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公开(公告)号:CN118072536A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410345002.8
申请日:2024-03-25
Applicant: 贵州省凯里公路管理局 , 重庆交通大学
IPC: G08G1/09 , H05B45/30 , H05B47/105 , H05B47/115 , A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/0205 , A61B5/318 , G08G1/095 , G08G1/01 , G08G1/052
Abstract: 本发明涉及交通信号装置的技术领域,具体为一种基于眼动指标的雾灯诱导装置及诱导评价方法的技术方案。所述的雾灯诱导评价方法,包括采用车辆数据、心电信号指标和眼动指标构建雾灯诱导评价体系,采集山区道路信息构建模拟场景,在模拟场景中进行实车实验采集车辆数据、心电信号指标和眼动指标,对雾灯诱导装置开启和关闭下的实验数据进行对比分析,得到评价结果。该方法可以为雾灯诱导效果提供客观有效的评价,对雾灯诱导装置的优化和改进具有重要意义。
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公开(公告)号:CN120069549A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510156041.8
申请日:2025-02-12
Applicant: 重庆交通大学 , 浙江交通职业技术学院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及风险测评技术领域,具体为一种基于人格特质和社会属性的驾驶员风险等级辨识方法,包括:S1、采集驾驶员的人格特质和社会属性;S2、采集驾驶员的驾驶行为数据,产生实际驾驶员风险等级评估结果;S3、基于相关性分析方法确定关键人格特质和关键社会属性;S4、整合关键人格特质、关键社会属性和驾驶员风险等级评估结果,建立风险等级辨识数据集;S5、以关键人格特质和关键社会属性为输入,以驾驶员的风险等级为输出,基于多层感知器构建和训练驾驶员风险等级辨识模型;S6、验证驾驶员风险等级辨识模型的效果。该方法使用易采集的驾驶员个体特征数据进行驾驶员风险等级辨识,确保了风险等级辨识的准确性,且操作简便易于实施。
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公开(公告)号:CN117574508A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311602961.5
申请日:2023-11-28
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及护栏结构设计技术领域,具体为一种双层波形梁加固护栏的结构设计与优化方法。包括确定目标函数、设计变量及设计变量上下限;选取样本点,构造径向基函数近似模型函数,建立有限元模型并计算加速度数据;利用加速度数据与设计变量构建径向基近似函数模型;另外选取若干样本点进行有限元模型计算进行误差分析;使用优化算法进行最优化处理,在优化后得到的解集中选择最优解。该技术方案能够优化双层波形梁拱形加固护栏结构设计参数,提高护栏的缓冲能力。
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公开(公告)号:CN118886624A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410554132.2
申请日:2024-05-07
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于Q‑Learning强化学习的模块化公交系统,属于智能公交技术领域,包括服务终端、服务模式、运营调度系统和智能公交,所述的运营调度系统的数据信息通过Q‑Learning算法计算出最佳运营调度,把最佳运营调度的信息反馈给智能公交,两个所述智能公交之间可进行电力输送,采用粒子群算法对于每个智能公交求解出最佳充电位置;采用以上算法后,本发明具有如下优点:本发明通过Q‑learning,改进Q‑learning算法使其成为可以快速定制上门接送所有乘客的专属路线,提高公交出行方式的影响力。根据乘客实时的动态请求优化生成不同的线路,为乘客提供高效合理的出行服务。
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公开(公告)号:CN118366136A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410625225.X
申请日:2024-05-20
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及道路交通安全技术领域,具体涉及一种基于卡口轨迹数据的风险驾驶行为识别方法及装置,方法包括:S1、提取驾驶员风险驾驶行为类型;将风险驾驶行为进行数值化,划分风险驾驶行为参数的阈值,计算驾驶员风险驾驶倾向的个性化评分;评定各风险驾驶行为权重,整合计算出个体驾驶员风险驾驶行为谱特征值;S2、基于风险驾驶行为谱特征值和驾驶员行车状态分类,对隧道进出口路段驾驶行为数据集进行分割和标注,建立基于多种数据均衡‑集成学习算法的风险驾驶行为识别模型,对多个风险驾驶行为识别模型确定最优模型。如果识别出该驾驶员在当前路段发生符合识别模型的风险驾驶行为,则发出警报信号给该驾驶员所对应的客户端,从而提高驾驶员在隧道进出口路段行驶的安全性。
