公开(公告)号：CN119964378A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510128394.7

申请日：2025-02-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  李宇暄 ,  岳圣 ,  唐明 ,  吴欢 ,  王思祺 ,  赵昆 ,  蒋硕

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052

Abstract: 本发明公开了一种面向城市智能网联混合交通流的车道级拥堵预测方法。所述方法分为六个步骤，即获取智能网联车辆的瞬时位移与智能网联车辆的瞬时速度、测算非智能网联车辆的瞬时位移与非智能网联车辆的瞬时速度、计算目标车道上混合交通流平均速度、搜寻目标车道上混合交通流平均速度时间序列特征点、计算目标车道上混合交通流总紊乱并搜寻混合交通流总紊乱时间序列特征点、预测目标车道单次拥堵变化的结束时刻与该时刻混合交通流平均速度。所述方法通过建模表达路段各车道微观车辆运动状态变化对目标车道速度与拥堵演变的影响，将采集到的实时交通流数据作为模型输入，输出拥堵趋势与交通流速度的预测结果，从而达到预防和缓解拥堵的目的。

公开(公告)号：CN120032326A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510067966.5

申请日：2025-01-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  赵昆 ,  唐明 ,  张慧永 ,  张证 ,  王思祺 ,  蒋硕

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/126

Abstract: 本申请提出了一种基于GAG‑YOLO模型进行卫星遥感图像中车辆识别的方法，属于卫星遥感图像目标识别领域。本申请结合GIS数据，提高模型的数据处理效率；在主干网络中添加注意力机制，以加强模型的特征提取能力并提高卫星遥感图像中车辆目标的识别精度；应用遗传算法获得模型的最优训练超参数。具体步骤包括：1.对卫星遥感图像进行处理，创建模型数据集；2.基于YOLOv5算法，结合GIS数据、注意力机制与遗传算法创建GAG‑YOLO模型，对GAG_YOLO模型的输出端进行适用于卫星遥感图像的设置并应用模型数据集对模型加以训练与验证；3.利用训练后的GAG‑YOLO模型，对目标卫星遥感图像中的车辆进行识别。本申请提出的方法经实际验证能够实现城市大范围、高效率、高精度的车辆识别。

公开(公告)号：CN119360612A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411465716.9

申请日：2024-10-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  李宇暄 ,  岳圣 ,  唐明 ,  吴欢 ,  王思祺 ,  赵昆 ,  蒋硕

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种考虑车辆间运动状态差异和滞后效应的高速公路交通流速度预测方法。具体预测方法分为六个步骤，即步骤一、计算单一车辆对交通流产生的紊乱；步骤二、将单一车辆对交通流产生的紊乱进行道路单元分配；步骤三、计算所有道路单元的总紊乱；步骤四、构建滞后效应模型；步骤五、确定滞后效应模型的滞后期数与系数；步骤六、预测交通流速度。所述方法根据高速公路智能化程度辅以感应线圈、车载GPS等检测设备采集车辆实时轨迹信息并预测交通流速度，有利于及时采取交通管控措施，达到预防和缓解拥堵的目的，从而提升交通系统的运行效率和安全性，为高速公路交通流速度预测与交通流组织管控提供理论依据和模型支持。