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公开(公告)号:CN115291508A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210681154.6
申请日:2022-06-16
Applicant: 扬州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式深度强化学习的动态公交控制系统及方法,包括历史和实时数据收集模块,用于收集研究路网内部的公交历史数据,公交系统设计模块,根据历史数据参数设计公交系统,根据公交系统收集交通信息实时数据,搭建真实DRL环境模块,用于根据公交系统提供的历史和实时数据对真实DRL公交控制的训练环境进行搭建,构建DRL模型模块,用于根据搭建的DRL训练环境,构建DRL模型,包括DRL的状态、动作、策略和奖励,训练DRL模型模块,用于对DRL模型进行不断训练,学习最优策略,本申请旨在显著减少计划时间和车头时距的偏差,防止偏差向下游累积,避免公交串车现象发生。
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公开(公告)号:CN111640304B
公开(公告)日:2021-01-08
申请号:CN202010498564.8
申请日:2020-06-04
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向连续流交通设施的交通拥堵传播特征自动化量化提取方法。所提出的方法以路线为分析对象,首先根据收集的交通流状态参数构建交通时空轮廓图,利用k‑means算法对历史交通流平均速度数据进行聚类,并根据聚类的边界速度来自动确定划分拥堵和非拥堵交通状态的阈值;然后,利用图连通性聚类算法识别交通时空轮廓图中独立的(时空非连续的)时空拥堵区域;之后,根据每一块独立时空拥堵区域对应的时空范围,结合时空范围内的交通流状态参数,从交通时空轮廓图中分析和提取交通拥堵传播相关的各类特征指标,实现对连续流交通设施的交通拥堵瓶颈和交通拥堵传播特征的快速自动辨识和量化提取。
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公开(公告)号:CN111640304A
公开(公告)日:2020-09-08
申请号:CN202010498564.8
申请日:2020-06-04
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向连续流交通设施的交通拥堵传播特征自动化量化提取方法。所提出的方法以路线为分析对象,首先根据收集的交通流状态参数构建交通时空轮廓图,利用k-means算法对历史交通流平均速度数据进行聚类,并根据聚类的边界速度来自动确定划分拥堵和非拥堵交通状态的阈值;然后,利用图连通性聚类算法识别交通时空轮廓图中独立的(时空非连续的)时空拥堵区域;之后,根据每一块独立时空拥堵区域对应的时空范围,结合时空范围内的交通流状态参数,从交通时空轮廓图中分析和提取交通拥堵传播相关的各类特征指标,实现对连续流交通设施的交通拥堵瓶颈和交通拥堵传播特征的快速自动辨识和量化提取。
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公开(公告)号:CN119889033A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510016195.7
申请日:2025-01-06
Applicant: 扬州大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于时间序列聚类的道路交通状态在线辨识方法,该方法通过获取目标时段内目标道路走廊内安装的各个交通检测站点采集的历史交通流状态参数时间序列数据,对所采集的数据进行预处理后基于动态时间规整和FCM聚类算法,挖掘高解析度的交通流状态参数时间序列数据中隐含的全局与局部交通状态演化特征和交通流状态参数时间序列之间的相似性,提取得到历史交通状态模式,在此基础上结合实时获取的交通流状态参数时间序列以及基于动态规划的在线交通状态平滑算法,实现可靠的在线交通状态辨识。本发明有效提升了交通状态识别的稳定性,显著降低了人工参与度和人力成本,为智慧交通决策提供了新的技术支持选择。
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公开(公告)号:CN119539466A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411358106.9
申请日:2024-09-27
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/40 , G06T11/20 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及交通运输工程技术领域,尤其涉及考虑运输效能损失构建高速铁路线路风险地图方法及系统,构建列车运行风险事件类型判定模型,分类识别车站和区间风险事件;量化高铁线路运输效能损失,构建计算模型,基于风险事件类型判定和效能损失量化,进行风险事件概率分析,测算时空网格潜在风险影响;根据量化值绘制线路运输风险地图,分析影响因素。本发明有效提取并判定了多种车站和区间风险事件,通过创新性地提出瞬时运输损失率和线路运输损失率,科学量化了各类风险影响,提升了风险地图对风险事件严重等级和影响范围的精准把握,较现有研究更直观地掌握各级别风险影响的时空变化和分布情况。
