-
公开(公告)号：CN111806453A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010658212.4
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员手部运动状态下脱离方向盘检测方法及装置，检测方法包括：S1：利用第一设备和第二设备分别采集每一时刻的驾驶员手部运动数据和车辆行驶状态数据；S2：根据第一设备和第二设备的相对运动状态，寻找第一时间窗口；S3：在所述第一时间窗口中提取世界坐标系下的第一转向数据的特征值；S4：建立车辆转向检测模型，对实时采集到的数据进行车辆转向识别，检测装置基于上述方法。本发明检测精度高，不易受到外界的干扰，不安装其他传感设备，即可完成检测，只得在本领域大量推广。
-
公开(公告)号：CN111768429A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010484994.4
申请日：2020-06-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波和行人重识别算法的隧道环境下行人目标跟踪方法，本发明从高速公路隧道实际情况出发，针对高速公路隧道环境下行人目标相对较小且容易受到遮挡问题，采用目标检测跟踪的方法，利用K-means对Faster R-CNN网络的Anchor进行重新设计，使其候选框更适合隧道环境下的行人目标检测，其次将Faster R-CNN网络特征提取层的conv3层中的特征信息添到conv5层中，提高网络的特征提取能力；针对隧道环境下行人目标容易受到遮挡，采用卡尔曼滤波容易导致行人目标跟踪不能连续跟踪，将行人重识别网络引入，利用卡尔曼滤波和行人重识别网络进行行人目标的跟踪；最终提高了行人的识别、跟踪的准确率。
-
公开(公告)号：CN111724593A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010538009.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法，本发明考虑了交通流转利率对公交车行程时间的影响，构建带有自适应遗忘因子的卡尔曼滤波预测模型，可以实现实时准确的公交车行程时间预测，避免了目前传统的预测方法的缺陷(如预测结果受天气影响、忽略交通流转移对行程时间的影响)，对保证公共交通运输系统能高效运行起着至关重要的作用。
-
公开(公告)号：CN111724590A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010495068.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 重庆大学 , 重庆首讯科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于行程时间修正的高速公路异常事件发生时间估计方法，S1：提取异常事件发生路段的车辆占有率数据，并进行平滑处理；S2：利用FCM算法检测异常事件的发生时间；S3：基于收费数据和卡口数据，获取相邻收费站之间的平均行程时间；S4：根据上、下游车间器的数据，判断异常事件发生地点；S5：提取异常事件从事故发生点波及到下游车检器的位置所需的时间；S6：修正所述异常事件的发生时间。本发明对路段的行程时间进行估计，将得到的路段行程时间通过一系列的计算得到事件发生波及到上下游检测器的时间，然后得到事件检测时间，最后由两个时间便可以完成对事件真实发生时间的估计，达到了可以快速地估计出事件发生的时间的目的。
-
公开(公告)号：CN111717210A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010485078.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员手部相对静止状态下脱离方向盘检测方法，本发明采用智能手表和智能手机来采集车辆和驾驶员的信息，利用基于高斯多元模型异常检测算法来判断驾驶员手部是否脱离方向盘，避免了目前通行的基于计算机视觉的检测系统方案受到光照等外界因素影响的问题，提高了检测准确率和稳定性，同时又不会对驾驶员造成心理干扰；采用智能手机和智能手表作为传感器，减少了设备成本，利于推广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111583649A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010414026.6
申请日：2020-05-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种RFID时空数据交通流特征参数预测方法，包括以下步骤：S1：获取RFID采集目标路段的交通数据，对交通数据进行时空相关性分析；S2：获取影响目标路段交通状态的交通流特征参数和能够反映目标路段交通状态的交通流特征参数的相关性；S3：预测目标路段在交通流稳定状态和交通流不稳定状态下的交通流特征参数；S4：对两种状态下的交通流特征参数进行加权组合。本发明克服了现有的预测方法计算量大、实时性和抗干扰能力差、预测精度不高、预测效率低等问题具有可以实现准确、全面、可靠的交通流特征参数预测，为改善交通拥堵问题提供了一种新思路的优点。
-
公开(公告)号：CN111562739A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010365260.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种保持驾驶员在环的人机混合智能协同跟车控制方法，包括以下步骤：限定自动驾驶车辆配置、跟车任务和场景；构建车辆纵向动力学模型；建立纵向跟车状态空间表达式；对纵向跟车任务进行人机分工；设计驾驶自动化系统车速跟随控制器；构建车速跟随闭环控制系统；求解车速跟随控制器增益；精细化调节车速跟随控制器；设计指导驾驶员车间距调节策略。本发明充分融合了人类驾驶员和自动驾驶系统的优势，使得跟车任务智能、安全、省心省力。
-
公开(公告)号：CN106997688B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710431169.6
申请日：2017-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的停车场停车位检测方法，包括如下步骤：步骤1：将激光雷达、陀螺仪和加速度计安置于移动平台上，并驱动移动平台在停车场移动；步骤2：在移动平台移动过程中，获取激光雷达的检测数据并对检测数据进行预处理；步骤3：利用预处理后的检测数据依次进行特征提取和模式匹配，识别停车场中的局部车位信息；步骤4：分析陀螺仪和加速度计获取的数据，确定移动平台的位置和姿态，通过移动平台的位姿推算对局部车位信息进行校正；步骤5：通过对多个局部环境进行叠加生成停车场空车位的场景地图。本发明可适用于室内停车场、室外停车场以及路边停车场等对于停车位的智能识别。
-
公开(公告)号：CN107403205B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710545717.8
申请日：2017-07-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，包括：得到货包定位的原始数据；提取定位所需数据；提取每个货包返回信号的时间、RSSI、读取到货物的次数、RSSI变化率、读取货物的时间长度、RSSI方差6个参数；进行堆垛划分，并统计其中一个完整堆垛的各个货包的位置，货包的位置和6个参数作为训练样本集；以训练样本集中货包的位置作为输出，6个参数作为输入对随机森林进行训练，得到每个货包的平面位置。本发明采用车载移动式RFID对整个仓库的货物进行扫描，在移动式RFID条件下不同位置的货物返回信号在时间、RSSI、读取到货物的次数、RSSI变化率、读取货物的时间长度、RSSI方差上存在着差异，根据这几个特征利用随机森林方法进行分类，得到仓库中货物的位置。
-
公开(公告)号：CN110393531A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910435149.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能设备的疲劳驾驶检测方法，利用智能手表采集驾驶员手部操作行为数据，然后根据智能设备所采集到的加速度传感器数据计算其合成值ai、陀螺仪传感器数据计算其合成值gi，根据得到的数据序列信息提取能够表征驾驶员不同驾驶状态的样本熵特征值，将从智能手表三维加速度数据和三位角速度数据中提取的各样本熵特征作为输入，建立基于KNN的疲劳检测模型对驾驶员状态进行监测。本发明能够实时监测驾驶员的驾驶状态，当驾驶员进入疲劳状态后能够给予预警提示，从而减少因疲劳驾驶引发的交通事故，有效提高了疲劳检测系统的实用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
461
records
(took 0.029 seconds)
