；然后划分背景网格，基于车辆轨迹信息，识别并更新背景状态；最后构建基于stacking方法的安全事件判别模型，实现车辆故障和交通事故检测，通过多个异质的无监督模型构成的组件学习器层对数据集进行预测，得到多个分类结果，从而通过有监督的元学习器实现安全事件的检测。本发明针对高速公路改扩建场景，能够适应因导改点设置而引起的交通环境变化并确保高检测准确率，从而保障改扩建期间施工路段的交通安全，提高通行效率。在实际场景检测中准确度高，误报率低。
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公开(公告)号：CN120046459A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411912765.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 东南大学 , 南京现代综合交通实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于GMM聚类和贝叶斯优化的交通仿真参数校准方法，包括如下步骤：输入和预处理数据，包括数据收集、驾驶风格聚类分析和仿真环境构建；计算仿真参数样本点的仿真重复次数；根据仿真参数样本点的仿真结果，估计目标函数的期望和方差分布；基于贝叶斯优化方法确定下一个仿真参数采样点。本发明建立了考虑异方差噪声的交通仿真参数校准方法，通过识别不同驾驶风格提高了参数校准的精确度，将均方百分比误差从20.2％降低到3.1％，为高速公路交通仿真的精确化提供了有效工具。
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公开(公告)号：CN118037147A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410284624.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 东南大学 , 南京现代综合交通实验室
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/047 , G06Q50/43 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开一种基于优化和仿真的共享自动电动汽车系统分析方法，其建立了共享自动电动汽车系统的优化求解和仿真方法：首先，通过定义非线性充放电函数，构建实现共享自动电动汽车系统利润最大的混合整数非线性规划模型；然后，采用数学优化方法，求解混合整数非线性规划模型；最后，采用基于智能仿真体的仿真方法，跟踪车辆运动和电池容量，对比优化模型和仿真模型中的系统性能指数。本发明通过实际案例研究证明，提出的共享电动汽车分析方法可以在宏微观两个层面分析共享自动电动汽车系统的运行性能和运营特点，实现优化求解和仿真的联合分析。
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公开(公告)号：CN119203510A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411240764.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 江西赣粤高速公路股份有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于SUMO的高速公路改扩建仿真场景构建及其疏散救援决策方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1、基于高速公路改扩建期间的救援与疏散路线方案，结合交通流运行参数建立动态的方案组合决策模型；步骤2、采用SUMO仿真软件进行高速公路改扩建期间的交通仿真，模拟在交通事故状态下的改扩建路段交通运行状态；步骤3、在改扩建仿真中实现多个救援及疏散路线，收集仿真数据并对决策模型进行回归拟合，统计仿真结果并验证决策模型的有效性。系统包括：模型建立模块、交通仿真模块和结果验证模块。本发明通过构建方案决策模型，根据输入交通流参数，判断当前交通状态下合适的救援以及疏散方案，达到改扩建期间事故快速救援与疏散，有效恢复正常交通流运行状态。
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公开(公告)号：CN117473729A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311399166.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 山东高速基础设施建设有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 发明公开了一种面向离散交通网络设计的仿真优化方法，包括如下步骤:S1、迭代地将仿真计算资源，分成多次分配给各个备选方案，在每轮迭代中，先使用现有的排序和选择方法智能地将计算资源分配给每个备选方案；S2、在每轮迭代中，使用贝叶斯筛选过程，筛选出可能成为最佳选择的备选方案，去除不可能成为最佳选择的备选方案；S3、在每轮迭代中，使用自适应方案确定下一轮迭代的计算预算资源。本发明引入了一种新的优化框架来解决基于仿真的离散交通网络设计问题，即混合排序和选择方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113627645B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110749426.7
申请日：2021-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于鲁棒优化的电动公交混合充电站充电时刻表设计方法，包括：搭建混合式电动公交充电站框架，确定问题及参数变量；声明基本假设与条件；建立确定性优化模型；考虑进站剩余电量的不确定性，构建基于预算不确定集的鲁棒优化问题；运用仿射变换，将“观望变量”转换为“当下变量”，构建仿射式可调鲁棒对等模型；基于强对偶理论和对偶转换，形成可解的鲁棒优化模型，进行充电时刻表的设计。本发明创新性地融合插入式充电和换电充电，并考虑了进站时车辆剩余电量的不确定性，采用鲁棒优化，基于强对偶定理，进行了电动公交充电时刻表设计，降低了充电成本，为混合式充电站的运营优化提供了建设性意见和可靠的技术支撑。
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公开(公告)号：CN114446048B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111636605.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于手机信令数据的轨道交通出行者全出行链分析方法，包括：提取轨道交通出行者的手机信令数据信息，识别出行者的出行轨迹段、途经站点及起终站点数据；基于轨道交通线网拓扑结构，根据出行者每一趟次的出行轨迹段和途经站点，对出行者每一趟次的换乘站点进行识别，得到出行者真实的出行轨迹及换乘站点序列；识别得到出行者每一趟次的来源地和去向地并进行验证；根据出行者每一趟次的来源地和去向地对出行者对应趟次的出行轨迹进行分段，识别得到出行者的接驳方式，由此得到出行者的全出行链分析结果。本发明实现轨道出行者的全出行链分析，对研究轨道系统的运行现状，从而根据现状需求，进行线网规划与调整具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115240441B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210913589.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种信号控制人行横道中间安全岛上人数估计方法，具体为：根据路侧行人排队需求确定路侧平均每行排队人数，根据交通流理论确定路侧行人排队消散时间及排队行人到达安全岛的达到率；确定中间安全岛排队需求与平均每行排队人数；计算中间安全岛行人排队消散时间；分别确定安全岛双向行人流入数量函数与流出数量函数；计算中间安全岛上行人人数。本发明信号控制人行横道中间安全岛上人数估计方法，考虑行人在路侧和安全岛等待过街时间内排队队列形成与消散规律，更加准确的对中间安全岛上流入和流出人数进行估计，准确估计安全岛上不同时刻内人数，有利于更加精准的满足行人站立的安全岛设施设计与基于行人站立安全的信号控制优化。
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公开(公告)号：CN109978746B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910236950.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，能够利用手机网络运营商日常运营时产生收集的信令数据，低成本地获得进行交通规划所必需的不同空间尺度和时间尺度的人口交换量信息。本发明利用信令数据获取各层次的人口交换量，可以广泛应用于城市规划以及交通规划和管理，更合理高效地分有限的公共资源；此外，和传统的问卷等方式采集人口交换数据相比，基于信令数据的人口交换量估计方法成本低、准确率高，是大数据时代城市交通规划方法革新的代表之一。
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公开(公告)号：CN115203966A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210896758.2
申请日：2022-07-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于智能体仿真的家庭联合活动—出行模拟方法，该方法包括：1、将外部数据导入多智能体模型，初始化出行者智能体、活动—出行计划以及智能体所处仿真环境；2、智能体按照计划选择模型选择活动—出行计划并执行，执行结果返回到下一步骤；3、基于群体决策理论构建家庭层面的效用函数对本次迭代执行的活动—出行计划进行分组评价，作为活动—出行计划优化依据；4、在联合计划条件约束下对智能体的活动—出行计划进行分组优化，对部分活动—出行计划进行突变；5、以迭代的方式仿真，若迭代达到平衡条件则输出交通出行模式比例分布情况和平均出行距离，否则返回2继续迭代。
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