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公开(公告)号：CN116056202A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211730909.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种UWB室内定位的无线时钟同步和定位解算改进方法，首先，主基站与从基站建立通信连接，周期性地互发时间戳信息来实现基站之间的时钟同步；标签在时钟同步过程完成之后广播时间戳信息，从基站保存接收到的时间戳信息，并将该信息和时钟同步过程中的时间戳发送给标签；标签将定位过程中的时间戳信息发送给上位机，上位机利用时钟同步信息计算时钟漂移和时钟偏移，对从基站进行时钟同步，将各个从基站接收到标签报文的时间戳同步到主基站的时钟轴上，得到标签的到达时间差信息；将到达时间差信息带入Chan‑Taylor算法当中解算标签的坐标，若定位结果发散，利用坐标解算补偿方法重新确定坐标估计值，进行二次定位，有效提高了UWB的室内定位精度。
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公开(公告)号：CN115240441A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210913589.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种信号控制人行横道中间安全岛上人数估计方法，具体为：根据路侧行人排队需求确定路侧平均每行排队人数，根据交通流理论确定路侧行人排队消散时间及排队行人到达安全岛的达到率；确定中间安全岛排队需求与平均每行排队人数；计算中间安全岛行人排队消散时间；分别确定安全岛双向行人流入数量函数与流出数量函数；计算中间安全岛上行人人数。本发明信号控制人行横道中间安全岛上人数估计方法，考虑行人在路侧和安全岛等待过街时间内排队队列形成与消散规律，更加准确的对中间安全岛上流入和流出人数进行估计，准确估计安全岛上不同时刻内人数，有利于更加精准的满足行人站立的安全岛设施设计与基于行人站立安全的信号控制优化。
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公开(公告)号：CN114973321A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210538688.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06T5/00 , G06T7/60
Abstract: 本发明提供了一种生猪体尺视觉测量的特征点选取及测量方法。包括以下步骤：对猪舍进行图像采集，并基于张正友相机标定法计算相机畸变参数，对图像的径向畸变进行校正；将图像输入YOLOv5得到猪只的检测框，并根据检测框从图像中对猪只进行切割提取，得到单只猪只的图像；对猪只特征点进行选取，建立新的猪只特征点数据集，融合注意力机制获取图像中的猪只特征点；设计基于深度神经网络的猪只特征点评估算法，根据识别出的特征点坐标对猪只体态进行判断并对体尺数据能否测量进行评估；采用仿射变换、结合采集设备安装位置的数据对猪只体尺进行测量。该方法提高了猪只体尺测量过程中的检测效率，对养猪生产过程的智能化实现，提升养殖水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108985269B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810933385.5
申请日：2018-08-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于卷积和空洞卷积结构的融合网络驾驶环境感知模型，同时实现目标检测和语义分割。通过安装在车辆上的前视相机系统拍摄道路环境视频图像；采用残差网络模型得到图像底层特征图；设计融合网络，包括目标检测和语义分割2个子模块，这2个模块共享底层特征图。其中，目标检测模块负责预测目标框与类别置信度，语义分割模块负责对每个类别进行像素级预测。对两个模块分别选取合适的损失函数，先交替训练使感知模型在两个模块都趋于收敛；最后使用联合损失函数同时训练两个模块，得到最终感知模型。本发明可以用较小的运算量同时完成目标检测和语义分割，并且感知模型使用目标检测的大量数据辅助语义分割模块学习图像分布规律。
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公开(公告)号：CN110336678B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910654022.2
