CN103839408B - 一种交通事故辅助处理系统及方法 - Google Patents
一种交通事故辅助处理系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103839408B CN103839408B CN201410064895.5A CN201410064895A CN103839408B CN 103839408 B CN103839408 B CN 103839408B CN 201410064895 A CN201410064895 A CN 201410064895A CN 103839408 B CN103839408 B CN 103839408B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic
- information
- accident
- predetermined number
- signal control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 35
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011066 ex-situ storage Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000016507 interphase Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开一种交通事故辅助处理系统及方法。该系统包括:中心平台系统,根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员,并将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送至所选择的现场处理人员的手持设备;其还根据所选择的现场处理人员当前的行驶路线生成优化的交通信号控制信息,并将其发送给交通信号控制器;手持设备,获取持有人的位置信息,并将其上报给中心平台系统,其还用于持有人与中心平台系统的信息交互;交通信号控制器,根据中心平台发送的交通信号控制信息控制路口的交通信号灯。
Description
技术领域
本发明涉及城市交通控制与管理技术领域,尤其是一种结合交通仿真、交通信号控制的交通事故辅助处理系统及方法。
背景技术
近几年我国的汽车保有量迅速增加,机动车已经开始普及,几乎所有的城市都出现了交通拥堵的问题,城市交通已经成为民生最为关注的问题之一。由交通事故引发的交通拥堵属于突发性交通拥堵,具有不可预见性高、处理难度大等特点,往往一个很小的事故就可能引发长时间、大面积交通拥堵。
使用智能化技术加快交通事故处理时间、减少交通事故对交通系统的影响,能够有效缓解交通拥堵,改善城市交通环境,目前也是大家关注的热点之一。中国专利申请“交通事故非现场快速取证方法及系统”(申请号201310140191.7)公开了一种用于交通事故发生后,使用视频技术快速取证的方法;中国专利申请“用于交通事故管理的方法和系统”(申请号:200480044863.3)公开了一种使用基于情况推理或基于规则推理快速生成交通事故管理方案的方法和系统;中国专利申请“一种交通事故报警系统及事故处理方法”(申请号:201110407006.7)公开了一种通过路段上的报警采集进行交通事故报警,并在中心快速生成交通事故处理单的方法;中国专利申请“一种处理交通事故的系统和方法”(申请号:201110369295.6)公开了一种基于视频监控及车辆实时信息判断是否发生交通事故,并结合呼叫中心对事故进行处理的系统和方法。
类似的技术还有很多,但现有技术主要考虑交通事故本身,如事故发生后如何快速检测,事故责任判断书能否快速生成等,还缺乏对于交通事故处理过程进行优化的辅助手段,尤其是对于如何通过辅助手段使得处理人员快速达到事故现场、在事故处理中减缓影响区域向周边蔓延等还缺少有效手段。
另一方面,交通系统非常复杂,使用传统方法很难建模和实验,也限制了智能化交通控制与管理手段的实施。人工交通系统是传统交通仿真方法的进一步发展,它主要利用人工社会的理论与方法,通过抽取单个车辆或局部交通行为的基本动态规律,来理解交通系统的各种状态和发展特性,以及交通系统各部分之间相互作用所“涌现”出的复杂交通现象。人工交通系统将交通仿真从对车辆运动的自然过程模拟,发展到对整个社会背景下的人的行为和活动模拟,其目标是在实验室中生成现实交通系统的替代版本。人工交通系统为交通控制与管理方案生成提供了一种可行手段。
发明内容
有鉴于此,本发明为交通事故处理过程提供辅助手段,主要解决两个问题,一是使得处理人员能够到达事故现场,二是在交通事故处理过程减缓交通事故向周围传播。
根据本发明一方面,其提供了一种交通事故辅助处理系统,其特征在于,包括:
中心平台系统,其根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员,并将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送至所选择的现场处理人员的手持设备;其还根据所选择的现场处理人员当前的行驶路线生成优化的第一交通信号控制信息,并将其发送给交通信号控制器;
手持设备,其获取持有人的位置信息,并将其上报给中心平台系统,其还用于持有人与中心平台系统的信息交互;
交通信号控制器,其根据中心平台发送的第一交通信号控制信息控制相应路口的交通信号灯。
根据本发明另一方面,其提供了一种交通事故辅助处理方法,其特征在于,包括:
根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员;
将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送给所选择的现场处理人员;
优化所选择的现场处理人员当前行驶路线上的交通信号灯的控制信息。
