“郭延永”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果49个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种判断事故发生对自行车使用弹性影响的方法-CN202211663826.7有效
发明人： 郭延永;丁红亮;刘攀;刘佩;岳全胜;陈晓薇 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种判断事故发生对自行车使用弹性影响的方法，通过采集事故样本信息，并根据事故发生的时间划分时间单元，根据事故发生地点划分合理的缓冲区域，采集缓冲区内自行车站点信息，统计各时间单元内各自行车站点的自行车使用量，并进一步统计缓冲区的自行车使用量；根据缓冲区影响因素，结合缓冲区的自行车使用量，构建自行车使用量弹性模型；应用自行车使用量弹性模型，根据影响系数判断个变化量对自行车使用的影响。通过计算单位时间缓冲区内的自行车使用量变化分析事故发生基于各影响因素对自行车使用弹性的影响。该方法可以更好的指导交通管理部门在交通事故发生时如何有效率进行自行车调度。
一种判断事故发生自行车使用弹性影响方法

[发明专利]一种挖掘自动驾驶事故致因链式关系的数据分析方法-CN202211663796.X有效
发明人： 郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;陈晓薇;吴秀梅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开一种挖掘自动驾驶事故致因链式关系的数据分析方法，通过采集自动驾驶事故数据，基于Apriori算法构建事故致因链式关联规则分析模型，对算法进行改进快速生成与事故严重程度有关的关联规则，探究网联自动驾驶车辆不同严重程度的事故成因和发生模式，分析各关键因素之间的相关关系，为安全自动驾驶提供可靠建议。此种方法能够结合严重程度有针对性地获取自动驾驶事故多种影响因素的链式关系组合，获得简洁准确的事故致因链式关系结果，了解影响自动驾驶碰撞事故发生的主要因素，有助于交通机构制定有效的政策措施和工程对策，提高道路运输系统的效率和安全服务水平。
一种挖掘自动驾驶事故链式关系数据分析方法

[发明专利]自动驾驶事故分类及严重程度预测的方法-CN202211740838.5在审
发明人： 郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;吴秀梅;陈晓薇 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶事故分类及严重程度预测的方法，包括如下步骤：获取自动驾驶历年事故，建立自动驾驶事故挖掘与分析数据集；通过显著性检验找出导致自动驾驶事故的主要影响因素，标注每条事故数据的簇类；建立神经网络模型利用卷积神经网络预测自动驾驶事故严重程度；向神经网络输入自动驾驶事故数据集，输出预测的事故分类标签，计算与事故严重程度的匹配率，分析自动驾驶事故发生模式。本发明可以提取影响自动驾驶碰撞事故发生率和严重程度的主要特征，利用神经网络模型可以对海量的事故数据进行准确的事故严重程度预测，有助于交通机构针对不同事故模式制定有针对性的工程对策，提高自动驾驶车辆在实际应用的安全水平。
自动驾驶事故分类严重程度预测方法

[发明专利]基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法-CN202211719286.X在审
发明人： 郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;陈晓薇;吴秀梅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法，包括如下步骤：获取自动驾驶历年事故，对多源数据联合进行预处理和特征工程编码，建立自动驾驶事故挖掘与分析数据集；找出导致自动驾驶事故的主要影响因素；筛选特征变量用于建立多维聚类模型；对自动驾驶事故特征集进行聚类，根据轮廓系数等评价指标比较聚类模型；比较不同聚类模型输出结果并导出最优集群，归纳总结自动驾驶事故发生模式。本发明可以了解影响自动驾驶碰撞事故的主要因素，使用多聚类模型挖掘事故数据有利于探究涉及自动驾驶车辆的事故发生机制，有助于交通机构针对不同事故模式制定有针对性的工程对策，提高自动驾驶车辆在实际应用的安全水平。
基于模型自动驾驶事故发生机制分析方法

[发明专利]一种消除交通事故样本异质性的道路安全分析方法及系统-CN202211731796.9在审
发明人： 郭延永;丁红亮;刘攀;岳全胜;刘佩;吴秀梅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种消除交通事故样本异质性的道路安全分析方法及系统，涉及道路安全技术领域。具体地，首先根据事故的发生特征将事故进行聚类，分为具有不同属性特征的族群；然后基于事故的安全影响因素对不同的族群进行交通安全建模，应用安全分析模型，获得影响区域中各交通道路安全的影响因素，对区域进行安全评价。通过本发明的技术方案，提供了一种精确、全面、客观、反映影响数据具有真实性的道路安全评价方法，适用范围更广，特别是通过事故特征进行聚类能够扩大事故样本之间的异质性，更好地表征相同影响因素对不同事故族群的影响。
一种消除交通事故样本异质性道路安全分析方法系统

