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公开(公告)号：CN106600981B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610924277.2
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式声传感信息的断面双向速度估计方法。传统的道路交通流车流速度检测主要依赖于地埋式环形感应线圈检测器、雷达测速检测器、视频检测器等，这些检测方法存在着易损坏、埋设成本高、点式感应的缺陷。本发明是基于光纤传感的分布式声学检测器获得不同检测断面由于车辆振动引起的光纤振动数据，通过数据处理，得到不同区段车辆双向速度。本发明充分利用了已铺设的路侧光纤资源，实现了车辆速度检测，弥补了传统检测方法成本高、分布不均的缺陷，为交通管控提供了一种新的信息获取思路和方法。
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公开(公告)号：CN106448188A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610924278.7
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式声传感数据的道路区间双向车流速度估计方法。传统的速度检测方式对车流速度的估计主要是点式的、固定位置的，这种估计特性会导致不同路段的车流速度数据样本量不足和分布不均匀，进而影响交通管理者对相关交通参数设置的偏差。本发明基于分布式声传感系统的全路段、全时间的交通车流数据，利用最小二乘法直线拟合获取不同情况，不同时间段的车流速度估计，继而对数据处理获得各个时段区间车流平均速度估计。本发明设计新颖合理，安全便捷，安装成本低，性能可靠，能够实时快速获得车流车速，也能对数据进行后期处理。
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公开(公告)号：CN106408939A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610924284.2
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G08G1/0125 , G06K9/622 , G06K9/6276
Abstract: 本发明提供了一种基于密度峰值聚类的交通流量序列划分方法。本发明利用距离方差衡量子序列的相似程度：计算每条子序列的局部密度衡量序列间相互聚集程度，序列间距离用于衡量类分离程度，结合局部密度和序列间距寻求聚类中心；利用密度值将非聚类中心序列进行分类，从而得到交通流量序列的合理分组，最终输出聚类结果。本发明中的同一类中的子序列均可采用相同的时段划分方案和信号控制方案，在确保交通流运行效率的前提下，减少了定时控制策略下时段划分和信号优化的工作量。
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公开(公告)号：CN106408939B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610924284.2
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于密度峰值聚类的交通流量序列划分方法。本发明利用距离方差衡量子序列的相似程度：计算每条子序列的局部密度衡量序列间相互聚集程度，序列间距离用于衡量类分离程度，结合局部密度和序列间距寻求聚类中心；利用密度值将非聚类中心序列进行分类，从而得到交通流量序列的合理分组，最终输出聚类结果。本发明中的同一类中的子序列均可采用相同的时段划分方案和信号控制方案，在确保交通流运行效率的前提下，减少了定时控制策略下时段划分和信号优化的工作量。
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公开(公告)号：CN106448188B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201610924278.7
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式声传感数据的道路区间双向车流速度估计方法。传统的速度检测方式对车流速度的估计主要是点式的、固定位置的，这种估计特性会导致不同路段的车流速度数据样本量不足和分布不均匀，进而影响交通管理者对相关交通参数设置的偏差。本发明基于分布式声传感系统的全路段、全时间的交通车流数据，利用最小二乘法直线拟合获取不同情况，不同时间段的车流速度估计，继而对数据处理获得各个时段区间车流平均速度估计。本发明设计新颖合理，安全便捷，安装成本低，性能可靠，能够实时快速获得车流车速，也能对数据进行后期处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600981A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610924277.2
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G08G1/052 , G08G1/0125
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式声传感信息的断面双向速度估计方法。传统的道路交通流车流速度检测主要依赖于地埋式环形感应线圈检测器、雷达测速检测器、视频检测器等，这些检测方法存在着易损坏、埋设成本高、点式感应的缺陷。本发明是基于光纤传感的分布式声学检测器获得不同检测断面由于车辆振动引起的光纤振动数据，通过数据处理，得到不同区段车辆双向速度。本发明充分利用了已铺设的路侧光纤资源，实现了车辆速度检测，弥补了传统检测方法成本高、分布不均的缺陷，为交通管控提供了一种新的信息获取思路和方法。
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公开(公告)号：CN106408960A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610924283.8
申请日：2016-10-29
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G08G1/08 , G06K9/6218
Abstract: 本发明提供了一种基于有序聚类的信号控制时段分割方法。本发明利用交通流量的实际序列规律性波动，将相似性较高的时间序列进行分割聚类，从而得到交通时段的合理划分，界定交通控制时段划分方案。本发明实现了交叉口信号控制时段数目的自动优化，从而得到交通流量的合理分组。
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公开(公告)号：CN107256635B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710576789.9
申请日：2017-07-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种智能交通中基于分布式光纤传感的车辆识别方法。该方法利用路侧已有通信光纤或在路侧铺设光纤，将光纤振动检测传感单元接入路侧光纤，形成分布式光纤传感系统，利用系统收集在光纤附近移动的车辆振动信息。对采集的振动信号进行时域分析、频域分析和时频结合分析，提取可以表征车辆振动的特征，形成特征向量。通过模式识别的方法，使用所提取的特征向量，识别振动目标的种类、位置和数量等交通统计量。本发明克服了传统车辆检测的盲点，并提高了智能交通中车辆检测的识别率和可靠性。
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公开(公告)号：CN108197651A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711496108.4
申请日：2017-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于振动传感器的车辆识别方法，能够自动识别车辆类型。该方法利用振动传感器接收车辆引起的路面振动信号，对采集的振动信号进行经验模态分解，得到一组固有模态函数，对每个固有模态函数乘以不同权重，再对固有模态函数求和形成一个新的信号，对新生成的信号进行功率谱分析，获取MFCC特征向量，训练BP神经网络得到分类器，用于识别车辆种类。本发明车辆识别方法鲁棒性强，识别率高，可用于军事车辆分类以及民用中的智能交通系统，前景广阔。
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公开(公告)号：CN107256635A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710576789.9
申请日：2017-07-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种智能交通中基于分布式光纤传感的车辆识别方法。该方法利用路侧已有通信光纤或在路侧铺设光纤，将光纤振动检测传感单元接入路侧光纤，形成分布式光纤传感系统，利用系统收集在光纤附近移动的车辆振动信息。对采集的振动信号进行时域分析、频域分析和时频结合分析，提取可以表征车辆振动的特征，形成特征向量。通过模式识别的方法，使用所提取的特征向量，识别振动目标的种类、位置和数量等交通统计量。本发明克服了传统车辆检测的盲点，并提高了智能交通中车辆检测的识别率和可靠性。
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