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公开(公告)号：CN119622124B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510165278.2
申请日：2025-02-14
Applicant: 杭州市城乡建设发展研究院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑邻域影响的出行链目的地选择预测方法。本发明将区域划分成一个个单独的交通小区，通过空间位置关系，确定不同交通小区的邻接矩阵；基于出行链框架的交通模型预测得到不同交通小区不同群体不同目的的出行总量，基于不同出行目的，计算不同交通小区的对不同目的的服务水平。基于邻接矩阵，构建交通小区之间的图卷积神经网络，充分学习本小区周边邻域小区的特征。最后利用logit模型综合考虑小区可达性，小区及邻域的综合吸引力水平以及小区所属区位的K参数，来进行目的选择概率计算。本发明通过刻画交通小区之间阻抗，图神经网络计算小区及其周边小区区位影响，K参数等因子，通过logit模型，实现出行链出行的目的地选择预测方法。
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公开(公告)号：CN119622124A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510165278.2
申请日：2025-02-14
Applicant: 杭州市城乡建设发展研究院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑邻域影响的出行链目的地选择预测方法。本发明将区域划分成一个个单独的交通小区，通过空间位置关系，确定不同交通小区的邻接矩阵；基于出行链框架的交通模型预测得到不同交通小区不同群体不同目的的出行总量，基于不同出行目的，计算不同交通小区的对不同目的的服务水平。基于邻接矩阵，构建交通小区之间的图卷积神经网络，充分学习本小区周边邻域小区的特征。最后利用logit模型综合考虑小区可达性，小区及邻域的综合吸引力水平以及小区所属区位的K参数，来进行目的选择概率计算。本发明通过刻画交通小区之间阻抗，图神经网络计算小区及其周边小区区位影响，K参数等因子，通过logit模型，实现出行链出行的目的地选择预测方法。
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公开(公告)号：CN120089010A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510249619.4
申请日：2025-03-04
Applicant: 四川警察学院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , G08G1/015
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据下蒙特卡洛抽样的电警卡口监测车辆轨迹补全方法，属于车辆轨迹补全技术领域。解决了现有技术中传统的车辆轨迹补全方法因难以确定不同类型车辆行驶的起讫点导致的轨迹补全结果不准确的问题；本发明计算最短路径，补全电警卡口系统的检测点之间的道路序列，得到车辆检测的道路序列；基于信令大数据，构建交通分配模型，对实际的道路网络进行交通分配，得到交通小区之间的出行轨迹序列和出行距离分布曲线；进行路网序列匹配，获取检测车辆路径集；采用蒙特卡洛随机抽样，选取符合平均出行距离分布曲线分布的路径作为车辆出行的完整出行轨迹。本发明提升了轨迹补全结果的完整性，可以应用于卡口检测设备下的车辆路径补全。
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公开(公告)号：CN120085670A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510248994.7
申请日：2025-03-04
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于强化学习的管廊式低空飞行冲突解脱方法和装置，方法包括：将当前物理无人机的当前物理运动状态数据映射为目标虚拟无人机的目标虚拟运动状态数据；在目标仿真平台中，根据目标虚拟运动状态数据确定目标虚拟无人机的当前虚拟管廊功能区域；基于当前虚拟管廊功能区域，结合目标虚拟运动状态数据和初始虚拟无人机编队对应的虚拟编队运动状态数据，生成目标虚拟无人机编队；基于强化学习算法计算目标虚拟无人机编队的虚拟编队冲突解脱策略，将虚拟编队冲突解脱策略作为物理编队冲突解脱策略，以控制当前物理无人机根据物理编队冲突解脱策略飞行。本申请能够提高管廊式低空交通系统的运行效率，可广泛应用于无人机技术领域。
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公开(公告)号：CN117392854B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311703937.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于高速公路收费数据提取行政区域OD方法，属于智能交通技术领域。包括以下步骤：S1.获取高速公路收费数据，对高速公路数据进行清洗，匹配车辆出入口收费站对应的收费数据，获得每个车辆的OD信息；S2.基于区域社会经济发展影响力和区域‑收费站可达性构建收费站‑行政区域关系矩阵，表征收费站与出入车辆关联行政区域的关联强度；S3.基于不同收费站间的交通量，计算区域交通量OD矩阵。本发明解决了现有技术中存在的区域OD计算结果不精确的技术问题。本发明充分考虑了收费站与行政区域的关联关系，有效的提升了行政区域间高速公路交通量的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117236078A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311501059.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F30/10 , G08G1/01 , G06F111/04
