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公开(公告)号：CN113112823B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110397884.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MPC的城市路网交通信号控制方法,克服了现有方法未考虑路网平均行程速度对于路网容纳车辆数影响的问题，该方法的步骤：1.宏观城市交通流模型的构建:1)输出车辆数的确定:(1)排队车辆数的计算；(2)到达车辆数的计算；2)输入车辆数的确定；2.路网交通信号预测控制器的设计:1)评价指标的提出:提出一个用于描述路网性能的新指标—路网容纳效能,定义为：P＝N·V·T；式中：N表示路网上容纳的车辆数，单位.辆；V表示路网中车辆的平均行程速度，单位.km/h；T表示统计的时间间隔，单位.h；2)基于MPC的信号控制流程:(1)预测模型的动态确定；(2)信号配时方案的滚动优化；(3)MPC控制器的反馈校正。
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公开(公告)号：CN106339687A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610766056.7
申请日：2016-08-30
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/6256 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的行人过街信号自适应计算方法,克服目前行人过街绿灯时间固定不变，造成机动车延误增加，同时给行人安全带来隐患的问题，基于视频的行人过街信号自适应计算方法的步骤：1)安装硬件设备；2)背景初始化；3)背景更新：背景差分；阈值计算；背景图像更新；4)阴影剔除：亮度差估计；色度差估计；局部位置估计；5)特征选择与提取：统计前景像素点数量；特征选择阈值的确定；特征选择；特征提取；6)行人等待区域的行人数量检测：构建特征样本库；样本库自交叉验证；行人数量检测模型建立；视频序列检测行人数量；7)行人过街时间检测；8)行人过街时间计算：构建自学习样本库；过街时间模型建立；过街时间计算。
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公开(公告)号：CN110458589A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910101781.6
申请日：2019-02-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优化方法，包括：获取出租车GPS轨迹数据，预处理，提取出租车需求数据；对上述数据进行时空分析，识别出租车出行热点；判断热点状态特征，确定合理的路侧式出租车停靠站待建区；在待建区内划分乘客出行子区，计算子区的出行需求量；选择子区的质心作为停靠站候选点，建立乘客出行距离矩阵；构建路侧式出租车停靠站模型；通过启发式算法优化求解模型，确定最佳选址方案。本发明通过数据分析和优化建模，为路侧式出租车停靠站的选址提供科学、严谨的决策标准，具有适用性强、准确性高的优点，解决了乘客打车难与出租车空驶率高并存的矛盾问题，为公众创造一种便捷、高效的候车环境。
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公开(公告)号：CN107292266A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710474004.7
申请日：2017-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/254 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于光流聚类的车载行人区域估计方法，对摄像机获取的图像进行光流估计，获得图像光流场；再进行光流聚类，从而估计出背景区域；剔除背景区域，使用图分割算法分割前景区；最后对前景区各区域进行判别，识别出有效的行人区域，本发明提出的基于光流聚类的车载行人区域估计方法，避免了传统行人检测系统采用全局模板搜索匹配识别造成的行人识别的盲目搜索，适用于车载环境下的车辆智能辅助驾驶、无人驾驶等，克服了通常的EM算法和K-means等聚类算法难以确定背景的高斯分布的问题，本方法提出的光流聚类算法可更加有效地估计背景区域，在判别前景行人区域的过程中，利用人体形态特征，可有效地剔除非行人区域，获得行人区域。
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公开(公告)号：CN107292266B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710474004.7
申请日：2017-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/254 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于光流聚类的车载行人区域估计方法，对摄像机获取的图像进行光流估计，获得图像光流场；再进行光流聚类，从而估计出背景区域；剔除背景区域，使用图分割算法分割前景区；最后对前景区各区域进行判别，识别出有效的行人区域，本发明提出的基于光流聚类的车载行人区域估计方法，避免了传统行人检测系统采用全局模板搜索匹配识别造成的行人识别的盲目搜索，适用于车载环境下的车辆智能辅助驾驶、无人驾驶等，克服了通常的EM算法和K‑means等聚类算法难以确定背景的高斯分布的问题，本方法提出的光流聚类算法可更加有效地估计背景区域，在判别前景行人区域的过程中，利用人体形态特征，可有效地剔除非行人区域，获得行人区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109559504A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811017918.1