本发明的有益效果是,基于人工交通系统优化路口的交通信号控制方案,一方面通过能减少处理人员前往交通事故过程中在路口的等待时间,从而缩短交通事故响应时间;另一方面通过增加驶向事故地点的车辆在路口的等待时间,减少事故处理过程中经过事故地点的车辆数,减缓交通事故的蔓延速度,从而减轻交通事故对交通系统的影响。
附图说明
图1是本发明提出的基于人工交通系统的交通事故辅助处理系统的结构图。
图2是本发明提出的基于人工交通系统的交通事故辅助处理方法的流程图。
图3是本发明提出的选择处理人员及其优化行驶路线的流程图。
图4是本发明提出的优化交通信号灯放行时间,减少处理人员在路口等待时间的方法的流程图。
图5是本发明提出的事故处理过程中,周边区域交通信号灯优化控制方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明作进一步的详细说明。
交通事故的处理可能会涉及到交警、医护人员、工程施工人员,这些人员在本发明中统称处理人员。
图1是本发明提出的基于人工交通系统的交通事故辅助处理系统结构图。如图1所示,系统包括:
中心平台系统A,其根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员,并将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送至所选择的现场处理人员的手持设备;其还根据所选择的现场处理人员当前的行驶路线生成优化的交通信号控制信息,并将其发送给交通信号控制器;
手持设备B,其获取持有人的位置信息,并将其上报给中心平台系统,其还用于持有人与中心平台系统的信息交互;
交通信号控制器C,其根据中心平台发送的交通信号控制信息控制路口的交通信号灯。
手持设备B通过无线方式接入通信网络D,交通信号控制器C通过无线或有线方式接入通信网络D,中心平台通过通信网络连接到手持设备B和交通信号控制器C。
中心平台A由主控制器A1、人工交通系统A2、交通信号控制系统A3、GIS地图系统A4和数据存储服务器A5五部分组成;
手持设备B可以是安装了应用APP程序的智能手机,也可以是专门开发的嵌入式设备,其中包含GPS定位模块和无线通信模块,每隔一定周期将当前地理位置坐标发送给中心平台的主控制器A1,主控制器A1收到后保存在数据存储服务器A5中。
系统工作过程中,处理人员随身携带手持设备B,中心平台能够随身掌握处理人员所处的位置及其当前是否处于空闲状态。处理人员的当前位置和空闲状况可以实时显示在GIS地图系统的显示界面上,也可以不显示,这取决于控制中心管理的需要。
系统中的人工交通系统采用基于代理的方法构建,通过大量代理之间的交互,涌现生成各种交通环境,其中的代理分为人工人口、基础设施、交通工具和外界环境,其中,人工人口是整个模型的基础,每个人口都具有年龄、性别、家庭住址、收入、教育程度、是否有车等属性,并根据一定的规则生成日常的交通出行,人口的每一次交通出行都具有出行目的和出行方案属性,大量出行者个体在出行过程中相互作用、相互影响,通过“涌现”方式生成复杂交通现象;外界环境用于对人工交通系统的环境因素进行建模,包括道路施工、交通事故、大型活动、恶劣天气等事件类型,主要从事件影响的开始时间、持续时间以及影响的道路、交通工具、人口的出行计划等方面模拟事件对交通出行的影响;基础设施包括交通的硬件设施,如道路、路口、交通灯等,以及一些活动场所,场所类型分为教育、娱乐、办公、餐厅、医院、商店、住房及其它共8类;交通工具则包括私家车、自行车、以及公共交通工具等。
图2是本发明提出一种基于人工交通系统的交通事故辅助处理方法流程图。交通事故发生后,一般会由现场人员进行报警,或者通过自动检测技术进行报警,控制中心主控制器收到报警后,由工作人员在中心平台的输入界面上输入事故发生位置、需要现场处理人员的信息,包括现场处理人员的类型和数量,点击确认后,启动图2所示的处理方法,包括以下步骤:
步骤S1:中心平台收到事故发生位置信息和需要现场处理的人员信息;
步骤S2:中心平台选择需要到现场的处理人员,生成到事故地点的优化行驶路线,并将事故信息和路线信息下发给所选择的处理人员的手持设备;
步骤S3:中心平台优化处理人员行驶路线上的交通信号灯配时方案,使得处理人员快速到达现场;
步骤S4:处理人员在处理过程中,如果需要其他人员支援,通过手持设备向中心平台发送请求,并返回步骤S2,否则执行下一步;
步骤S5:如果事故处理完毕,处理人员通过手持设备通知中心平台,执行下一步,否则返回步骤S4;
步骤S6:中心平台通知现场的交通信号控制器恢复正常执行方案,执行结束。
图3示出了本发明提出的选择处理人员及其优化行驶路线的流程图。如图3所示,在步骤S2中完成处理人员选择及其优化行驶路线生成功能,实现的方法包括以下步骤:
步骤S201:主控制器从数据库中取出当前处于空闲状态的所有处理人员的当前位置坐标,并将其映射到GIS地图上;
步骤S202:主控制器在GIS地图上根据处理人员的位置坐标,计算处理人员距离事故发生地点的距离,并从中选择距离事故发生地点距离最近的前K1个处理人员,K1的缺省值为5;
步骤S203:主控制器针对选出的K1个处理人员,使用k最短路径(k-shortestpath)算法为每个人员生成从当前位置到事故地点的前K2条距离最短的行驶路线,K2缺省值是5,共得到K1*K2条行驶路线;
步骤S204:人工交通系统模拟当前交通流条件下上一步骤得到的K1*K2条行驶路线的运行过程,将每条行驶路线的行驶时间反馈给主控制器;
步骤205:主控制器选择时间最短的行驶路线作为优化行驶路线,并将对应的处理人员作为需要调度的人员,过程结束。
在步骤S201中,处理人员的当前位置坐标即其所随身携带的手持设备的位置坐标。
图4示出了本发明提出的优化交通信号灯放行时间,减少处理人员在路口等待时间的方法的流程图。如图4所示,步骤S3实现根据处理人员的行驶路线,优化交通信号灯放行时间,减少处理人员在路口的等待时间,其实现过程包括以下步骤:
步骤S301:主控制器从数据库中取出处理人员的当前坐标值,并将其映射到GIS地图上;
步骤S302:如果处理人员已经到达事故发生地点所在路段,过程结束,否则执行下一步;
步骤S303:主控制器计算处理人员距离下一路口距离,如果距离大于预设阀值,或者下一路口的优化方案已经启动,返回步骤S301,否则执行下一步;
步骤S304:主控程序通过交通信号控制系统将处理人员在下一路口的通行方向下发给下一路口的交通信号控制器;
步骤S305:下一路口的交通信号控制器判断当前放行方向与处理人员通行方向是否一致,如果一致,保持当前方向状态,直至收到处理人员通过路口的指令,返回步骤301;如果方向不一致,在保证交通安全的前提下,尽快切换到与处理人员通行方向一致的放行状态,如在预定时间范围内切换,并保持在该状态,直至收到处理人员通过路口的指令,返回步骤301。
步骤S304中,处理人员在下一路口的通行方向,包括进入路口的方向和离开路口的方向,分别用数字1-4表示东、南、西、北。
本发明公开的上述方法中中心平台还对事故周边区域交通信号灯的优化控制,图5示出了本发明提出的事故处理过程中,周边区域交通信号灯优化控制方法的流程图。如图5所示,其实现方法包括以下步骤:
步骤S401:初始化M=0;
步骤S402:交通信号控制系统优化距离事故发生地点的距离小于或等于M个路口的交通信号控制器的控制方案,将优化结果发送给人工交通系统;
步骤S403:人工交通系统模拟当前优化结果下发后的一段时间T内的交通流状况,T缺省值为半小时,将运行结果返回给主控制器;
步骤S404:主控制器判断时间T内受交通事故影响的路口范围是否大于M,如果是,M=M+1,返回步骤S402,否则执行下一步;
步骤S405:交通信号控制系统将优化结果下发到现场的交通信号控制器执行,过程结束。
步骤S402中,交通信号控制系统的优化方法可以采用定时控制、感应控制、线协调控制等常规方法,也可以采用模糊控制、神经网络控制、自适应控制等智能化方法。交通信号控制系统的优化方法要综合考虑两方面的目标,一是根据现场交通流状况,增加路口的通行能力;二是增加驶向交通事故发生地点的路线上的车辆在路口的等待时间。第一个目标是常规的优化目标,第二个目标专门用于缓解交通事故向周边蔓延。在第二个优化目标中,判断车辆在路口的行驶路线是否驶向交通事故发生地点的方法是,如果车辆经过路口后,距离事故地点更近,则车辆的行驶路线是驶向交通事故发生地点,否则是远离交通事故发生地点。
步骤S503中人工交通系统的执行结果包括路口最大排队长度、路口平均排队长度、车辆通过路口的平均延误时间、车辆通过路口的最大延误时间。
步骤S504中,主控制器判断交通事故影响范围的方法即可以是单个指标超过预设的阀值,也可以是多个参数加权后求和值超过预设阀值。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种交通事故辅助处理系统,其特征在于,包括:
中心平台系统,其根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员,并将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送至所选择的现场处理人员的手持设备;其还根据所选择的现场处理人员当前的行驶路线生成优化的第一交通信号控制信息,并将其发送给交通信号控制器;
手持设备,其获取持有人的位置信息,并将其上报给中心平台系统,其还用于持有人与中心平台系统的信息交互;
交通信号控制器,其根据中心平台发送的第一交通信号控制信息控制相应路口的交通信号灯;
其中,所述中心平台系统选择距离事故发生地点最近的第一预定数目个处理人员,并生成所选择的第一预定数目个处理人员到事故发生地点的第二预定数目个最短行驶路线,模拟生成的第一预定数目×第二预定数目个最短行驶路线,选择行驶时间最短的最短行驶路线作为所述优化行驶路线,并将其对应的处理人员作为选择的需要去现场处理的人员;
所述中心平台系统在所述需要去现场的处理人员当前位置与下一路口的距离小于第一预定值时,将其在下一路口的通行方向作为第一交通信号控制信息发送给交通信号控制器;
交通信号控制器在当前放行方向与所述需要去现场的处理人员通行方向一致时,保持当前放行方向;否则在第一预定时间范围内将当前放行方向切换成所述需要去现场的处理人员的通行方向;
中心平台系统还生成控制事故周边区域交通信息的第二交通信号控制信息;交通信号控制器根据所述第二交通信号控制信息对事故周边区域的交通信号灯进行控制;
中心平台系统通过优化并模拟与事故发生地点小于或等于第三预定数目个路口区域的交通信息,并根据模拟结果判断在第二预定时间内受所述事故影响的路口大于所述第三预定数目时,增加所述第三预定数目的值后重新优化,否则将所述优化的交通信息控制方案发送给交通信号控制器执行。
2.如权利要求1所述的交通事故辅助处理系统,其中,所述手持设备包括:
GPS定位模块,用于定位其当前位置;
无线通信模块,用于与中心平台系统进行信息交互。
3.一种交通事故辅助处理方法,其特征在于,包括:
根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员;
将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送给所选择的现场处理人员;
优化所选择的现场处理人员当前行驶路线上的交通信号灯的控制信息;
其中,如下选择需要去现场的处理人员:
选择距离事故发生地点最近的第一预定数目个处理人员,并生成所选择的第一预定数目个处理人员到事故发生地点的第二预定数目个最短行驶路线;
模拟所生成的第一预定数目×第二预定数目个最短行驶路线;
选择行驶时间最短的最短行驶路线作为所述优化行驶路线,并将其对应的处理人员作为选择的需要去现场处理的人员;
其中,如下优化所选择的现场处理人员当前行驶路线上的交通信号灯的控制信息:
获取所述需要去现场的处理人员当前位置与下一路口的距离,判断所述距离是否小于第一预定值,若是则转下一步,否则循环等待直至小于所述预定值;