Abstract: 一种基于双层约束的高速公路交通检测器布设方法，属于公路交通信息化技术领域。为解决检测器在高速公路上的有效进行布设的问题，本发明利用VISSIM软件构建高速公路场景仿真模型，通过在仿真模型中设置检测器检测点，采集断面的感知交通流量、车速、占有率数据；分析交通信息相关系数，构建检测器的交通信息感知完备度函数；设定交通信息感知完备度阈值，建立交通信息完备获取的约束条件；考虑交通数据的冗余感知区域，建立交通信息感知冗余度的约束条件；分析检测器布设的影响因素；构建双层约束的检测器布设模型，利用模拟退火算法进行求解，得到基于双层约束的高速公路交通检测器布设结果。本发明提供经济实用的检测器布设方案。
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公开(公告)号：CN116052436B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310344408.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 北京深研智慧交通科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种跨城出行方式识别方法、电子设备及存储介质，属于交通方式识别技术领域。包括以下步骤：S1.提取跨城出行数据；S2.标记特征明显的非机动化出行和高铁出行；S3.构建线路和站点缓冲区；S4.将手机信令基站图层与线路和站点缓冲区相交，为基站赋予线路属性和站点属性；S5.遍历当前未标记的出行数据的基站轨迹序列，对基站轨迹序列的网络属性求平均值，对当前起讫点基站的站点属性求平均值；S6.识别当前出行记录出行方式；S7.统计各方式分担率，若与先验概率误差不满足预设条件，调整缓冲区半径和线路属性平均值阈值，转到S3；S8.结束循环，输出出行记录的出行方式。本发明有效提高了出行方式识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115544599B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211469948.2
申请日：2022-11-22
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于交通仿真模型的参数校核标定方法，在初始阶段采用当前影响参数运行交通仿真模型输出仿真结果，结合仿真结果和观测结果进行校核分析，判断校核结果是否满足校核标准，当所述校核分析结果不满足所述校核标准时，对所述影响参数进行标定，以此达到对影响参数进行调整修正的目的，通过不断的循环该过程，能够不断的修正仿真结果，减少仿真结果与观测结果之间的偏差，使得仿真模型适合分析国内驾驶行为习惯下的交通运行情况，提高仿真模型输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116052436A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310344408.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 , 北京深研智慧交通科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种跨城出行方式识别方法、电子设备及存储介质，属于交通方式识别技术领域。包括以下步骤：S1.提取跨城出行数据；S2.标记特征明显的非机动化出行和高铁出行；S3.构建线路和站点缓冲区；S4.将手机信令基站图层与线路和站点缓冲区相交，为基站赋予线路属性和站点属性；S5.遍历当前未标记的出行数据的基站轨迹序列，对基站轨迹序列的网络属性求平均值，对当前起讫点基站的站点属性求平均值；S6.识别当前出行记录出行方式；S7.统计各方式分担率，若与先验概率误差不满足预设条件，调整缓冲区半径和线路属性平均值阈值，转到S3；S8.结束循环，输出出行记录的出行方式。本发明有效提高了出行方式识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115547058B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211535379.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于梯度下降的出行链模型参数快速标定方法，属于出行链模型参数标定技术领域。包括：S1.基于出行链模型的交通需求计算，通过交通需求迭代运算，获取出行链模型收敛状态下的道路阻抗和基于道路阻抗下的目的地选择和方式选择结果；S2.基于目的地选择结果和基于手机信令分析的交通小区分布矩阵进行目的地参数标定；S3.计算的目的地选择结果和待校核的方式分担率进行方式选择参数标定；S4.根据目的地选择和方式选择标定的模型参数，进行基于出行链模型的交通需求模型预测，直到目的地选择和方式选择的校核指标都满足校核要求。解决了现有技术中存在出行链模型参数多、标定校核工作复杂、工作量大、人工成本高的技术问题。
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