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公开(公告)号：CN119624556A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411674804.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 宁波市高等级公路建设管理中心 , 长安大学
IPC: G06Q30/0282 , G06Q50/43 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种考虑出行者态度潜变量的共享汽车服务满意度辨识方法，涉及共享汽车技术领域，包括以下步骤：将出行者对共享汽车的认知阶段进行划分；基于划分的认知阶段，根据出行者对共享汽车的使用需求和共享汽车的服务质量，对出行态度潜变量进行划分；基于划分的出行态度潜变量，利用居民出行调查方式，调查并获取出行者的出行信息和对共享汽车的了解程度；基于出行者的出行信息和对共享汽车的了解程度，利用部分偏比例模型拟合自变量与因变量的相关性，辨识影响共享汽车服务满意度的因素。本发明解决了现有方法忽略共享汽车普及、出行者认知、服务质量转变是一个动态过程，也忽略了出行者心理态度因素对服务满意度影响的问题。
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公开(公告)号：CN114372830B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210038032.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/47 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06F16/29 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，包括：获取网约车需求数据，根据城市路段空间关系、路段的功能、公共交通相关性，构建邻接关系图、路段功能相关性图、路段公共交通相关性图，将构建的图数据输入到端到端的时空图卷积神经网络中，首先利用图卷积网络捕获多图相关性，然后进行多图融合，其次将每一时刻融合的图输入到门控循环神经网络中捕获图数据之间的时间相关性，构建时空图卷积神经网络，将订单时间和匹配到的路段输入至时空图卷积神经网络，得到路段上网约车需求量预测值。该方法从网约车需求时空分布角度出发，构建多图并利用端到端的时空图卷积神经网络对所有路段在未来多个时间切片的网约车需求进行预测。
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公开(公告)号：CN118097801B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410517544.9
申请日：2024-04-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了柔性机械臂取票的售票机，包括售票机外壳，售票机外壳上开设有出票口，还包括设置在外壳内的上票架，上票架底部设置有机架底座，机架底座与上票架之间设置有滚针轴承，上票架上设置有地铁票筒，上票架通过柔性机械臂固定端连接有柔性机械臂，柔性机械臂末端连接有柔性机械臂取票器，柔性机械臂包括多块依次连接的柔性机械臂链结。本发明能够实现顾客精准取票，提高取票效率。
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公开(公告)号：CN118097801A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410517544.9
申请日：2024-04-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了柔性机械臂取票的售票机，包括售票机外壳，售票机外壳上开设有出票口，还包括设置在外壳内的上票架，上票架底部设置有机架底座，机架底座与上票架之间设置有滚针轴承，上票架上设置有地铁票筒，上票架通过柔性机械臂固定端连接有柔性机械臂，柔性机械臂末端连接有柔性机械臂取票器，柔性机械臂包括多块依次连接的柔性机械臂链结。本发明能够实现顾客精准取票，提高取票效率。
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公开(公告)号：CN115456404A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211118237.0
申请日：2022-09-03
Abstract: 本发明公开了一种城市交警铁骑任务调派复盘评估方法，应用于城市道路交通安全技术领域，包括：分别构建城市交警铁骑数量最小和事故人平均等待时间最小的目标函数；分别构建任务池表达约束、任务池架构约束、事故处置匹配约束、任务池顺序约束、事故人等待时间约束作为约束条件；构建事故人等待时间的求解模型，并综合目标函数、约束条件以及求解模型构建城市交警铁骑任务调派复盘评估模型；采用遗传算法求解城市交警铁骑任务调派复盘评估模型，得到最优任务调派方案，并与实际任务调派方案进行对比。本发明不仅实现了城市交警铁骑任务调派高效标准的事故响应处置，且对于提高铁骑任务调派效率和设计智慧调派系统也具有重要的现实和理论意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114372830A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210038032.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，包括：获取网约车需求数据，根据城市路段空间关系、路段的功能、公共交通相关性，构建邻接关系图、路段功能相关性图、路段公共交通相关性图，将构建的图数据输入到端到端的时空图卷积神经网络中，首先利用图卷积网络捕获多图相关性，然后进行多图融合，其次将每一时刻融合的图输入到门控循环神经网络中捕获图数据之间的时间相关性，构建时空图卷积神经网络，将订单时间和匹配到的路段输入至时空图卷积神经网络，得到路段上网约车需求量预测值。该方法从网约车需求时空分布角度出发，构建多图并利用端到端的时空图卷积神经网络对所有路段在未来多个时间切片的网约车需求进行预测。
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公开(公告)号：CN119512117A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411674815.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 宁波市高等级公路建设管理中心 , 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑速度非线性变化的避障路径动态规划方法，涉及车辆碰撞检测与规避技术领域，包括以下步骤：基于车辆检测与网联技术，实时检测目标车辆与障碍物当前位置和速度矢量；基于当前位置和速度矢量，预测障碍物下一时刻的速度矢量，并获得目标车辆与障碍物的运动轨迹坐标；基于运动轨迹坐标，以障碍物为中心，结合目标车辆与障碍物的尺寸，获得目标车辆与障碍物的相对冲突区域；基于相对冲突区域，构建目标车辆碰撞速度集合；基于目标车辆碰撞速度集合，判断目标车辆碰撞风险，并获得目标车辆的碰撞规避速度。本发明可实时、精准检测目标车辆与障碍物在任一时刻的碰撞风险，解决了现有方法存在较大误差的问题。
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公开(公告)号：CN115662166B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211137920.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 长安大学 , 河北省高速公路京雄管理中心
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/01 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶数据处理方法和自动驾驶交通系统，其应用于路侧和/或车端，包括：S1：利用多元融合感知方法获取当前交通环境；S2：对当前交通环境中的交通参与者进行识别，并对交通参与者的行动轨迹进行预测，得到预测结果；S3：根据当前交通环境以及预测结果，构建当前交通环境下的自动驾驶车辆的决策模型和约束规则；S4：确定自动驾驶车辆决策模型的包络区间；S5：利用数据驱动方法，确定包络区间的乘客评价模型；S6：判断乘客评价模型是否为目标乘客评价模型，若是，进入步骤S7；否则返回步骤S2；S7：利用乘客评价模型优化自动驾驶车辆的决策模型和约束规则，并发送至自动驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN110147959A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910431213.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM技术的综合交通枢纽运维管理系统，本发明通过业务管理模块对综合交通枢纽中所有的信息进行处理，并提供标准化的流程，降低操作失误，并且能够根据旅客行为特征合理安排综合枢纽布局与流线设计，提高用户体验；同时建立了应急管理模块，进而为综合交通枢纽运营维护提供可靠地安全保障。通过数据管理模块能够根据业务管理模块需求将数据提供给各个业务管理模块进行数据加工处理分析，并实时储存各个业务管理模块输出的数据；本发明提高了综合交通枢纽的管理效率和信息化水平，改善了客运场站的一体化运输服务水平，优化了城市内外交通衔接，实现了综合交通枢纽的信息化、可视化、智慧化管理。
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公开(公告)号：CN106530717B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201611220558.6
申请日：2016-12-26
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种基于云模型的施工路段行车险态评价方法，其主要实现过程为：(1)数据采集，原始数据库建立；(2)选定输入变量；(3)输入变量初始概念划分；(4)概念跃升并提取云特征值；(5)构建规则库并确定权重值；(6)找到激活强度最大值，确定所处的概念等级；(7)规则库访问，得到险态程度等级；(8)计算行车险态的具体评分，完成定量评价；本发明将云模型理论应用于施工路段的行车险态评价中，综合考虑了模糊性和随机性，具有更强的适应性。
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