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公开(公告)号：CN119580519A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411687582.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司 , 合肥市公安局交通警察支队
IPC: G08G1/097
Abstract: 本发明公开一种交通信号灯故障检测的一体化运维方法，所述方法包括：S1、信号灯端检测与故障研判：由信号灯端故障检测电路采集信号灯各灯色通道的输入电压电流值和输出电压电流值，以区分异常断电和灭灯控制；S2、信号灯分组管理与信息汇聚：信号灯将自检数据传输至近点分机，所述分机将汇总转换后的信号灯自检数据传输至路口主机；S3、灯机一体化故障检测：信号机通过接入主机上报的信号灯自检数据及连接状态，生成具有精准定位的信号灯、外线故障信息以及多通道绿冲突研判；S4、灯机一体化故障运维：将故障发生定位至信号灯或信号灯连接外线或信号机输出外线。满足信号灯故障精准检测和快速定位处置需求。
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公开(公告)号：CN118711386A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410754737.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于模糊强化学习的交叉口交通信号控制方法，所述方法包括通过设置车辆状态变量、信号灯动作变量以及奖励函数来构建强化学习信号灯智能体；输入到达交叉口的车辆状态数据，并执行模糊推理策略选择输出信号灯动作；得到新的所述车辆状态数据和当前奖励值，并将数据放入经验回放池；待所述经验回放池的数据达到一定容量，抽取一批数据进行训练直至达到停止条件；使用训练好的所述强化学习信号灯智能体进行所述交叉口的交通信号控制。该方法克服了强化学习模型训练难以收敛不稳定的弊端，解决了交叉口车辆等待时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN117423074A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311531764.9
申请日：2023-11-15
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种基于城市高点视频监控的车辆检测方法。该方法根据参照物计算真实世界和相机图像的映射关系；利用实际位置判断出路口区域、各个车道区域以及车道区域内的每条车道，在图像上叠加线条图层，形成虚拟道路标线。同时，将固有背景遮挡覆盖的区域通过不规则多边形绘制，并设置遮挡影响因子；根据得到的图像作为训练数据，并对图像数据进行图像增强，通过图像增强技术训练检测模型。最后，利用训练完成的检测模型对城市高点摄像头摄制的视频画面进行车辆检测。本发明在处理复杂环境中的遮挡问题上表现出色，有效提高了车辆检测的准确性和效率，具有重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN120070577A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510212360.6
申请日：2025-02-25
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司 , 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: G06T7/73 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于雷视融合的引导车对场面航空器的感知方法与系统，方法包括S1、基于中心热力图与分类警觉机制的初始化查询：基于雷达点云数据生成的鸟瞰图来预测热力图，从热力图中选取候选对象，并通过类别嵌入的方法将候选对象的类别信息融入到查询对象的特征中；S2、基于SMCA模型的雷视融合：初始化后的查询对象的特征和图像数据的特征执行交叉注意力计算，完成跨模态特征融合；S3、基于不确定性优化的损失函数训练：根据置信度参数来动态调整损失函数的贡献权重；S4、输出引导车对场面航空器的感知结果。实现将雷达感知和高分辨率图像的优势相结合，并抵消了二者单独使用时存在的不足，提升了机场引导车对场面航空器的感知精度。
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公开(公告)号：CN115909742A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211537227.0
申请日：2022-12-02
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法，用于将采集到的相同时空粒度下同一交通特征参数的数据融合和不同交通特征参数的数据聚合，以获取一个空间研究单位下的各种交通流指标，首先标定不同检测系统下交通特征参数的置信度；针对可直接获取的交通流指标，选取置信度最大的检测器提供的交通特征值作为该空间研究单位的交通流指标；针对无法直接获取的交通流指标，通过交通特征值推导获得该空间研究单位的交通流指标。本发明解决城市智能交通系统中不同类别的交通检测系统孤立运行和数据融合应用问题，提高数据利用率和可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113192318A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110128223.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司 , 公安部交通管理科学研究所 , 安徽畅通行交通信息服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动控制的区域交通信号动态优化方法及系统，包括：解析路网拓扑结构，得到路口控制区域中的路口属性参数，所述路口属性参数包括分析交通流和控制通道；基于车道级状态监测和所述路口属性参数，得到分析交通流和控制通道的交通监测状态指标；基于所述交通检测状态指标和信号控制方案，构建满足信号控制适应需求的路口存储转发状态空间方程；构建满足均衡控制和收敛需求的迭代学习控制模型，对所述路口存储转发状态空间方程进行迭代优化，实现交通信号实时优化控制；采用该区域交通信号动态优化方法，能够适应不同信控设计方案和基于转向的需求变化，实现路口精细化控制，自动化程度高，不易产生溢流。
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公开(公告)号：CN115798234B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202211392779.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明的一种城市道路交叉口时段划分方法及存储介质，其方法包括定点交叉口多维数据采集；对历史数据聚合，计算小时交通量；小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支数据、转向数据进行划分；使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果。通过本发明依托城市交通流量监测设备采集到的流量数据，更加快速便捷的计算出城市路口信号控制方案的精细化时段划分结果，对路口连续的交通通行需求接近的时段汇聚分组划类，后续对此时段内更为稳定的数据进行信号控制优化配时，使用同一套配时方案进行信号控制，充分利用交叉口信号机的时空资源。
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公开(公告)号：CN118053302A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410169609.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开一种针对固定相序的信号配时优化方法，所述方法具体包括以下步骤：S1、获取路口参数，解析各交通流的放行结构；S2、根据最小绿约束，首次初始化配时方案，并对各交通流不连续出现的相位赋予最小绿时间；S3、基于交通流饱和度，二次初始化配时方案，针对各交通流连续出现的情况，选择合适的相位增加绿灯时间以满足各交通流单次运行时的最小绿约束；S4、基于期望饱和度和周期时长，优化相位时长。本发明具备优化方向明确、优化速度快、优化收益高的优势。
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公开(公告)号：CN117857740A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311658848.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本申请提出了一种针对交通任务实时监控的方法及系统，涉及交通管理领域，其中方法内容包括：在前端确定交通任务车辆预经过路口的电子地图定位，并将预经过路口的监控设备与所述电子地图定位绑定，所述监控设备用于采集并显示路口实时视频和识别交通任务车辆；在前端基于所述电子地图定位创建电子地图上的交通任务线路；基于电子地图上的交通任务线路和交通任务车辆的识别结果，在前端生成交通任务的实时监控数据。本申请能够实现城区道路交通任务不依赖于GPS、北斗等实时位置信息的上报实现交通任务监控视频的自动切换。
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公开(公告)号：CN117116066A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311136609.7
申请日：2023-09-04
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于参数标定和改进Webster配时法的交通信号优化方法，所述方法包括在路口停车线前各车道布设检测线圈，采集过车信息并本地存储；基于交通流理论分析，根据所述过车信息标定饱和车头时距并计算各车道的饱和流量，减少过饱和交通流对信号配时的影响；针对相位搭接和阶段二次放行提出相位剩余流量比的概念，解决Webster配时法在所述相位搭接和所述阶段二次放行的信号配时需求下的适应问题；在所述信号配时自主优化环节中，若所述信号配时满足最小绿约束关系，则所述信号配时结束；若所述信号配时不满足最小绿约束关系，则进入最小绿调整流程；在进行实时优化时，则下一个周期执行更新后的所述信号配时并重新记录所述过车信息；在进行配时优化时，则基于历史数据在某一固定时间段内进行调整。解决传统配时方法在实际应用场景中基础参数设置不合理、使用受限等问题，并有助于建立快速、准确、稳定的交通信号自适应优化系统。
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