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公开(公告)号：CN115797892A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211531212.3
申请日：2022-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种目标轨迹预测方法，步骤如下：根据目标历史轨迹，利用差分和编码提取多层次运动特征和相应训练标签；依据多层次运动特征建立配对交互图，计算基于运动‑交互的点积注意力；根据所获得的点积注意力和多层次运动特征计算得到轨迹编码，从时间、空间和运动特征维度进行解码获得预测轨迹；在训练过程中结合解码轨迹和训练标签进行反向传播训练，在测试/推理过程中输出目标未来时刻的预测位置轨迹。本发明利用目标轨迹，构建提取复杂场景下目标之间的交互行为；从时间、空间和运动特征多个维度实现对目标未来轨迹的预测，与现有方法相比，具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN109117718A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810704481.2
申请日：2018-07-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向道路场景的三维语义地图构建和存储方法，步骤如下：传感器在移动过程中采集路况视频数据，使用同步定位和构图技术获取关键帧，计算位姿和逆深度图，构建半密集点云地图；利用语义分割模型从所获取的关键帧中提取语义标记；利用二维到三维空间语义标记转换，将连续关键帧的语义标记数据进行融合，修正三维点云语义标记；根据所获取的三维语义点云地图，将三维语义点云数据表征为基于占据概率和语义信息的三维地图。本发明利用摄像机进行三维语义构图，包括多种道路目标场景分布；利用车载系统快速构建道路三维语义信息，满足实时存储的需求；利用地图压缩技术，与原有大体量的三维地图存储需求相比，只占用较小存储空间。
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公开(公告)号：CN117763346A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311640562.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于块标记化预训练的轨迹预测方法，首先在随机掩码部分轨迹的基础上标记被掩码轨迹点的时序位置，表征轨迹点之间的不同距离的依赖关系；然后分割出轨迹块用以捕捉轨迹点的局部信息，并设计轨迹块层级的重构任务用于预训练；在预训练过程中，建立通道独立的特征提取器，利用权重共享的因果单元提取轨迹序列中不同状态序列的时序特征；之后针对不同状态表征进行独立的序列重构，建立基于因果单元的特征整合器，结合重构的状态序列预测目标未来轨迹。本发明有效提高了无人驾驶车辆轨迹预测的精准性，提升了车辆行驶的安全性，对推动无人驾驶技术的发展具有现实意义。
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公开(公告)号：CN109117718B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201810704481.2
申请日：2018-07-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向道路场景的三维语义地图构建和存储方法，步骤如下：传感器在移动过程中采集路况视频数据，使用同步定位和构图技术获取关键帧，计算位姿和逆深度图，构建半密集点云地图；利用语义分割模型从所获取的关键帧中提取语义标记；利用二维到三维空间语义标记转换，将连续关键帧的语义标记数据进行融合，修正三维点云语义标记；根据所获取的三维语义点云地图，将三维语义点云数据表征为基于占据概率和语义信息的三维地图。本发明利用摄像机进行三维语义构图，包括多种道路目标场景分布；利用车载系统快速构建道路三维语义信息，满足实时存储的需求；利用地图压缩技术，与原有大体量的三维地图存储需求相比，只占用较小存储空间。
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公开(公告)号：CN110244322A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910583355.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法，在机器人主体上设有相机和激光雷达，机器人主体内设有嵌入式工控机，用于完成基于数据融合的多目标检测测距算法获取并融合图片数据的类别信息以及激光雷达的距离信息，再从图像和点云两个方向，采用粒子滤波算法对目标实现跟踪过程，获得障碍物目标在连续时间内的动态估计变化，最后通过动态估计变化，得到施工区域内障碍物的行进速度及运动方向，绘制风险图实现对施工区域的路面环境感知，使该系统对不同环境的适应能力明显提升，并对障碍物之间的遮挡情况在多目标检测与跟踪算法上有所改进，从而保证施工机器人的有效作业，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447959A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811213446.7
