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公开(公告)号：CN106840049A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611173513.8
申请日：2016-12-16
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01B11/30 , E01C23/01 , G06F17/5009 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供了一种基于内置三轴加速传感器智能手机的路面质量评级方法，利用手机中的三轴加速传感器进行车辆振动数据的检测，并由该数据计算垂直方向加速度均方根以及基于速度修正的标准化加速度均方根，建立顺序logistics回归模型进行路面质量等级划分与误差评估，得出路面质量等级评定结果。本发明利用便携的手机监测方法在大部分的道路范围内取代了传统的路面检测方法，可以用来进行路网普查，迅速得出各路段的质量等级，选取质量等级差的路段进行针对性的平整度测量，这样可以解决目前激光平整度检测费用昂贵和工作量大的问题。
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公开(公告)号：CN115852789B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211626306.9
申请日：2022-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光测量系统的道路宽度检测方法。某些特种车辆的转移过程中，需要一辆先导车辆对预转移路线的路面特征进行勘测，考察是否可以保障车辆安全通过。本发明针对庞大的点云数据和复杂场景环境，采用索引方式建立点云的存储和处理格式。而后初步提取地面点集，根据道路边缘特征筛选出潜在的道路边界点，然后使用曲线拟合边界并滤除干扰信息得到稳定的边界值，并且拟合边界曲线采取随机抽样一致性算法方法优化。
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公开(公告)号：CN113255963A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110424747.X
申请日：2021-04-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路元拆分和深度学习模型的路面使用性能预测的方法，在采集到多年路面使用性能检测数据及路面使用性能影响因素数据的基础上，根据收集到的这些数据将整体路网划分成一个一个的道路单元。在应用LSTM模型进行预测前需要确定神经网络的输入输出变量，将路面使用性能的影响因素作为模型的输入；对原始数据进行预处理，对连续变量进行归一化，确保所有连续变量具有相似的值域，进而提高模型的收敛速度和预测精度；进行LSTM网络结构设计，以验证集损失值最小的模型作为最优模型；使用基于python的深度学习库keras来建立LSTM模型，并完成对路面使用性能的预测。本发明解决了传统的路面使用性能模型预测结果误差大、精度不高的问题，极具现实意义。
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公开(公告)号：CN110120150B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910304839.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明设计一种高速公路网清障机械设备分配方法，基于对道路清障机械设备总体需求指标与道路大型清障机械设备需求指标的计算，管理人员可以根据道路年平均日交通量，历史事故数，重车年平均日交通量，道路长度数据，量化各个道路清障机械设备需求，结合需求占比与道路最低清障设备要求，将有限的高速公路清障机械设备精准配置到需要的道路上。
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公开(公告)号：CN114881204B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210393223.3
申请日：2022-04-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于路元拆分和GA‑BP神经网络模型的路面平整度预测的方法，包括：步骤1，采集历年路面平整度检测数据及路面平整度发展影响因素数据，构成数据集，并根据采集到的数据将整体路网划分成若干路元；步骤2，确定GA‑BP神经网络模型的输入输出变量；步骤3，进行GA‑BP神经网络模型结构设计，确定隐含层的节点数；步骤4，采用遗传算法优化GA‑BP神经网络模型的权值和阈值；步骤5，训练并测试GA‑BP神经网络模型，对路面平整度进行预测。本发明解决了传统的路面平整度预测模型预测结果误差大、精度不高的问题，极具现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118364277A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410372890.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种公路隧道沥青路面平整度衰变预测方法，针对重载交通特征明显的隧道建立路元级衰变模型，目的是为隧道安全在搭建衰变预测框架方面提供一定的参考信息。本发明首先要对隧道路元数据预处理，处理缺失值，筛选变量。然后在分析完隧道路面的使用性能后，构造出建模数据。最后利用了以Boosting为核心思想的GBDT梯度提升决策树模型，对重载交通较多的省份隧道路段RQI衰变路元进行建模，预测路段RQI在未来几年的变化情况。结合实际工程意义，根据变量特征贡献度可以提出隧道管理方案。
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公开(公告)号：CN117975720A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410060129.5
申请日：2024-01-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑SVR组合模型的ETC交通量预测方法，主要包括：获取ETC门架通行记录原始数据；ETC通行数据预处理为交通量数据集；构建LSTM模型，将所述交通量数据集输入LSTM模型进行训练；串联组合SVR模型，基于LSTM训练后的残差序列进行训练，并代入真实预测值得到对应的残差值，从而得到组合预测模型的交通量预测结果。本发明基于ETC通行记录的可靠数据源以及串联组合模型，与现有的交通量预测模型相比，在短时交通领域方面，不同时间粒度下具备更强的预测能力。
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公开(公告)号：CN112365140A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011188213.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的用户空铁联程瓶颈影响因素诊断方法，包括如下步骤：(1)采集空铁联程用户个人属性数据以及用户感知数据；(2)对采集到的数据进行预处理；(3)在数据预处理的基础上，分析用户个人属性数据，衡量数据有效性与可信度；(4)使用有效的预处理数据建立贝叶斯网络；(5)在贝叶斯网络模型的基础上进行推理分析，识别空铁联程瓶颈因素。本发明能高效识别空铁联程系统中的关键瓶颈因素，有利于充分利用现有改善资源，最大化改善空铁联程服务，优化用户空铁联程出行体验，进而高效利用现有交通资源，有利于交通的可持续发展。
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公开(公告)号：CN109815246A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910189085.5
申请日：2019-03-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种道路分段天气信息获取跟踪播报方法，基于对道路的分段，获得各个道路播报段，并将各道路播报段与天气发布区结合起来，实时获得各道路播报段的天气播报，构建目标区域内各道路播报段实时天气信息数据库，同时，辅以视频监控、养护人员巡逻、以及司乘人员反馈的天气信息校核方式，完成对不同单位管辖路段交通天气信息的修正与上报，整个过程中，天气信息准确性高、完备性好、上传下达效率高，能为道路管理者们提供较好的工具，减轻日常工作中的强度，提高日常工作的效率。
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公开(公告)号：CN106840049B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201611173513.8
申请日：2016-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于内置三轴加速传感器智能手机的路面质量评级方法，利用手机中的三轴加速传感器进行车辆振动数据的检测，并由该数据计算垂直方向加速度均方根以及基于速度修正的标准化加速度均方根，建立顺序logistics回归模型进行路面质量等级划分与误差评估，得出路面质量等级评定结果。本发明利用便携的手机监测方法在大部分的道路范围内取代了传统的路面检测方法，可以用来进行路网普查，迅速得出各路段的质量等级，选取质量等级差的路段进行针对性的平整度测量，这样可以解决目前激光平整度检测费用昂贵和工作量大的问题。
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