[发明专利]基于SHAP的自动驾驶事故严重程度分类模型的可解释方法-CN202211719473.8在审
发明人： 郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;陈晓薇;吴秀梅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了基于SHAP的自动驾驶事故严重程度分类模型的可解释方法，包括如下步骤：获取自动驾驶历年事故，对多源数据联合进行预处理和特征工程编码，建立自动驾驶事故挖掘与分析数据集；通过Pearson相关系数矩阵查看变量相关性，划分训练集和测试集；利用贝叶斯优化原理调试超参数，得到相对优的算法超参组合；利用CatBoost算法对训练集数据进行训练，根据准确率等评价指标确定事故严重程度分类模型并输出特征重要性；将自动驾驶事故挖掘与分析数据集输入训练好的分类模型中，输出每种严重程度的预测值。本发明有助于交通机构制定有效的政策措施和工程对策，提高自动驾驶在实际应用的安全水平。
基于 shap 自动驾驶事故严重程度分类模型可解释方法

[发明专利]基于模型预测控制引导的强化学习自动驾驶车队控制方法-CN202310176952.8在审
发明人：李志斌;邱开来;刘攀;徐铖铖;韩雨;郭延永;俞灏 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于模型预测控制引导的强化学习自动驾驶车队控制方法，针对智能网联环境下非线性混合流的自动驾驶车队构建预测控制模型；基于状态过渡模型构建非自动驾驶车辆的状态集成参数ψ；基于多智能体通信拓扑结构及状态估计ψ′，对自动驾驶车队构建基于深度确定性策略梯度的强化学习控制模型；将第一加速度和第二加速度结合为融合控制律，根据融合控制律对强化学习控制模型进行训练，将训练后的强化学习控制模型作为自动驾驶车辆的控制策略。本发明将模型预测控制用于强化学习训练，针对智能网联混合流自动驾驶车队队列控制，降低模型预测控制中的在线控制算力需求，减少强化学习训练过程中的无意义数据，增强混合流场景下的控制鲁棒性。
基于模型预测控制引导强化学习自动驾驶车队方法

[发明专利]一种基于机器学习的自动驾驶事故严重程度预测方法-CN202211642644.1在审
发明人： 郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;吴秀梅;陈晓薇 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的自动驾驶事故严重程度预测方法，包括如下步骤：(1)获取自动驾驶事故多源数据，对数据进行联合和预处理形成事故集D1；(2)对D1进行稀疏性分析和相关性检验，剔除冗余属性并保留与事故严重程度、事故类型相关性强的变量，建立事故集D2；(3)通过SMOTE算法对D2重采样，均衡事故严重程度、事故类型两种特征的类别比例；(4)导入XGBoost模型，将D2按比例划分为训练集和测试集，利用网格搜索原理调试XGBoost模型超参并得到相对优的超参组合；(5)利用步骤4相对优的超参组合建立基于XGBoost算法的自动驾驶事故严重程度预测模型，在步骤4得到的训练集上训练自动驾驶事故严重程度预测模型并在测试集上验证该模型预测性能。
一种基于机器学习自动驾驶事故严重程度预测方法

[发明专利]一种融合预测交通风险变量的道路交通事故分析方法-CN202211742626.0在审
发明人： 郭延永;丁红亮;刘攀;岳全胜;刘佩;陈晓薇 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合预测交通风险变量的道路交通事故分析方法，分别采集研究区域内历史道路交通流量以及人口经济数据构建交通风险变量预测模型，分别获取未来年一定时间段内的交通风险变量即机动车交通流量；然后基于预测的交通风险变量以及区域的安全影响因素构建安全评价模型，应用安全评价模型，获得影响区域中各交通道路安全的影响因素，对区域进行安全评价，通过本发明的技术方案，提供了一种精确、全面、客观、反映影响数据具有真实性的道路安全评价方法，适用范围更广，特别是针对交通风险变量的预测模型能够更好的解决相关数据缺失的局限性。
一种融合预测交通风险变量道路交通事故分析方法

