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公开(公告)号：CN116486629B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310511011.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于智慧道钉的自动驾驶专用车道动态管控系统及方法。所述系统包括：智慧道钉模块、路侧单元模块、路段功能区划分模块；所述智慧道钉模块用于对所述专用车道所在路段的人工驾驶车辆进行提示；所述路侧单元模块用于采集处理专用车道所在路段的信息，并将处理后路段信息发送到所述智慧道钉模块；所述路段功能区划分模块用于对所述专用车道进行功能区段划分。本发明可以实现专用车道与通用车道之间的物理隔离，以及解决车道利用效率低和车辆间协同差等问题。
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公开(公告)号：CN112052336B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010938903.X
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/951 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络平台信息的交通突发事件识别方法及系统，方法包括以下步骤：对社交网络平台信息文本爬取、初筛以及数字化；将经处理后的信息分割为训练文本和测试文本；通过布尔加权，构建训练文本和测试文本的词向量矩阵；将构造的测试文本词向量矩阵送入SVM分类器，然后利用分类模型进行分类，获得二值化分类结果，进而筛选出交通突发事件信息。该系统包括数据预处理模块，特征词选取模块，词向量矩阵构造模块以及事件分类识别模块。本发明通过对社交网络平台文本信息的挖掘、自然语言技术(NLP)的处理以及分类处理，可为交通突发事件识别提供一种新的信息获取方式，以辅助交通运营和管理相关单位和部门实现交通事件监测。
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公开(公告)号：CN118422612A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410567270.4
申请日：2024-05-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种智能交通路锥及其收放方法，包括采集施工作业区域信息，划分施工作业区的功能区段，结合智能交通锥占地面积制作道路栅格化地图；根据交通路锥摆放标准和施工作业计划，筛选智能交通路锥摆放栅格；初始化智能交通路锥，以占用道路移动距离最短为策略生成智能交通路锥移动路径。本发明通过控制智能交通路锥的定向移动，提高施工效率，降低人工收放交通路锥被撞的风险；施工人员可在应急车道外侧通过软件控制智能交通路锥进入或离开车道和临时停驻，减少施工作业人员人工摆放路锥带来的安全隐患；通过智能交通路锥的感知和预警模块，感知施工车道上游车辆的车距和车速，及时发出声光警告，提醒施工作业人员，降低发生安全事故的可能。
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公开(公告)号：CN116229706B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211560864.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网联专用车道环境下的分车道可变限速控制方法，该方法针对混合车流状态下的高速公路，首先，利用基于改进元胞传输模型的混合车流状态预测模型，预测元胞交通流参数；然后，构建不同车道可变限速控制的多目标优化模型，获取并执行不同车道可变限速控制策略，完成不同车道可变限速控制。本发明与现有技术相比，其显著优点是：面向高速公路主线路段设立智能网联车专用车道的场景，通过改进不同道路交通流下的元胞传输参数，来匹配满足车辆混合行驶特性；在确定优化多目标模型的约束条件后，执行不同车道可变限速控制策略，从而提升驾驶员在行驶过程中的稳定性，保障了智能网联车与人类驾车行驶的独立性与安全性。
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公开(公告)号：CN116486629A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310511011.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于智慧道钉的自动驾驶专用车道动态管控系统及方法。所述系统包括：智慧道钉模块、路侧单元模块、路段功能区划分模块；所述智慧道钉模块用于对所述专用车道所在路段的人工驾驶车辆进行提示；所述路侧单元模块用于采集处理专用车道所在路段的信息，并将处理后路段信息发送到所述智慧道钉模块；所述路段功能区划分模块用于对所述专用车道进行功能区段划分。本发明可以实现专用车道与通用车道之间的物理隔离，以及解决车道利用效率低和车辆间协同差等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110459053A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910691083.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车信息的高速公路混合车流速度估计方法。该方法包括接入高速公路路段混合车流信息；判别智能网联车样本量是否达到临界样本量阈值；判别智能网联车平均车速是否达到临界车速阈值；在不同判别条件下应用不同模型得出混合车流平均速度的估计结果四个步骤，进而实现利用智能网联车信息来估计高速公路混合车流环境下的路段平均车速。本发明对未来智能网联车真正应用时的道路交通状态信息获取具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119160193A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411195555.6
申请日：2024-08-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: B60W40/06 , G01S17/86 , G01S17/88 , G01S7/48 , G01F23/292 , B60W50/14 , B60W50/00 , G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法、系统、设备及介质，涉及辅助安全驾驶的环境感知技术领域。所述方法包括：获取车辆前视摄像头的图像数据、车规级激光雷达的点云数据以及当前的车辆信息；对图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域；根据点云数据和积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并计算得出最大积水深度；根据车辆信息分别确定静止状态下的极限水位高度和当前运动状态下的安全水深，并当最大积水深度大于或等于极限水位高度及安全水深的数值区间时，激活预警装置进行涉水预警。本发明有助于车辆精确识别道路积水深度，以及结合车辆自身情况研判涉水的风险，适用于复杂天气与路面状况下的测量。
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公开(公告)号：CN117454267A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311415077.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于小样本学习的车辆异常驾驶行为识别方法，涉及安全驾驶的环境感知技术领域。所述方法包括：获取目标车辆的驾驶行为数据；所述驾驶行为数据包括：时间、车辆编号、车辆速度、车辆加速度和车辆位置；对所述驾驶行为数据进行预处理，得到预处理数据；根据所述预处理数据和异常驾驶行为识别模型，确定所述目标车辆是否存在异常驾驶行为以及存在异常驾驶行为时的异常驾驶类别；所述异常驾驶行为识别模型是根据孪生神经网络构建的；所述孪生神经网络包括依次连接的输入层、基础网络层和Lambda层。本发明有效提高基于小样本学习的车辆异常驾驶行为的识别准确性，弥补特殊场景中获取车辆数据量不够的缺陷，进而提高驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN119283894A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411338848.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法，具体方法如下：构建自动驾驶车换道轨迹规划模型；获取历史环境空间状态信息对自动驾驶换道轨迹模型进行训练；采用训练完成的自动驾驶车换道轨迹规划模型对自动驾驶车道轨迹进行预测；优点：本发明能够适应不断变化的复杂的交通环境，稳定性较好，可以应对复杂的控制问题，为自动驾驶换道系统提供技术支撑；使用TCN对数据进行处理，有助于DDQN更好地理解车辆之间的关系和动态变化，从而做出更准确的目标决策和轨迹规划动作，并且有助于提高自动驾驶的换道效率与稳定性；通过对奖励函数进行改进，在保证车辆换道稳定性的同时提升了乘客的舒适性。
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公开(公告)号：CN113592419B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110606177.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/1093 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种考虑客流和节能的轨道交通快慢车时刻表优化方法，属于轨道交通技术领域。包括S1对模型算法所需的快车、慢车的运营数据、线路数据、客流数据进行清洗、预处理；S2基于S1中的长短距离OD客流量计算快车、慢车开行比例，根据S1中的线路最大断面客流量P计算快慢车开行对数和开行周期时间H；S3、基于S1、S2的数据建立快车、慢车时刻表的数学模型；S4引入多种列车运行约束以及列车速度‑距离关系，并将多目标模型化为单目标模型；S5算法参数初始化，将S3中的决策变量转化为染色体进行编码，利用遗传算法求取全局最优解，得到此种场景下的快车、慢车最优时刻表。本发明解决了动态客流与列车运力不匹配的问题。
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