公开(公告)号：CN115937636A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211703954.X

申请日：2022-12-29

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 朱勇建 ,  李长旭 ,  王栋 ,  张裕 ,  王嘉钰 ,  刘云翔

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习用于无人驾驶的交通目标检测方法，在现有的成熟模型YOLOv5基础上,通过在SPP模块前加入一种改进的卷积与自注意力机制融合的ACmix模块、增加多尺度目标检测层，接下来下载并处理BDD100K数据集，构建用于模型训练的训练集、验证集和测试集，最后将BDD100K数据集送入构建好的基于YOLOv5改进的交通目标检测模型进行模型的训练、测试、评估；在模型构建阶段，引入的ACmix模块更有利于提取目标特征。在训练阶段，将送入的数据集中不包含交通目标的图像进行删除，以免干扰模型的训练，加速网络收敛。在评估阶段，通过调整模型的宽度和深度，优化模型的精确度和速度，以满足实际应用的需求。

公开(公告)号：CN115861949A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211481206.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 朱勇建 ,  张玉蝶 ,  张裕 ,  王嘉钰 ,  林涛

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种一种基于深度学习的无人车车道线预测方法，本发明提供一种基于深度学习的无人车车道线预测方法。在无人驾驶中，使用车载摄像头对道路情况进行视频图像数据采集，根据采集到的车道线进行线路设计，但是在实际路况中，车道线会有磨损不清晰或者在天气恶劣的情况下，车道线被雨雪遮蔽的情况。无人车在行驶时，若可以根据行驶过的车道线去预测下一段的车道线，那么可以在车道线不完整或者有遮挡时候更加安全的行驶通过。

公开(公告)号：CN116823142A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310470215.9

申请日：2023-04-26

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 喻号博 ,  于万钧 ,  朱勇建 ,  王栋 ,  王俞力 ,  王嘉钰

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/30 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/20 ,  G06F16/28 ,  G06F16/2458 ,  G06N20/00 ,  G06F21/31 ,  G06F9/54 ,  G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种智能无人车辆在线管理平台，其特征在于，包括车辆信息管理模块；实时监控模块；远程控制模块；数据分析模块；报警处理模块；用户权限管理模块。本发明通过使用统一的数据接口，实现大规模、多品牌的智能无人车辆在线管理。在线管理的方式打破了现有智能无人车辆管理的束缚，通过丰富的功能、可视化的界面、清晰的图表展示等功能，能够在节约人力成本，提高车辆管理效率的基础上，让使用者突破距离和环境的限制，更加便捷、省心的实现对智能无人车辆实时监控和相关数据分析的需求。

公开(公告)号：CN115731398A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211452283.4

申请日：2022-11-18

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 朱勇建 ,  王嘉钰 ,  王栋 ,  张裕 ,  李长旭 ,  刘云翔

IPC: G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于伪图像的点云与图像融合三维目标检测方法，包括步骤1：获取不同传感器采集到的数据并进行预处理；步骤2：对获得的点云数据进行伪图像化；步骤3：将伪图像数据与图像数据送入主干网络，在特征层进行融合，获得多尺度融合特征，最终实现雷达点云与图像融合的三维目标检测。该方法结合了不同传感器得到数据的优势，实现了差异互补，并且在多尺度上进行特征提取，在特征层进行融合，对于实际情况下的不同尺寸的目标都有好的检测效果，兼具了识别效率与识别速度。