[发明专利]信号交叉口混合交通流环境车辆轨迹与信号协调控制方法-CN202310065921.5在审
发明人： 郭延永;岳全胜;刘攀;刘佩;吴秀梅;陈晓薇 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G08G1/081 文献下载
摘要：本发明提出了信号交叉口混合交通流环境车辆轨迹与信号协调控制方法，所述方法包括如下步骤：(1)通过路侧单元设施收集信号交叉口区域内的车辆信息和信号信息；(2)将信号交叉口区域划分为观测区和控制区，通过车辆信息对控制区内的车辆进行动力学建模；(3)通过控制智能网联车辆将混合交通流车辆划分为智能网联车引导的车辆编队，并保持编队稳定；(4)基于当前信号状态，以最小化交通延误和交通风险为目标设置目标函数，对编队的轨迹进行求解；(5)基于深度强化学习算法，计算出当前交叉口交通状态下的最优相位。本发明可以根据信号交叉口的实时交通状态，控制混合交通流组成编队，能够快速准确地实现信号自适应优化，减少其中的计算量，能够提高混合交通流环境下信号交叉口的交通效率和安全性能。
信号交叉口混合通流环境车辆轨迹协调控制方法

[发明专利]一种评估共享电动租赁汽车对城市汽车尾气排放影响的方法-CN201911015265.8有效
发明人： 郭延永;刘攀;吴瑶;丁红亮 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种评估共享电动租赁汽车对城市汽车尾气排放影响的方法，包括如下步骤：(1)选定初始研究区域以及相关协变量数据的采集；(2)得分模型选择以及参数的标定；(3)得到最终参与评估的实验对象与控制对象；(4)实验区域及控制区域的污染气体数据采集；(5)判断共享电动租赁汽车影响效果。本发明能够在一定程度上减少了其他协变量的影响，最终将城市大气污染排放变化归因于唯一的影响因素“引入共享电动租赁汽车”。
一种评估共享电动租赁汽车城市汽车尾气排放影响方法

[发明专利]一种交通安全管理规范实施后的影响效果分析方法-CN202210155873.4有效
发明人： 郭延永;李超然;丁红亮;刘攀;刘佩;杨梦琳 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请涉及一种交通安全管理规范实施后的影响效果分析方法。该方法包括：获取实验区域和控制区域；获取各实验区域和各控制区域对应影响道路安全因素的数据，基于Logit模型获得各实验区域和各控制区域的道路安全评分，基于预设匹配方式将实验区域与控制区域进行一对一匹配，确定各实验区域对应的控制区域；根据预设间隔将待分析时间段划分为各时间区段；获取各实验区域在各时间区段的第一交通事故数量，以及各实验区域对应控制区域在各时间区段的第二交通事故数量；采用影响效果分析公式确定实施交通安全管理规范后各时间区段的影响效果；进一步确定实施交通安全管理规范所产生的影响效果，能够准确判断交通安全管理政策实施之后的影响效果。
一种交通安全管理规范实施影响效果分析方法

[发明专利]针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法-CN202210072956.7有效
发明人：俞灏;杨梦琳;刘攀;柏璐;季彦婕;韩雨;郭延永 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。本发明从据采集和评价方式充分考虑了智能网联车辆的决策驾驶方式，针对智能网联车辆不可避免地轨迹误差问题，考虑设计轨迹和实际轨迹两种情况下的基于后侵入时间(Post encroachment time,PET)指标的交通冲突分布情况，提供针对轨迹误差存在场景下有效的智能网联无控制交叉口安全评价方法，为智能网联车辆的市场应用推广和政策制定提供有效数据支撑。
针对智能车辆轨迹误差控制交叉口安全评价方法

[发明专利]一种高速公路交织区交通事故预测方法-CN202110170986.7有效
发明人： 郭延永;赵晶娅;刘攀;欧阳鹏瑛 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速公路交织区交通事故预测方法，该方法选择高速公路交织区作为研究对象，利用Logistic分层回归模型，建立道路几何设计、交通流与交织区事故风险的关联关系，建立事故风险模型。本发明通过定量分析道路几何设计对事故风险的影响，有效、准确地预测交织区交通事故风险。
一种高速公路交织交通事故预测方法

[发明专利]一种高速公路交织区确定方法-CN202110170989.0有效
发明人： 郭延永;赵晶娅;刘攀;欧阳鹏瑛 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速公路交织区确定方法，该方法选择高速公路主要瓶颈——交织区作为研究对象，利用路径分析模型，分析道路几何设计特征(如交织区长度、车道数、分道角区特征等)对交织区交通流运行和交通安全的影响，探究道路几何设计‑交通流‑事故风险之间的关联关系，建立事故风险模型，定量分析道路几何设计对交织区事故风险的影响，为以高速公路交织区交通运行安全为目的进行道路几何设计提供一套细致有效的方法。
一种高速公路交织确定方法

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 49 条