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公开(公告)号:CN116258294A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202211103100.8
申请日:2022-09-09
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/063 , G08G1/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了城市路网交通拥堵时空演化模式可视化分析与提取方法,依据研究路网的GIS经纬度信息,将研究路网划分为大小相等的网格区块,对每一时间间隔的各个网格区块的交通状态进行研判,分析每一时间间隔内路网拥堵区块数量,构建路网拥堵区块变化图,依据路网拥堵区块数量指标在分析时间周期内的形态和交通拥堵时空演化周期特征界定分析时间周期内存在的交通拥堵时空演化周期,辨识其每一时间间隔内的独立拥堵区域,提取连通分支作为辨识出的独立拥堵时空演化分支,基于提取的独立拥堵时空演化分支,结合交通拥堵时空演化图定义符号,构建交通拥堵时空演化图,提取所构建的交通拥堵时空演化图中交通拥堵时空演化特征及模式。
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公开(公告)号:CN115169673A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210765657.1
申请日:2022-07-01
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种智慧校园疫情风险监测与预警系统和方法,系统:包括图像数据采集处理模块,身份辨别模块、目标检测模块、轨迹辨识模块和疫情风险检测模块,图像数据采集处理模块用于对校园人群流动情况进行采集,根据流动数据进行预处理,包括数据增强、数据标注和数据集划分等预处理,身份辨别模块用于基于行人人脸识别与行人姿态识别辨识目标身份信息,目标检测模块用于对图像数据进行行人目标状态检测,轨迹辨识模块用于对行人的行动范围和行动模式进行检测,疫情风险检测模块用于辨别校园流量,对校园人群流动情况进行研判和预警。本发明能够提供校园内出行人员的精细化轨迹信息,辅以校园疫情流调数据,实现校园疫情精准防控。
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公开(公告)号:CN107293118B
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN201710584159.6
申请日:2017-07-18
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开一种高可靠性的交通速度动态区间短时预测方法,包括如下步骤:(10)交通速度时间序列获取:获取道路上目标断面交通速度时间序列观测值;(20)平稳时间序列获取:通过一阶差分运算,将交通速度时间序列转化为平稳时间序列;(30)一阶差分预测值计算:根据交通速度一阶差分时间序列预测模型,计算各当前时间间隔内交通速度一阶差分预测值;(40)残差项标准差预测值计算:根据残差项综合广义自回归条件异方差预测模型,计算各当前时间间隔内残差项标准差预测值;(50)目标断面交通速度预测区间确定:根据交通速度观测值、交通速度一阶差分预测值和残差项标准差预测值,确定目标断面在各时间间隔内的交通速度预测区间。
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公开(公告)号:CN109295867B
公开(公告)日:2020-05-05
申请号:CN201811185359.5
申请日:2018-10-11
Applicant: 扬州大学
IPC: E01F1/00
Abstract: 本发明提供一种抬升式公交站台组件,包括道路段及位于道路段侧方的公交站台,所述道路段包括一般道路段及与公交站台相邻接的公交道路段;公交道路段引斜面对距离公交站台附近的进行车辆分流,公交道路段自导引斜面开始抬升,标高比非公交车辆道路高,当公交车辆到站,公交道路段能够将非公交车与公交车分流,同时乘客也不会受到非公交车的影响,能够有序上下公交车,提高道路公共交通的出行效率并避免公交车辆拥堵。乘客可以通过人行道路进行疏散。
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公开(公告)号:CN109295867A
公开(公告)日:2019-02-01
申请号:CN201811185359.5
申请日:2018-10-11
Applicant: 扬州大学
IPC: E01F1/00
Abstract: 本发明提供一种抬升式公交站台组件,包括道路段及位于道路段侧方的公交站台,所述道路段包括一般道路段及与公交站台相邻接的公交道路段;公交道路段引斜面对距离公交站台附近的进行车辆分流,公交道路段自导引斜面开始抬升,标高比非公交车辆道路高,当公交车辆到站,公交道路段能够将非公交车与公交车分流,同时乘客也不会受到非公交车的影响,能够有序上下公交车,提高道路公共交通的出行效率并避免公交车辆拥堵。乘客可以通过人行道路进行疏散。
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