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公开(公告)号：CN114239948B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111502174.4
申请日：2021-12-10
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解单元的深度交通流预测方法、介质及其设备。该方法首先获取所预测路段的交通流数据，由交通流数据时序上的自相关性获取时序间的自相关系数并生成新的时序信息，新的时序信息通过序列分解模块获取时序的周期项和趋势项，然后通过时序分解单元堆叠的方法逐步多次获取时序完整的周期项、趋势项，最后加权周期项和趋势项预测交通流。本发明方法得到的预测数据值与实际测量的真实数据值更吻合，能反应未来的实际交通流水平，因此本发明在交通流预测方面具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN112686103B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011495988.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种车路协同的疲劳驾驶监测系统，属于智能交通领域。本发明提出了一种结合车路协同的基于嵌入式深度学习计算单元的疲劳驾驶监测系统，包括电路板组件及结构件。该系统可通过双目视觉实时对驾驶人员的面部表情进行捕获，并通过图像融合增强后，通过深度神经网络对其驾驶状态是否属于疲劳驾驶进行分类，当分类结果判定为疲劳驾驶时，系统将通过定位模块获得车辆的高精定位信息，附加当前时间地点以及驾驶员的疲劳状态信息，通过网络通信模块进行信息发布，以预防潜在风险。
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公开(公告)号：CN114239948A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111502174.4
申请日：2021-12-10
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解单元的深度交通流预测方法、介质及其设备。该方法首先获取所预测路段的交通流数据，由交通流数据时序上的自相关性获取时序间的自相关系数并生成新的时序信息，新的时序信息通过序列分解模块获取时序的周期项和趋势项，然后通过时序分解单元堆叠的方法逐步多次获取时序完整的周期项、趋势项，最后加权周期项和趋势项预测交通流。本发明方法得到的预测数据值与实际测量的真实数据值更吻合，能反应未来的实际交通流水平，因此本发明在交通流预测方面具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN114527752B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210088488.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种低卫星信号环境下轨道巡检机器人检测数据精确定位方法。本发明在巡检过程中基于内置的惯性传感器输出连续里程数据，并通过基于深度卷积循环神经网络的标识牌检测定位模块以及线路特征定位模块识别到关键里程节点，在连续里程数据上通过统一的时间信息来回溯标定各个关键里程节点的位置信息，达到修正里程的目的。本发明在轨道巡检机器人加装惯导传感器的基础上，利用巡检机器人原有的传感设备和既有数据集就能进行关键里程节点的修正，亦不需要在线路上加装额外设备，同时采用时间信息回溯标定的方式也避免了多元异构数据的融合问题。本发明使得轨道巡检机器人能够在巡检数据上达到亚米级的定位精度，方便之后的线路维护工作。
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公开(公告)号：CN112686103A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011495988.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种车路协同的疲劳驾驶监测系统，属于智能交通领域。本发明提出了一种结合车路协同的基于嵌入式深度学习计算单元的疲劳驾驶监测系统，包括电路板组件及结构件。该系统可通过双目视觉实时对驾驶人员的面部表情进行捕获，并通过图像融合增强后，通过深度神经网络对其驾驶状态是否属于疲劳驾驶进行分类，当分类结果判定为疲劳驾驶时，系统将通过定位模块获得车辆的高精定位信息，附加当前时间地点以及驾驶员的疲劳状态信息，通过网络通信模块进行信息发布，以预防潜在风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100850B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210578985.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混合交通流控制方法、介质及设备。本发明视区域路网交通流被控对象，为被控区域路网建立高精度数字孪生空间，通过感知节点对交通流进行采集并进行统计处理并映射至所建立数字孪生空间，进而设计多智能体深度强化学习算法，实现该区域路网交通流的动态调节并进行评估。本发明所设计多智能体深度强化学习算法，采用多表演者‑评论家框架，融合重要性采样机制、长短记忆网络和注意力机制，以道路通行率为优化目标，通过策略迭代方法生成近似最优策略，结合车速控制算法生成多节点限速指令，对区域路网交通流进行调节。本发明方法的应用，能够有效提升区域路网交通流量，对于拥堵治理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114527752A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210088488.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种低卫星信号环境下轨道巡检机器人检测数据精确定位方法。本发明在巡检过程中基于内置的惯性传感器输出连续里程数据，并通过基于深度卷积循环神经网络的标识牌检测定位模块以及线路特征定位模块识别到关键里程节点，在连续里程数据上通过统一的时间信息来回溯标定各个关键里程节点的位置信息，达到修正里程的目的。本发明在轨道巡检机器人加装惯导传感器的基础上，利用巡检机器人原有的传感设备和既有数据集就能进行关键里程节点的修正，亦不需要在线路上加装额外设备，同时采用时间信息回溯标定的方式也避免了多元异构数据的融合问题。本发明使得轨道巡检机器人能够在巡检数据上达到亚米级的定位精度，方便之后的线路维护工作。
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公开(公告)号：CN115100850A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210578985.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混合交通流控制方法、介质及设备。本发明视区域路网交通流被控对象，为被控区域路网建立高精度数字孪生空间，通过感知节点对交通流进行采集并进行统计处理并映射至所建立数字孪生空间，进而设计多智能体深度强化学习算法，实现该区域路网交通流的动态调节并进行评估。本发明所设计多智能体深度强化学习算法，采用多表演者‑评论家框架，融合重要性采样机制、长短记忆网络和注意力机制，以道路通行率为优化目标，通过策略迭代方法生成近似最优策略，结合车速控制算法生成多节点限速指令，对区域路网交通流进行调节。本发明方法的应用，能够有效提升区域路网交通流量，对于拥堵治理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN218912435U
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202122312216.X
申请日：2021-09-23
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
IPC: E04H12/18 , G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种空间结构可调节的数字化信息物理融合的智慧路杆。该路杆包括立柱和悬挑固定于立柱上部的横杆，所述立柱底部通过滑动导轨与滑轨台座相结合，以实现直线滑移效果；立柱底部内含旋转升降装置，包括旋转机构和升降机构，以实现垂直升降效果和水平旋转效果，且旋转机构和升降机构使用相互独立的两个电机进行驱动，可以更方便的养护路杆上安装的电子设备。立柱通过套筒与横杆进行固连，更进一步增加整体机构垂直升降的灵活性。本实用新型在路杆上设置了数字化信息物理融合设备的固定位点，且通过机电结构设计来保障其安装、维护的便捷性，便于集成为具备信息物理融合功能的数字化智慧路杆。
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公开(公告)号：CN215632046U
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202121200511.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本实用新型公开了一种用于安装多源感知融合系统的智慧路杆。该路杆包括立柱和悬挂固定于立柱上部的横杆，所述立柱底部通过旋转升降装置固定于基座上；所述旋转升降装置包括中空旋转平台和垂直升降机构。中空旋转台和垂直升降机构公用同一个电机进行驱动，能够分别实现立柱和横杆的水平旋转以及垂直升降，可以更方便的养护路杆上安装的电子设备。另外，本实用新型在路杆上设置了多源感知融合系统中各种传感器、通信系统、显示设备组件的固定位点，且通过机电结构设计来保障其安装、维护的便捷性，便于集成形成具备车路协同多源感知融合功能的数字化智慧路杆。
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