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公开(公告)号：CN117935552A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410105225.7
申请日：2024-01-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种无站立区公交的客流OD提取方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取车辆定位信息，检测车门开闭状态；基于所述车辆定位信息和车门开闭状态，进行乘客落座状态以及各站点上下车乘客数量的识别，所述乘客落座状态包括乘客入座行为和离座行为；根据各站点上下车乘客数量的识别结果，修正基于乘客落座状态识别结果获得的上下车站点识别结果；根据修正后的上下车站点识别结果，获得无站立区公交线路双方向指定时间段内的客流OD矩阵。与现有技术相比，本发明可以对无站立区公交客流OD进行高效、准确提取。
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公开(公告)号：CN116823475A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310789299.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q40/04 , G06F16/215 , G06F18/24 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于出行链与集成学习的公交乘客下车站点推断方法，包括以下步骤：采集公交多源数据；对多源数据进行数据清洗与预处理；融合多源数据，根据到站时间窗判断乘客上车站点；基于确定性算法的下车站点初步推断：根据出行链假设与乘客出行历史建立确定性算法推断乘客下车站点；基于集成学习的下车站点补充推断：对于确定性算法无法推断的行程，引入建成环境与公交线路外部信息，基于集成学习两层堆叠框架建立多分类模型进一步推断乘客下车站点。本发明基于公交多源大数据实现了非集计、站点级的单一票制公交乘客下车站点推断，可获取精准的公交客流时空分布特征，为公交运营组织优化提供参考。
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公开(公告)号：CN115880901A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211482795.5
申请日：2022-11-24
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G07C5/08 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V20/62 , G06V10/30 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于公交车载视频的交通违法实时流动监测方法及系统，该方法包括：使用公交车载前置摄像设备拍摄高清视频并进行去模糊增强；使用级联神经网络进行车道线识别与分类；使用目标检测与多目标跟踪算法进行环境车辆检测与跟踪；根据车辆与车道线的相对位置判断环境车辆是否存在交通违法行为及其类型；若车辆存在交通违法行为，采集图像线索并发送至交通违法管理云平台进行人工校核与判罚。与现有技术相比，本发明可基于公交车载视频对交通违法行为进行高频率、定时定线的实时流动监测，相比传统交通违法监测方法具有覆盖时空范围广、低成本、高效率的优点，有助于提高对交通违法行为的监管能力与效率。
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公开(公告)号：CN118711772A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410841911.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 同济大学
IPC: G16H40/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种急救车智能指派调度方法及系统，包括以下步骤：获取实时急救呼叫数据，输入智能指派调度模型，输出最优急救车指派调度方案，其中，所述智能指派调度模型的搭建和训练过程如下：S1、构建研究区域的交通网络模型；S2、生成模拟急救呼叫数据；S3、设计急救车指派调度的状态空间、动作空间与状态转移机制，搭建交互环境模拟器；S4、设计奖励函数、策略网络与评价网络，构建智能指派调度模型，在所述策略网络中引入动作屏蔽规则以限制在给定状态下采取的动作；S5、利用所述模拟急救呼叫数据对所述智能指派调度模型进行训练。与现有技术相比，本发明可以在压缩院前急救反应时间的同时，生成最优的急救车指派调度方案。
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