申请日：2019-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对车联网中大批量数据防篡改的签名算法，该算法通过链式存储结构、哈希摘要算法和CBC‑MAC算法的结合对车联网中存储于本地的诸如车速、GPS等周期产生的大批量数据进行防篡改保护。该算法根据数据产生时间对批量数据分文件存储，并通过文首数据签名算法连接文件实现链式存储结构；通过非文首签名算法连接相同文件内的数据帧。本算法加入了AES加密运算用于避免分组替换攻击的风险；且该算法仅需进行一次AES和一次SHA256，计算速度优于CBC‑MAC。通过上述算法，攻击者无论删除上一条数据或者修改上一条数据内容，通过本组数据的签名检查即可检出。通过该算法可以实现原始数据帧的防篡改签名及认证，具有更强的安全性和更高的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108665069B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810370269.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人车训练模拟的突发性事件触发机制，包括建立隐马尔可夫模型；确定特定突发性事件所涉及的所有虚拟角色在事件发生时间段的观察状态序列；确定突发性事件库中各种典型的突发性事件的观察状态序列；根据当前环境，分别计算各种典型的突发性事件的发生概率，并根据发生概率从高到低的顺序确定各种典型的突发性事件触发的优先级；按照各种典型的突发性事件触发的优先级的顺序判断当前环境是否包含该典型的突发性事件触发所需的虚拟角色，若包含，则触发该典型的突发性事件。本发明提出的突发性事件触发机制不仅能够根据当前环境触发合适的突发性事件，而且能够为仿真突发性事件从而训练无人车的智能行为提供技术手段。
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公开(公告)号：CN114120359A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111350628.0
申请日：2021-11-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/10
Abstract: 本发明提供了一种基于堆叠沙漏网络的群养猪体尺测量方法。首先将初始样本库输入基于掩码区域的卷积神经网络，得到感兴趣区域和掩膜，两者进行融合处理，进而将图像中多目标猪体进行分离，建立新的样本库；将新的样本库输入堆叠沙漏网络获得猪体关节点；接着设计基于支持向量机分类算法的关节点筛选方法，筛选出适合体尺测量的关节点；最后利用筛选后的关节点对猪体尺进行测量。该方法结合计算机视觉技术、检测技术与养殖技术等领域，避免现有方法导致的动物应激反应、猪舍环境复杂、猪只遮挡、粘连、猪体姿态不理想等情况，提高了猪体尺测量的检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN109117701B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810568305.0
申请日：2018-06-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积的行人意图识别方法，通过安装在车辆上的前视相机系统拍摄道路环境视频图像；对图像进行行人检测和行人人体关键点信息提取，并基于图论的方法构造邻接矩阵表示行人人体关键点的连接信息；通过图卷积算法从人体关键点的坐标信息和邻接矩阵表示中提取底层特征，并将底层特征通过深度卷积神经网络和深度循环神经网络进行高层次特征提取和时序分析；选择合适的损失函数，基于通过人工标注方法构建的行人意图数据集，对前述模型参数进行优化训练，实现对行人行为意图的分类识别。本发明有效利用了行人人体关键点信息这一高层次语义特征，使得汽车高级驾驶辅助系统具有理解行人行为意图的能力。
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公开(公告)号：CN110430061B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910653978.0
申请日：2019-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的车联网设备身份认证方法，该方法基于区块链思想构建分布式区块链CA系统，通过双链、双区块类型混合结构的CA区块链设计完成车联网通信节点的身份认证：双区块为权威节点更新区块和新增证书区块，权威节点更新区块用于更新目前合法有效的权威节点，证书新增区块用于记录新入网的合法车载通信设备、路边基础设施和远程服务器等通信节点；双链为权威节点更新链和普通链，权威节点更新链连接相邻的权威节点，普通链不区分区块类型直接连接相邻的区块。本发明的方法可在不安全网络环境下不依赖第三方完成身份的安全认证。相较于传统的分布式CA系统在时间性能、空间性能和安全性能均具有优势。
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公开(公告)号：CN111062311A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911281009.3
申请日：2019-12-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种深度级可分离卷积网络的行人手势识别与交互方法，包括：通过安装在车辆上的前视相机系统采集包含行人的图像；将图像输入深度可分离卷积网络，检测行人包围盒，将包围盒区域的图像输入手势识别网络，输出行人区域的特征图。将行人所在区域的图像输入手势识别网络进行手势识别。手势识别网络通过深度级可分离卷积层提取特征，在输出特征图的每个点都预测12个人体关节点信息以及对应的12个偏移向量，最后通过对关节点分类理解行人手势，车辆根据识别到的行人手势，结合手势优先级，采取最保守策略做出决策。本发明使用深度级可分离卷积实现模型，成倍缩小模型规模，可以在智能手机等低功耗移动终端实现检测。
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