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公开(公告)号:CN117610362A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311608752.1
申请日:2023-11-28
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F30/13 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于车辆碰撞技术领域,尤其涉及一种整车与公路护栏的碰撞分析方法、系统、设备及介质,首先获取汽车市场的车型数据和Am级护栏数据,构建车辆有限元模型和公路护栏有限元模型,进行碰撞仿真分析防护能力,然后对护栏进行改进,包括双层波形梁护栏、拱形加固护栏和双层波形梁拱形加固护栏,并分别对这三类护栏进行碰撞仿真分析防护能力,根据分析结果进行比对,比对过程中,对最后一类护栏的厚度参数进行调节并多次进行比对,得到防护能力最优的护栏。本发明能够通过新增护栏结构和对护栏整体碰撞性能进行分析,改善公路护栏的碰撞性能。
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公开(公告)号:CN114197358A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202210075578.8
申请日:2022-01-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 一种立交桥道路交通设施维护装置,包括清洗机构,所述清洗机构包括增压机构,以及固接并连通在增压机构上端的定位管路,以及设置在定位管路上方的动位管路,以及固接并连通在定位管路和动位管路之间的软管,以及保持定位管路和动位管路角度的支撑件,定位管路、软管和动位管路上纵向成线性均匀分布有排水孔,所述排水孔朝向同一个虚拟的垂直面,目的是可以对立交桥道路交通上弯折结构设施的垂直段和倾斜段进行同步清理。
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公开(公告)号:CN117744942A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311802756.3
申请日:2023-12-25
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及山区公路驾驶安全技术领域,具体涉及一种山区公路驾驶人警觉水平实时评价系统及方法,S1、构建山区公路驾驶人警觉水平实时监测模型;S2、获取驾驶人基本信息和道路基本条件信息;S3、根据获取到的驾驶人基本信息和道路基本条件信息,基于山区公路驾驶人警觉水平实时监测模型,实时对驾驶人的警觉水平是否低于预设阈值进行判断,若是,则判断该驾驶人在当前时刻下警觉水平低下;S4、在判断结果为该驾驶人在当前时刻下警觉水平低下,则发出警报信号给该驾驶人所对应的车载客户端。
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公开(公告)号:CN115630330A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211281570.3
申请日:2022-10-19
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及道路交通安全技术领域,具体涉及一种基于车辆轨迹的驾驶行为识别方法、装置及存储介质,其中方法包括:S1、基于合流区交通流特性和轨迹特征参数提出操纵量指标体系,构建危险驾驶行为谱;S2、应用风险度量法量化危险驾驶行为,使用四分位差法确定危险驾驶行为特征参数阈值,计算驾驶人危险驾驶行为得分;S3、使用CRITIC赋权法确定危险驾驶行为权重,综合计算驾驶人危险驾驶行为谱特征值;S4、基于危险驾驶行为谱特征值和驾驶人分类,确定危险和正常驾驶行为的界定标准,划分合流区危险驾驶行为数据集,利用均衡算法平衡数据集,结合集成学习算法建立多种危险驾驶行为识别模型。本发明解决了现有技术难以精准识别危险驾驶人的技术问题。
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公开(公告)号:CN118651232A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410700606.X
申请日:2024-05-31
Applicant: 重庆交通大学
IPC: B60W40/08 , B60W50/14 , B60W40/09 , G06Q10/063 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及山区公路驾驶安全技术领域,公开了一种基于山区公路的驾驶员风险驾驶实时检测系统及方法。一种基于山区公路的驾驶员风险驾驶实时检测系统包括:风险量化模型构建模块构建山区公路驾驶员风险驾驶水平实时量化模型;数据获取模块获取驾驶员基本信息和道路基本条件信息;风险水平判断模块基于山区公路驾驶员风险驾驶水平实时量化模型,实时对驾驶员的风险驾驶水平进行判断,当驾驶员的风险驾驶水平高于预设阈值,则驾驶员在当前时刻风险驾驶水平过高;报警模块向驾驶员发出警报信号。本申请对能够对驾驶员驾驶过程中的风险水平进行量化,在驾驶员出现高风险行为时及时发出报警信号,以便于驾驶员及时做出正确操作。
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