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公开(公告)号：CN116401490A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310048451.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏轨迹数据重构的汽车碳排放计算方法，该方法利用在普通城市道路上行驶的轻型燃油汽车轨迹数据，分析不同采样频率下轨迹片段的加速度分布特征，根据加速度分布特征对稀疏轨迹数据进行逐秒重构，进而基于重构的轨迹数据通过碳排放估计模型计算排放。与现有技术相比，本发明避免了稀疏轨迹数据难以输入排放估计模型的问题，同时克服了现有的稀疏轨迹插值重构方法应用于碳排放估计时会严重低估排放的问题，本发明适用于多种采样频率的轨迹数据，以基于加速度分布插值为核心逐秒进行轨迹重构，可以有效提高碳排放计算精度，提供了基于稀疏轨迹进行车辆碳排放计算的新视角，具有较好的创新性。
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公开(公告)号：CN110889427B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910978947.2
申请日：2019-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N5/04 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种拥堵交通流溯源分析方法，包括以下步骤：步骤S1：基于拥堵区域的车辆的自动车辆识别器数据和车辆道路来源数据，构建深度神经网络多分类模型，得到车辆的空间来源；步骤S2：基于车辆的空间来源和自动车辆识别器数据，构建深度神经网络回归模型，得到车辆的时间溯源结果。与现有技术相比，考虑拥堵区域交通流的来源信息，从而具备从网络层面进行缓堵的能力，提供了缓解拥堵的新研究视角；相比传统机器学习算法，在推理准确度上能够明显提高。
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公开(公告)号：CN116340718A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310048452.6
申请日：2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹数据的汽车碳排放估计模型构建方法及系统，其中方法基于在道路上运行的汽车轨迹及碳排放数据，以瞬时速度、加速度及比功率为自变量，以车辆瞬时碳排放率为因变量，构建一种基于轨迹数据的轻型燃油汽车碳排放估计模型。与现有技术相比，本发明避免了现有碳排放估计模型中输入参数复杂、以及基于轨迹数据的碳排放估计方法中忽略排放产生原理的问题，提出以便于采集的瞬时速度、加速度轨迹数据以及反映排放产生原理且可间接计算获取的比功率为模型的自变量，提供了构建车辆碳排放估计模型的新思路，具有较好的创新性。
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公开(公告)号：CN113506013B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110831921.2
申请日：2021-07-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的中运量公共交通系统综合效益评价方法，具体包括以下步骤：S1、获取公交车辆公共交通系统的多源数据，作为综合效益评价指标体系的基础数据；S2、根据中运量公交交通系统的运行特征及服务特性，构建中运量公交的综合效益评价指标体系；S3、结合综合效益评价指标体系的基础数据，基于综合赋权法计算得到中运量公交交通系统的综合效益评价值。与现有技术相比，本发明具有降低描述型、定性型评价指标的偏好程度影响，保证评价结果的客观性，促进公交服务水平的进一步提升等优点。
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公开(公告)号：CN113781768B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110908433.7
申请日：2021-08-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于储备通行能力的热点片区交通组织控制协同方法，包括以下步骤：1)采集热点片区道路网络基础交通数据，构建热点片区路网描述性集合；2)基于热点片区路网运行效益最大化，建立交通组织控制协同优化模型，实现对路段及交叉口各车道方向、功能和信号配时的协同优化；3)采用启发式算法求解交通组织控制协同优化模型，生成针对性的热点片区交通组织控制组合优化方案。与现有技术相比，本发明具有采用双层协同优化模型协同优化、提高整体运行效率、时空资源充分挖掘和有效利用等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111216637B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010074312.2
申请日：2020-01-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向安全辅助功能的车载抬头显示系统，包括：主板，提供串口并进行计算；投影屏，与主板连接，提供倒像；显示屏，为半透半反屏，显示安全辅助信息，所述安全辅助信息包括车道变换警告、行人碰撞警告和施工区预警等；摄像头，与主板连接，置于车内，拍摄驾驶员脸部图像并将驾驶员脸部图像传递至主板；工作时，主板接收路侧信息和摄像头传递的驾驶员脸部图像，主板根据路侧信息更新显示屏上的安全辅助信息，同时主板识别驾驶员的驾驶状态，并根据驾驶员的驾驶状态调节显示屏上的安全辅助信息，以适应驾驶员状态。与现有技术相比，可显著减少道路安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN113506452B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110694972.5
申请日：2021-06-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车群事故风险的快速路多匝道协同控制方法，包括：S1、获取车群的控制步长，在每个控制步长内计算事故风险指数，判断是否大于预设阈值，若是转至步骤S2，否则继续监测；S2、确定需要进行控制的匝道，获取进行匝道控制的启动时刻；S3、根据METANET匝道汇入模型和基于安全因素的ALINEA算法分别计算匝道调节率，并取两者的较小值，作为最终的匝道调节率；S4、获取匝道控制周期，结合匝道调节率计算得到匝道的绿灯时间；S5、获取匝道上的车辆排队长度，对绿灯时间进行调整，得到下一时段的匝道的绿灯时间。与现有技术相比，本发明具有降低车群事故风险，提高交通安全，多匝道实施控制，避免高事故风险的车群从上游转移到下游等优点。
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公开(公告)号：CN112419709B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011106542.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于路段异质性的快速路事故风险实时预测方法，具体包括以下步骤：S1.获取目标快速路的道路几何数据，以此划分相应的路段类型，并获取历史事故数据，提取事故发生时间；S2.根据路段类型和事故发生时间，结合显著性检验和随机森林算法，计算得到快速路事故风险的主要来源；S3.基于快速路事故风险的主要来源建立事故风险预测模型，实时获取交通流数据和天气数据，结合道路几何数据输入事故风险预测模型，输出获得事故风险预测结果；S4.根据事故风险预测结果，判断是否需要采取交通管控措施，若是则实施相应的交通管控策略，否则返回步骤S3。与现有技术相比，本发明具有实时性较好、提高事故风险预测模型的准确度与可移植性等优点。
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公开(公告)号：CN113361885A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110589274.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的双目标城市公交效益评价方法，包括以下步骤：1)定义供需匹配程度与时空资源占用指数两个评价指标；2)通过公交站点经纬度数据、公交GPS轨迹数据和IC卡刷卡数据提取乘客出行需求并获取车辆到站时刻表；3)根据乘客出行需求与车辆到站时刻表分别计算得到供需匹配程度与时空资源占用指数；4)构建双目标公交效益评价体系结合供需与时空资源角度评价公交效益。与现有技术相比，本发明具有同时考虑时空维度和供需平衡，将公交系统和道路系统有效联系起来等优点。
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公开(公告)号：CN113327418A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110600439.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种快速路拥堵风险分级实时预测方法，包括以下步骤：1)根据目标快速路的道路几何数据划分目标快速路的路段单元；2)根据各路段单元的交通流历史数据获取目标路段的自由流速度；3)计算道路交通指数，并据此划分各路段单元的拥堵等级；4)根据拥堵等级、道路几何数据、交通流数据和天气数据进行变量筛选后构建拥堵风险实时预测模型，并进行拥堵风险概率预测；5)根据拥堵风险概率预测结果判断是否需要采取交通管控措施，若是则采取相应管控措施，实现动态调节，否则返回步骤4)。与现有技术相比，本发明将拥堵程度分级，并充分考虑了各拥堵等级之间的序列性关系，具有准确度高、可解释性佳、可用性强等优点。
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