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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115798192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211345681.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法是由唐克双;吴浩;曹喻旻;谈超鹏设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法，包括以下步骤：步骤1通过电警设备获取得到上、下游交叉口各流向车辆通过停车线的时间戳信息；步骤2设置上游交叉口虚拟截面，基于电警设备所捕获的数据重构上游交叉口虚拟截面的累计车辆到达曲线，并计算下游交叉口的累计车辆离去曲线；步骤3考虑车辆自由流行程时间的分布情况，分别针对固定行程时间场景、可变行程时间场景的假设，计算得到下游交叉口的车辆虚拟离去曲线，通过分析上游交叉口虚拟截面的累计车辆到达曲线、下游交叉口的累计车辆离去曲线、下游交叉口的车辆虚拟离去曲线之间的关系，还原路段的排队分布。与现有技术相比，本发明具有估计更为精确等优点。

本发明授权一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多截面电警数据的道路排队分布估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1通过电警设备获取得到上、下游交叉口各流向车辆通过停车线的时间戳信息；步骤2设置上游交叉口虚拟截面，基于电警设备所捕获的数据重构上游交叉口虚拟截面的累计车辆到达曲线，并计算下游交叉口的累计车辆离去曲线；步骤3考虑车辆自由流行程时间的分布情况，分别针对固定行程时间场景、可变行程时间场景的假设，计算得到下游交叉口的车辆虚拟离去曲线，通过分析上游交叉口虚拟截面的累计车辆到达曲线、下游交叉口的累计车辆离去曲线、下游交叉口的车辆虚拟离去曲线之间的关系，还原路段的排队分布；所述步骤3具体为：分别针对固定行程时间场景、可变行程时间场景的假设，构建下游交叉口的车辆虚拟离去曲线，表征上游到达车辆在下游交叉口无信号灯的情况下，理论通过下游停车线的离去时间戳，上游交叉口虚拟截面的累计车辆到达曲线与下游车辆虚拟离去曲线的差值为正在路段内行驶的车辆数，下游车辆虚拟离去曲线与下游交叉口累计车辆离去曲线的差值为当前正在排队的车辆数，基于此估计所研究时段内的排队分布；针对固定行程时间场景，即路段中车辆的自由行程时间为定值的场景，还原路段的排队分布具体包括以下步骤：步骤3-1-1确定固定行程时间场景下的下游交叉口的车辆虚拟离去曲线，其为上游车辆累积到达曲线的水平偏移： 其中，Pt表示在t时刻，该路段的虚拟通过下游停车线的车辆数，即假设下游交叉口在没有布设信号灯的情况下，理论上能通过的车辆数；TTf表示在假定固定行程时间场景下的车辆自由流行程时间；为上游分析时段长度；N表示上游累计车辆到达数；步骤3-1-2基于下游交叉口的车辆虚拟离去曲线，计算任一时刻t下，下游交叉口的排队长度值qt，即排队长度分布：qt＝Pt-Dt其中，qt表示在t时刻，下游交叉口的排队车辆数；Pt,Dt分别表示在t时刻，下游交叉口的虚拟离去车辆数以及下游交叉口的实际离去车辆数；步骤3-1-3在获取得到周期内排队分布的基础上，确定周期内的最大排队长度： TT′n+1,1＝P-1q′其中，qt′表示所分析周期的最大排队长度；t′表示取得最大排队长度的时刻；rn+1表示下一周期的红灯启亮时刻；TT′n+1,1表示下游交叉口的虚拟离去曲线与实际离去曲线交点所在的时间点，当TT′n+1,1rn+1时说明在当前周期还未运行结束时，下游交叉口的虚拟离去曲线与实际离去曲线已经相交，且维持供需平衡或者供给大于需求的状态直至周期结束，即周期未饱和，此时周期内的最大排队长度即为此交点所对应的排队车辆数；当TT′n+1,1≥rn+1时则说明下游交叉口的虚拟离去曲线与实际离去曲线的交点所在时刻位于该周期之后，即在当前周期内，路段一直处于需求大于供给的状态，发生了过饱和现象；P-1·表示虚拟离去曲线P·的反函数，即虚拟离去曲线在车辆数为某一数值时所对应的时刻；q′为下游交叉口的虚拟离去曲线与实际离去曲线交点所对应的车辆数；针对可变行程时间场景，假定行驶车辆的自由流行程时间满足对数正态分布，则还原路段的排队分布具体包括以下步骤：步骤3-2-1基于上游交叉口虚拟断面的累积到达车辆曲线At与下游交叉口的实际离去车辆曲线Dt，假设车辆的自由流行程时间满足对数正态分布，即得到概率密度函数： 其中，TTi表示可变行程时间场景下的车辆自由流行程时间，表示对数正态分布的均值，σ2表示对数正态分布的方差；步骤3-2-2在可变行程时间场景下，对于通过上游虚拟断面的任一车辆i，在给定的任一时刻t时车辆能否到达下游交叉口的概率值为： 其中，Pt,i表示对于通过上游虚拟截面的任一车辆i，在给定的任一时刻t时，车辆能否到达下游交叉口的概率值；是指对于任一车辆i通过上游虚拟截面的时间戳；步骤3-2-3计算任一时刻t时，下游交叉口的虚拟离去车辆数为n的概率值： 其中，Pt,n表示在任一时刻t时，下游交叉口的虚拟离去车辆数为n的概率值；C表示样本空间，即当前周期内排队车辆、非排队车辆的不同划分；A表示排队车辆，B表示非排队车辆；步骤3-2-4考虑车辆超车现象，计算各种组合场景下的概率情况，得到有效的样本空间数： 其中，NC表示有效的样本空间数，即当下游交叉口的虚拟离去车辆数为n时，周期内车辆可能存在的组合情况数；δ表示在当前场景下每辆车的可超车范围；表示在任一时刻t时，通过上游虚拟截面的车辆总数；步骤3-2-5计算任一时刻t下游交叉口的虚拟离去车辆数的均值，并在此基础上，考虑到车辆行程时间的波动性，计算下游交叉口的虚拟离去车辆数的上界与下界： 其中，分别表示在任一时刻t时，下游交叉口的虚拟离去车辆数的均值、上界与下界；步骤3-2-6基于任一时刻t下游交叉口的虚拟离去车辆数的均值、上界与下界计算任一时刻t排队长度的均值、上界与下界： 其中，分别指在任一时刻t时，排队长度的平均值、上界与下界；步骤3-2-7将周期内步骤3-2-6计算得到的排队长度最大值作为周期的最大排队长度值。

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