申请日：2018-09-02
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G08G1/0137 , G08G1/0125 , G08G1/015 , G08G1/08 , G08G1/081
Abstract: 本发明公开了信号交叉口电动自行车提前启亮时间的确定方法，填补了现有混合交通流信号配时中未考虑电动自行车对机动车干扰影响的问题，方法步骤：1.绿灯期间机非干扰机理的分析：1)机非干扰现象分析：(1)分析电动自行车轨迹点的频数变化，得到自由流和密集流条件下运行轨迹的聚集度和扩散分布；(2)进一步量化的膨胀释放对机动车的影响，统计不同绿灯阶段的电动自行车平均密度与机动车平均行驶时间的交互关系；(3)当数量较多时，设置电动自行车提前启亮显得尤为必要；2)机非干扰程度量化分析；2.电动自行车提前启亮时间的确定；3.混合交通流信号配时多目标优化模型的建立：1)控制性能指标的选取；2)多目标优化模型的建立。
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公开(公告)号：CN110458589B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910101781.6
申请日：2019-02-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/30 , G07C5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优化方法，包括：获取出租车GPS轨迹数据，预处理，提取出租车需求数据；对上述数据进行时空分析，识别出租车出行热点；判断热点状态特征，确定合理的路侧式出租车停靠站待建区；在待建区内划分乘客出行子区，计算子区的出行需求量；选择子区的质心作为停靠站候选点，建立乘客出行距离矩阵；构建路侧式出租车停靠站模型；通过启发式算法优化求解模型，确定最佳选址方案。本发明通过数据分析和优化建模，为路侧式出租车停靠站的选址提供科学、严谨的决策标准，具有适用性强、准确性高的优点，解决了乘客打车难与出租车空驶率高并存的矛盾问题，为公众创造一种便捷、高效的候车环境。
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公开(公告)号：CN113112823A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110397884.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MPC的城市路网交通信号控制方法,克服了现有方法未考虑路网平均行程速度对于路网容纳车辆数影响的问题，该方法的步骤：1.宏观城市交通流模型的构建:1)输出车辆数的确定:(1)排队车辆数的计算；(2)到达车辆数的计算；2)输入车辆数的确定；2.路网交通信号预测控制器的设计:1)评价指标的提出:提出一个用于描述路网性能的新指标—路网容纳效能,定义为：P＝N·V·T；式中：N表示路网上容纳的车辆数，单位.辆；V表示路网中车辆的平均行程速度，单位.km/h；T表示统计的时间间隔，单位.h；2)基于MPC的信号控制流程:(1)预测模型的动态确定；(2)信号配时方案的滚动优化；(3)MPC控制器的反馈校正。
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公开(公告)号：CN109559504B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201811017918.1
申请日：2018-09-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了信号交叉口电动自行车提前启亮时间的确定方法，填补了现有混合交通流信号配时中未考虑电动自行车对机动车干扰影响的问题，方法步骤：1.绿灯期间机非干扰机理的分析：1)机非干扰现象分析：(1)分析电动自行车轨迹点的频数变化，得到自由流和密集流条件下运行轨迹的聚集度和扩散分布；(2)进一步量化的膨胀释放对机动车的影响，统计不同绿灯阶段的电动自行车平均密度与机动车平均行驶时间的交互关系；(3)当数量较多时，设置电动自行车提前启亮显得尤为必要；2)机非干扰程度量化分析；2.电动自行车提前启亮时间的确定；3.混合交通流信号配时多目标优化模型的建立：1)控制性能指标的选取；2)多目标优化模型的建立。
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公开(公告)号：CN107705635B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201711190404.1
申请日：2017-11-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种信号交叉口电动自行车的交通冲突判别方法，该方法填补了非机动车领域冲突判别技术的空白，其步骤：1)同向行驶的电动自行车对之间交通冲突特性的分析：(1)电动自行车对的间距、相对速度与速度夹角的统计特性：以电动自行车对间距L等于0.5m为统计间隔，计算多个轨迹点上相对速度Vxd及速度夹角θ的平均值，得到三者之间相互关系；(2)电动自行车对的相对速度变化值、速度夹角变化值的统计特性：电动自行车对的相对速度的变化值与速度夹角的变化值是反映冲突发生与否以及严重程度的本质变量；2)电动自行车交通冲突判别指标的确定；3)电动自行车交通冲突类型的判别：(1)交通冲突存在性判别；(2)交通冲突严重性判别。
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