第十七期“工学智汇”智能交通研究生学术汇报活动

第十七期“工学智汇”智能交通研究生学术汇报活动

（院研究生会 王镜硕 文/图）2025年3月19日下午，pg电子官网第十七期“工学智汇”智能交通研究生学术汇报活动在16幢110教室举行。活动特别邀请到施俊庆老师莅临指导。本次活动的主讲人包括pg电子官网智能交通技术及相关专业的研究生，分别是胡年一、刘天龙、陶艳红、张丁川和张霆锋。此次活动还将吸引pg电子官网其他智能交通技术、交通运输等专业的研究生积极参与。本次汇报活动将围绕智能交通、交通信号控制、路面材料研究、交通事故分析等多个研究领域展开，研究生们将展示他们的最新科研成果，并与大家进行深入的学术交流。

胡年一同学汇报的主题是《考虑时间不稳定性的信号交叉口机动车事故严重程度影响因素分析》。针对我国信号交叉口事故发生频率高且成因复杂的问题，胡年一同学采用了时间不稳定性的分析方法，旨在深入探讨不同时间段对交通事故严重程度的影响。通过构建事故严重性影响因素模型，并引入时间变量的动态变化，研究揭示了多种因素对事故严重程度的综合作用。在模型应用过程中，胡年一同学通过数据分析，提出了针对不同时间段事故预警和控制的优化方案。与传统方法相比，该研究能够更精确地评估和应对复杂的信号交叉口交通环境，提升交通事故防控的预见性与有效性。

刘天龙同学此次汇报的主题是《需求不确定条件下易逝品批量生产问题的两阶段鲁棒优化方法研究》。针对易逝品批量生产过程中常遇到的需求不确定性问题，刘天龙同学提出了一种两阶段鲁棒优化方法。该方法首先通过准确预测需求波动，优化生产计划，并在生产过程中灵活调整资源配置，确保生产效率与库存管理的平衡。在模型应用中，刘天龙同学通过仿真分析，评估了不同优化策略在实际生产环境中的表现，结果表明，采用此方法能够有效降低生产成本、提高生

产计划的可靠性，特别是在需求波动较大的情况下，展现了较传统方法更强的适应性与鲁棒性。

陶艳红同学此次汇报的主题是《基于多智能体深度强化学习的区域交通信号协同控制研究》。针对当前城市交通信号灯控制效率低、协调性差的问题，陶艳红同学采用了多智能体深度强化学习（MARL）技术，提出了一种新的区域交通信号协同控制方法。通过模拟不同交通流量和复杂的路况，模型能够动态调整信号灯的控制策略，实现各交通信号灯之间的实时协作与信息共享。陶艳红同学的研究表明，基于深度强化学习的多智能体协同控制方法，能够有效缓解交通拥堵，提高交通流动性，并在应对突发交通事件时展现出较强的适应性和决策能力。与传统信号控制方法相比，该方法在多种复杂交通场景下具有更高的效率和更低的延迟。

张丁川同学此次汇报的主题是《沥青路面回收料高值化再生利用与性能提升技术研究》。针对当前道路建设中的资源浪费和环境问题，张丁川同学聚焦于沥青路面回收料的再生利用，提出了一种高值化再生技术，旨在提升回收沥青材料的性能和使用寿命。通过创新的再生处理技术，张丁川同学的研究有效提高了回收料的物理性能，并成功优化了再生沥青的耐久性和抗裂性。研究表明，该技术不仅能够显著降低道路建设成本，还能减少原材料的使用，降低环境负担，对推动可持续交通基础设施建设具有重要意义。

张霆锋同学此次汇报的主题是《基于多模态图像特征融合的路面裂缝检测优化研究》。针对路面裂缝检测中常遇到的精度不高和效率低的问题，张霆锋同学提出了一种基于多模态图像特征融合的优化方法。通过结合不同类型的图像数据（如红外图像、可见光图像和热成像图像），该方法能够更全面地提取路面裂缝的多维特征信息，从而提升裂缝检测的准确性与鲁棒性。在实验过程中，张霆锋同学展示了该方法在多种复杂路况下的优异表现，相比传统方法，能够显著提高裂缝检测的效率和精度，具有广泛的应用前景，尤其是在自动化道路养护和管理中。