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公开(公告)号：CN116629500A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310118473.0
申请日：2023-02-15
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 深圳市众行网科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G08G1/00 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种交通调度方法与设备，包括如下步骤：S1、输入交通流数据，并使用基于图自注意力机制的多图卷积模块提取交通流数据的全局空间特征和局部空间特征；S2、融合所述全局空间特征和局部空间特征；S3、将所述融合后的空间特征输入时序预测模块，输出交通流预测结果；S4、根据所述交通流预测结果制定调度策略；本发明能够实现通过多图卷积模块兼顾全局空间特征的提取和局部空间特征的提取，能够实现通过时序预测模块增加时间维度的感受野并提升空间特征和时序特征的交互，从而有效提升交通流预测精度，进而优化交通调度策略。
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公开(公告)号：CN116486003A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310362511.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 珠海深圳清华大学研究院创新中心
Abstract: 本发明提供了一种基于点云数据的成像方法、装置、电子设备及存储介质，其中，基于点云数据的成像方法包括：获取点云数据信息，点云数据信息包括每一个点对应的第一强度信息和第一位置信息；对点云进行区域体素化处理，每一个区域体素对应有第二位置信息和第二强度信息；重建立三维空间坐标系，并将每一个区域体素对应的第二位置信息转换为三维空间坐标系中的第三位置信息；根据三维空间坐标系下的一个或多个维度中的最大值与最小值的差值，构建零元素矩阵；根据每一个区域体素对应的第三位置信息、第二强度信息，以及零元素矩阵，构建瞬态矩阵；基于瞬态矩阵，利用预构建的成像模型实现目标成像。本发明通过离散点云数据实现连续性三维成像。
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公开(公告)号：CN113313763B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110581844.X
申请日：2021-05-26
Applicant: 珠海深圳清华大学研究院创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的单目相机位姿优化方法及装置，包括：获取单目图像；基于卷积神经网络对单目图像进行特征点提取，得到目标特征点以及像素坐标和视觉特征描述子；当当前帧为有效帧，基于目标特征点的像素坐标和视觉特征描述子利用图神经网络对目标特征点与历史特征点进行匹配；当匹配结果满足要求，利用目标算法解算单目相机的位姿信息；当当前帧为关键帧，计算关键帧中的词向量并在预设词向量数据库中检索关键帧中的词向量；当关键帧中的词向量与预设词向量数据库中词向量的相似度大于预设阈值且连续多个关键帧的词向量与预设词向量数据库中的词向量的相似度大于预设阈值，则判定检测到回环并执行全局BA操作以优化单目相机位姿。
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公开(公告)号：CN116242337A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310263194.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹拓扑的地图匹配方法及设备，包括步骤S1：基于路网数据，使用出入口、枢纽和连接三类节点对城市空间进行建模，构建城市拓扑图；S2：使用原始车辆GPS记录序列，得到对应车辆轨迹拓扑的候选点集合；S3：根据原始车辆GPS记录序列和城市拓扑图计算候选点之间的空间相似函数，得到权重候选图；S4：根据权重候选图建立静态相似矩阵并计算，得到加权相似矩阵；S5：计算局部最优路径，为局部最优路径上所有候选点计次投票，连接票数最高的候选点得到轨迹拓扑；S6：通过轨迹拓扑进行地图匹配；本发明以城市拓扑图作为轨迹数据表达的载体，简化了轨迹的表达方式，提升了轨迹数据与地图匹配的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116152579A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310307131.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V10/77 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型，方法包括：S1、实时采集物体的点云数据帧；S2、对所述点云数据帧进行点云体素化，得到初始体素；S3、通过基于离散Transformer的3D骨干网络从所述初始体素中提取包含动态信息和静态信息的体素特征；S4、将步骤S3最终输出的体素特征映射到BEV空间得到对应的2DBEV特征；S5、所述2DBEV特征通过Neck网络送入3D目标检测器，进行3D目标检测，得到物体在3D空间中的物体属性信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113110489B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110485674.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本文公开了一种轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质。其中，所述轨迹规划方法，包括，根据行驶场景下的路径可跟踪属性，确定决策变量，并根据所述决策变量确定优化问题的目标函数；根据行驶中的限制约束，设定优化问题的约束，根据所述优化问题的约束，求解所述目标函数以完成所述行驶场景的轨迹规划；其中，所述路径可跟踪属性包括：有预定的可跟踪路径和没有预定的可跟踪路径。本文提供的轨迹规划方案通过将轨迹规划问题描述成优化问题，可处理各种复杂的规划约束，获得指定评价目标下的最优轨迹。
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公开(公告)号：CN115760983A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211452093.2
申请日：2022-11-21
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了基于自适应与多级特征降维的点云3D检测方法与模型，该检测方法包括：获取实时点云数据帧并进行点云体素化，得到初始体素特征及其体素坐标；对所述初始体素特征进行稀疏化，得到稀疏体素特征；对所述稀疏体素特征进行自适应动态特征降维，得到初始BEV特征，并对所述初始BEV特征进行多尺度BEV特征提取，获得包含语义特征的多尺度BEV特征；对所述稀疏体素特征进行多尺度体素特征提取，获得包含几何特征的多尺度体素特征，并对每个尺度上的体素特征进行降维，然后与对应尺度上的BEV特征进行融合；利用最后一层融合的BEV特征进行3D检测，估计目标物体在BEV空间的位置。
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公开(公告)号：CN114743374A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210349264.2
申请日：2022-04-01
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于图网络的多元交通流预测方法，包括：S1、获取用于交通流预测的多元交通流历史数据；S2、基于所述多元交通流历史数据，对每一个交通流属性，分别构建一个独立的动态关系图；S3、将各交通流属性的动态关系图进行融合，转化为属性间相互联系的融合动态关系图网络；S4、基于所述融合动态关系图网络，利用图注意力网络学习交通流属性之间和路段之间的潜在空间依赖关系，提取空间依赖特征，构建基于图网络的多元交通流预测模型；S5、训练所述基于图网络的多元交通流预测模型；S6、根据训练得到的多元交通流预测模型，进行短时交通流预测。
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公开(公告)号：CN114633736A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210179795.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种车辆稳定过弯的极限入弯速度的快速确定方法，包括如下步骤：S1‑1：构建二自由度非线性车辆动力学模型对相平面空间进行生成；S1‑2：构建相平面空间数据库；S1‑3：设计闭环控制策略应用于车辆动力学仿真软件的轨迹跟踪控制；S1‑4：找到车辆不偏离道路及车身稳定情况下通过场景的最大速度，此即车辆稳定过弯的极限入弯速度。本发明探究了弯道工况下车身稳定及不偏离道路的临界入弯速度指标，对实际指导车辆运行具有重要意义。
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