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公开(公告)号：CN111311093A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010091611.7
申请日：2020-02-13
Applicant: 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 , 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员生理数据的城市道路交叉口风险评估与预警方法：首先建立城市交叉口车辆风险评估模型；然后标定车辆风险概率模型中的参数wj，确定当前实施交叉口对应的车辆风险概率模型；再构建车辆风险等级划分矩阵，计算目标车辆在当前实施交叉口的风险值；然后根据车辆风险等级划分矩阵，确定目标车辆风险等级，确定当前实施交叉口的风险等级；最后根据所述当前实施交叉口的风险等级，确定预警信息，并向进入当前实施交叉口的车辆进行预警。本发明提供的基于驾驶员心生理数据的城市道路交叉口风险评估与预警方法，数据易获取，模型计算较为方便，能够对城市交叉口的交通风险进行有效评估，并发布预警，具有较强的可操作性。
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公开(公告)号：CN116311912A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310130333.5
申请日：2023-02-17
Applicant: 中交第一公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种国省干线公路交通安全主动防控方法。针对国省干线公路交通事故成因复杂、人‑车‑路‑环境耦合工况多，以交通事故结果导向为基本原则，以“风险分级、分层施策”为理念，采集路段交通事故数据，对目标路段进行风险分级，通过融合被动安全措施和主动安全措施、分风险等级采取不同处置措施，从而集成创新构建了国省干线公路交通安全主动防控技术方法。本发明能够实现国省干线公路交通安全自动分级、主动防治，能够有效指导固定预算条件下安全改善措施决策，具有很强的可复制性、可推广性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115985120A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211662348.8
申请日：2022-12-23
Applicant: 中交第一公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明属于交通安全和智能交通领域，涉及一种无信号交叉口主动安全防控方法及其系统。本发明采用的技术方案是根据交叉口场景情况，确定主路优先的通行方向，明确路权的分配；以高精度感知、高可靠通信技术为依托，以边缘计算单元数据汇聚和决策模型算法为核心，实时检测主路、支路动态移动目标，通过边缘计算决策算法实时向主路和支路发布预警信息，从而集成创新构建了无信号交叉口前端闭环主动交通安全实时预警系统。本发明能够实时、主动对无信号交叉口的安全风险发布预警，经测试验证和示范应用，具有很强的可复制性、可推广性。
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公开(公告)号：CN111311093B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010091611.7
申请日：2020-02-13
Applicant: 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 , 长安大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员生理数据的城市道路交叉口风险评估与预警方法：首先建立城市交叉口车辆风险评估模型；然后标定车辆风险概率模型中的参数wj，确定当前实施交叉口对应的车辆风险概率模型；再构建车辆风险等级划分矩阵，计算目标车辆在当前实施交叉口的风险值；然后根据车辆风险等级划分矩阵，确定目标车辆风险等级，确定当前实施交叉口的风险等级；最后根据所述当前实施交叉口的风险等级，确定预警信息，并向进入当前实施交叉口的车辆进行预警。本发明提供的基于驾驶员心生理数据的城市道路交叉口风险评估与预警方法，数据易获取，模型计算较为方便，能够对城市交叉口的交通风险进行有效评估，并发布预警，具有较强的可操作性。
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公开(公告)号：CN111462488B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010248715.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京工业大学 , 中交第一公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法，该发明属于智能交通领域。该方法采用俯瞰摄像头获取图像信息，利用深度卷积神经网络识别车辆并利用车辆在交叉口的行为特征对车辆轨迹进行分析，计算车辆之间的碰撞概率，最后对交叉口安全风险进行评估。本发明适用于交叉口环境下的车辆在线安全预警，同时适用于潜在交通安全隐患的实时检测和预警，可提高路口运行的安全等级，提高交通事故预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111462488A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010248715.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京工业大学 , 中交第一公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法，该发明属于智能交通领域。该方法采用俯瞰摄像头获取图像信息，利用深度卷积神经网络识别车辆并利用车辆在交叉口的行为特征对车辆轨迹进行分析，计算车辆之间的碰撞概率，最后对交叉口安全风险进行评估。本发明适用于交叉口环境下的车辆在线安全预警，同时适用于潜在交通安全隐患的实时检测和预警，可提高路口运行的安全等级，提高交通事故预测的准确率。
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公开(公告)号：CN213070134U
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202021099222.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 , 广东省路桥建设发展有限公司
Abstract: 本实用新型涉及一种基于心生理数据的城市交叉口风险数据采集系统，所述系统包括微控制模块、心电模块、交通量模块、车辆识别模块和数据存储模块；心电模块、交通量模块、车辆识别模块均通过通信模块接入微控制模块。本实用新型通过采集路况信息、车辆信息以及驾驶员的心生理信息，与预设值对比后通过路侧和车内方式进行显示和提示，达到交叉口风险的预警目的。
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