申请日：2018-10-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种轮胎静态载荷印痕测量方法，包括以下步骤：激光器发射激光束照射轮胎与玻璃台板的前后接触边缘，使光束充分贴合轮胎接地边缘；采用暗场方式，将相机放置在玻璃台板下方捕捉轮胎接地印痕，采集不同载荷下的接地印痕图像；对采集的接地印痕图像进行Gamma变换和二值化处理，获得预处理图像；在轮胎接地印痕预处理图像上在印痕边界选取标记点，根据接地印痕形态选择曲线拟合阶数，拟合标记点对应曲线，或者采用样条插值的方式，最终获得轮胎接地印痕边界曲线。本发明具有检测精度高、测试速度快、可适应不同花纹轮胎的优点，克服了现有轮胎磨耗测试系统无法测量不同花纹轮胎接地印痕并且测量精度差的缺陷。
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公开(公告)号：CN108225798A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711441908.6
申请日：2017-12-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强识别的轮胎滑移量测试系统，包括试验台和工作站，试验台包括玻璃台板和设置在玻璃台板上的框架，框架内设置有轮胎，轮胎上连接有滚动控制机构，沿轮胎滚动方向的前后对应的框架侧壁上设置有激光器，玻璃台板下方以包围轮胎与玻璃台板接触面的方式设置有一圈LED照明灯，玻璃台板下正对轮胎与玻璃台板接触面的位置上设置有照相机，工作站与LED照明灯和照相机数据连接，接收图像数据并对数据进行处理显示。本发明提升对轮胎接触和离地时刻的判别精度，提高磨耗测试系统检测精度和测试重复性，可以实现静态印痕和动态滑移测试，功能扩展性更强，操作简单，重复性好，测试精度高。
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公开(公告)号：CN112986925B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110136843.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/36 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征的雷达脉冲序列分选方法，包括雷达脉冲序列预分选、主分选、后分选。预分选包括雷达脉冲序列数据可视化和频段分割；主分选包括基于图像特征的Hough线段聚类和DBSCAN聚类的综合应用；后分选包括基于脉冲重复间隔的再聚类和分选结果验证。本发明提出的雷达信号分选方法解决了传统分选方法过度依赖脉冲重复间隔的问题，适用于脉冲序列极多的复杂环境，系统鲁棒性强，分选精度高，提高了雷达侦察技术水平，对现代电子对抗具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108537109B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810151624.1
申请日：2018-02-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenPose的单目相机手语识别方法，包括以下步骤：用摄像机采集演示者手语的视频数据；将采集的视频数据输入到OpenPose系统中，初步提取包括x轴坐标和y轴坐标以及置信度的三维特征数据；选取初步提取的特征点，以颈部为原点重新建立坐标系，并且在x轴方向和y轴方向进行归一化，得到最终特征数据；对特征数据用三种不同粒度进行扫描，得到扩展特征数据；将扩展特征数据输入到深度森林模型内进行多层语义识别，最后一层的输出通过极值分类器得到最终语义的识别结果。本发明具有了单目视觉识别手语的能力，不需要大的样本数据，特征提取准确，过程简单，识别语义的准确性高。
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公开(公告)号：CN108225798B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201711441908.6
申请日：2017-12-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强识别的轮胎滑移量测试系统，包括试验台和工作站，试验台包括玻璃台板和设置在玻璃台板上的框架，框架内设置有轮胎，轮胎上连接有滚动控制机构，沿轮胎滚动方向的前后对应的框架侧壁上设置有激光器，玻璃台板下方以包围轮胎与玻璃台板接触面的方式设置有一圈LED照明灯，玻璃台板下正对轮胎与玻璃台板接触面的位置上设置有照相机，工作站与LED照明灯和照相机数据连接，接收图像数据并对数据进行处理显示。本发明提升对轮胎接触和离地时刻的判别精度，提高磨耗测试系统检测精度和测试重复性，可以实现静态印痕和动态滑移测试，功能扩展性更强，操作简单，重复性好，测试精度高。
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