判断所述下一路口的交通信号灯方向是否与所述需要去现场的处理人员的通行方向一致;
若一致,则保持所述交通信号灯方向不变,直至所述需要去现场的处理人员通过,否则在第一预定时间范围内将所述交通信号灯方向切换一致;所述方法还包括优化交通事故周边区域的交通信息,具体包括:
优化与交通事故发生地点的距离小于或等于第三预定数目个路口区域的交通信息;
第二预定时间段内模拟所述优化后的交通信息;
根据模拟结果判断受交通事故影响的路口范围是否大于所述第三预定数目,若是则增加第三预定数目的值后继续优化,否则执行所述优化后的交通信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410064895.5A CN103839408B (zh) | 2014-02-25 | 2014-02-25 | 一种交通事故辅助处理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410064895.5A CN103839408B (zh) | 2014-02-25 | 2014-02-25 | 一种交通事故辅助处理系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103839408A CN103839408A (zh) | 2014-06-04 |
CN103839408B true CN103839408B (zh) | 2015-12-02 |
Family
ID=50802863
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410064895.5A Active CN103839408B (zh) | 2014-02-25 | 2014-02-25 | 一种交通事故辅助处理系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103839408B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104361744A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-02-18 | 昆明融致升贸易有限公司 | 一种获取汽车交通事故处理建议的方法及系统 |
CN104882011B (zh) * | 2015-06-02 | 2017-12-12 | 健康宝互联网技术有限公司 | 一种车辆快速接警出警系统及方法 |
CN105070045B (zh) * | 2015-08-20 | 2017-09-01 | 南京安通杰科技实业有限公司 | 一种交通事故处理方法及其系统 |
CN105513382B (zh) * | 2016-01-27 | 2019-03-08 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种车辆预警处理方法、服务器及系统 |
CN105912719B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-05-14 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法 |
CN108877245A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-11-23 | 孙仲碧 | 一种动态智慧救助控制系统 |
CN108922207A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-11-30 | 孙仲碧 | 基于物联网的智慧医护系统 |
CN108711202B (zh) * | 2018-08-06 | 2022-01-28 | 上海市大数据股份有限公司 | 一种基于大数据的交通事故救援系统 |
CN112035518B (zh) * | 2020-08-28 | 2022-07-15 | 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 | 重大事故发生地的判断方法、装置以及计算机设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102254438A (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-23 | 南京邮电大学 | 基于磁阻传感器和智蜂网络的智能车流量监控方法 |
CN102646337A (zh) * | 2011-02-16 | 2012-08-22 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 交通调节系统及方法 |
CN202956890U (zh) * | 2012-10-29 | 2013-05-29 | 江苏国遥信息科技有限公司 | 基于卫星定位的事故车辆勘察、救援系统 |
CN103337162A (zh) * | 2013-07-16 | 2013-10-02 | 四川大学 | 城市应急救援通道实时规划及动态调度系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060107262A (ko) * | 2005-04-08 | 2006-10-13 | 인천대학교 산학협력단 | 긴급차량 교통제어 시스템 |
-
2014
- 2014-02-25 CN CN201410064895.5A patent/CN103839408B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102646337A (zh) * | 2011-02-16 | 2012-08-22 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 交通调节系统及方法 |
