一种车联网中自适应联合计算卸载与资源分配方法

    公开(公告)号:CN111818168B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202010670745.4

    申请日:2020-07-13

    Abstract: 本发明涉及一种车联网中自适应联合计算卸载与资源分配方法,属于车联网边缘计算领域。所述方法包括考虑本地、MEC服务器、远端云服务器、空闲车辆多计算平台结合下的多个车辆并发卸载情况。综合考虑车辆任务的大小、最大容忍时延、RSU下的计算资源、网络带宽因素,将车辆的计算任务卸载到多个计算平台;根据RSU下的任务数自动调整车辆计算任务的卸载平台和卸载比例,在车辆获得最优卸载比例的同时对MEC的计算资源进行分配;将计算卸载决策和资源分配建模为多约束优化问题;利用压缩粒子群优化算法,和提出粒子矩阵编码方式联合优化卸载决策和资源分配。实验结果表明,本发明能在满足最大容忍时延的同时,最小化系统总成本。

    一种多功能V2X智能路侧基站系统

    公开(公告)号:CN111554088B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202010285651.5

    申请日:2020-04-13

    Abstract: 本发明请求保护一种多功能V2X智能路侧基站系统,包括:路侧感知设备、MEC服务器、高精度定位服务、多源智能路侧感知信息融合及5G/LTE‑V通信模块。设计了一种集成C‑V2X通信、环境感知与目标识别、高精度定位等一体的智能路侧设备,解决智能交通中多设备信息融合和集成不便的问题。在该系统中,我们设计了一种C‑V2X智能路侧系统架构和目标层多源信息融合的方法,结合路侧多源环境协同感知,利用MEC服务器中的交通调度模块实现交叉路口的实时交通调度,并且为驾驶车辆提供通信和高精度定位服务,最后通过融合处理后的目标信息按照应用层标准数据格式通过C‑V2X RSU(LTE‑V2X/5G V2X等)广播给其他车辆或者行人,提高驾乘与交通安全。

    一种基于双目视觉的路沿检测方法

    公开(公告)号:CN110197173A

    公开(公告)日:2019-09-03

    申请号:CN201910512488.9

    申请日:2019-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的路沿检测方法,属于智能交通领域。该方法在通过UV视差图得到感兴趣区域的基础上,提取路沿的外观特征和几何特征,采用大小轮廓滤除法滤除路面干扰;在得到外观特征的基础上,采用霍夫变换提取边缘特征信息,并通过直方图统计得到左右路沿候选位置,并根据路沿的几何特征,进一步滤除干扰点,然后对应到霍夫检测的结果中,筛选出左右路沿;采用卡尔曼滤波对路沿实现跟踪,将跟踪结果反馈至下一帧的检测结果中,从而进一步滤除误检点,提高检测精度,得到最终路沿检测结果。本发明可以充分利用双目立体视觉的优点,结合路沿的多种特征精确稳定地检测路沿。

    一种复合型车道识别系统及方法

    公开(公告)号:CN106096525B

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201610392902.3

    申请日:2016-06-06

    Abstract: 本发明请求保护一种复合型车道识别系统及方法,涉及智能车辆环境感知与控制技术领域。系统由数据采集、信息融合、车道建模与车道识别四个模块组成。其中,数据采集模块利用摄像机及多个雷达采集车道标志线、车道边界、引导车和护栏信息,通过车载定位装置采集主车运动状态;信息融合模块融合摄像机与多个雷达采集的车道边界、引导车信息以提高其检测精度;车道建模模块利用车道标志线、车道边界建立主车所在车道的中心曲线模型来描述车道形状;车道识别模块利用车道标志线、车道边界、护栏、引导车信息及主车运动状态通过滤波器来准确估计车道结构参数,从而实现车道识别的目的。本发明方法提高了对不同车道的适应能力并提高车道识别的准确性。

    一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法

    公开(公告)号:CN109902562A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910039704.2

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。

    一种智能网联汽车在环仿真、测试验证系统与方法

    公开(公告)号:CN108646586A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810230170.7

    申请日:2018-03-20

    Abstract: 本发明请求保护一种智能网联汽车在环仿真、测试验证系统与方法,主要由IPG CarMaker、CarSIM等工具对智能小车运行场景模拟,Simulink对数据仿真计算、将仿真场景参数传给智能小车模拟真实场景、智能小车图像采集与显示、测试分析等功能组成;智能小车端主要负责智能网联汽车的环境感知与控制算法验证,由小车与控制模块、驱动模块、通信模块、传感器模块等组成,作为搭载测试算法软件以及需要测试的传感器、通信模块的载体。该系统既降低了智能网联汽车试验测试的成本和危险性,又能在真实的场地中进行智能车系统的实地验证,对在不同的模拟交通场景中进行车路协同等应用进行建模、仿真和控制等方面的研究工作,从而为智能网联汽车的研究提供大量的数据支持。

    一种基于V2X通信的室外智慧停车系统

    公开(公告)号:CN108230734A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810027685.7

    申请日:2018-01-11

    CPC classification number: G08G1/144 G08G1/0968 G08G1/096883 G08G1/148

    Abstract: 本发明为一种基于V2X通信的室外智慧停车系统。该系统主要由车辆车载终端、停车场V2X路侧设备、停车场云平台三部分组成。车辆车载终端,负责建立与停车场V2X路侧设备和云平台通信,实现获取停车场局部地图以及车位信息、申请停车位与停车导航等功能;停车场V2X路侧设备实现基于车辆高精度定位与V2X通信方式的停车场车位状态监控,管理停车场车位。停车场云平台负责采集和发布停车场车位状态信息、管理停车场局部地图、管理停车费用支付等功能,为车载终端的智慧停车应用提供车位状态和地图等基本信息。本发明为停车场车位管理提供低成本、高效的信息服务,为停车、找车提供更加便捷的服务。

    一种面向车联网应用的中间件架构系统及实现方法

    公开(公告)号:CN103684963B

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201310577468.2

    申请日:2013-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种面向车联网应用的中间件架构系统及实现方法,涉及车联网应用嵌入式中间件技术领域。包括中间件消息总线模块、车联网应用组件模块、车联网中间件消息代理模块、车联网安全组件、车联网通信协议适配层。车联网中间件应用组件形成规范的功能组件,车联网中间件消息代理负责将车联网中各类消息的解析、分类处理,远程连接请求经安全组件验证,通过后在车联网消息总线中查询对应的应用组件线程,通过消息总线建立起远程终端与本地应用组件或中间件消息代理之间的消息通道再进行通信。车联网通信协议适配层负责屏蔽平台及企业协议差异性,提供统一通信调用接口。该发明提高代码的可重用性和应用程序的开发效率。

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