CN102254438A (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-23 | 南京邮电大学 | 基于磁阻传感器和智蜂网络的智能车流量监控方法 |
CN202956890U (zh) * | 2012-10-29 | 2013-05-29 | 江苏国遥信息科技有限公司 | 基于卫星定位的事故车辆勘察、救援系统 |
CN103337162A (zh) * | 2013-07-16 | 2013-10-02 | 四川大学 | 城市应急救援通道实时规划及动态调度系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103839408A (zh) | 2014-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103839408B (zh) | 一种交通事故辅助处理系统及方法 | |
JP6074495B2 (ja) | 天気を予報するためのシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム | |
Liu et al. | Corridor-based emergency evacuation system for Washington, DC: system development and case study | |
CN105070044A (zh) | 一种基于乘客预约的定制公交合乘车辆动态调度方法 | |
Dubey et al. | Internet of Things based adaptive traffic management system as a part of Intelligent Transportation System (ITS) | |
CN107292989A (zh) | 基于3dgis技术的高压输电巡检系统 | |
Mohamed et al. | Cloud of things: Optimizing smart city services | |
CN103337162A (zh) | 城市应急救援通道实时规划及动态调度系统 | |
CN104867357A (zh) | 面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法 | |
CN101567017B (zh) | 基于多分辨率图的城市疏散仿真方法 | |
CN105872075B (zh) | 一种将物联网设备映射到智慧城市资源模型的方法 | |
Guerrero-Ibanez et al. | A policy-based multi-agent management approach for intelligent traffic-light control | |
CN109341710A (zh) | 不确定环境的交通网上快速抵达目的地的动态规划法 | |
Li et al. | A new fuzzy-based method for energy-aware resource allocation in vehicular cloud computing using a nature-inspired algorithm | |
Guzmán et al. | A cyber-physical systems approach to collaborative intersection management and control | |
CN106652433B (zh) | 交巡警服务平台设置方法及装置 | |
Horng et al. | Traffic congestion reduce mechanism by adaptive road routing recommendation in smart city | |
CN104700636B (zh) | 基于择路因子的警车信息物理融合系统部署调度方法 | |
Li et al. | Traffic flow guidance and optimization of connected vehicles based on swarm intelligence | |
Makhloga | IMPROVING INDIA’S TRAFFIC MANAGEMENT USING INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS | |
Kim et al. | A Study on the Population Distribution Prediction in Large City using Agent-Based Simulation | |
CN102693329A (zh) | 基于多分辨率图的城市疏散仿真方法 | |
Kamesh et al. | An efficient architectural model for building cognitive expert system related to traffic management in smart cities | |
Suarez et al. | Dynamic allocation of traffic light plans as a traffic reduction strategy | |
Zhu et al. | Parallel public transport system and its application in the evacuation of large-scale activities |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |