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公开(公告)号：CN115291239A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210931555.2
申请日：2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于无人机激光雷达的载货汽车外廓尺寸测量方法，属于车辆检测技术领域，采用无人机搭载激光雷达的方式，获取原始目标车辆点云，通过统计滤波及主成分分析等点云处理算法获得完成目标车辆点云，实现对车辆外廓尺寸的自动检测。本发明通过采用无人机搭载激光雷达的方式进行车辆外廓尺寸测量，具备便携性、灵活性等特点，有效解决了传统检测方法检测地点不灵活、占用场地成本较高、无法实现流动检测等缺点。
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公开(公告)号：CN113487197A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110784940.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TOPSIS评价模型的车联网信息筛选方法，属于汽车智能交互技术领域，所述方法通过获取车辆驾驶数据并构建车载网联终端实时获取车联网信息，在不同驾驶场景下考虑不同车联网信息内容及提示方式对驾驶人进行提示，通过差异性检验、相关性分析确定评价指标，并建立基于层次分析法和熵权法的TOPSIS评价模型，对该场景下车联网信息提示方案进行评价，确定最优车联网信息提示方案，为智能网联环境下信息提示提供借鉴。
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公开(公告)号：CN116129405A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211500265.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态混合融合的驾驶员愤怒情绪识别方法，属于驾驶员的情绪识别领域，首先采集驾驶员的心电信号与汽车行驶参数，通过数据预处理、特征提取、特征拼接与降维获得融合驾驶员心电特征与汽车行驶参数的数据集；构建基于随机森林算法的驾驶员愤怒情绪识别模型；采集驾驶员的面部图像数据，通过卷积神经网络与softmax分类器构建基于面部图像的驾驶员情绪识别模型；将上述两种驾驶员愤怒情绪识别模型得到的驾驶员情绪识别结果通过D‑S证据理论进行决策融合，得到最终的驾驶员的情绪识别结果。本发明采用多模态混合融合的方法来识别驾驶员的愤怒情绪，避免驾驶员由于行车过程中因愤怒情绪导致交通事故。
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公开(公告)号：CN112991433B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110452374.7
申请日：2021-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于双目深度感知和车辆位置的货车外廓尺寸测量方法，属于车辆检测技术领域，采用无人机搭载双目相机的方式，获取清晰的车辆图像，基于张正友标定法对双目相机进行标定，得到相机内外参数，利用先验知识、车速检测和图像处理方法计算车辆长度和宽度信息；利用双目相机深度感知和RTK模块计算车辆高度信息；利用通信模块将得到的车辆外廓尺寸信息传输给无人机飞行控制器，方便路政执法人员查看；基于双目深度感知和车辆位置信息将车辆的三维信息转化为一维求解，有效降低了算法复杂度，提高了检测实时性与可操作性。本发明解决了现有车辆外廓尺寸检测场地固定、检测设备不便于携带、无法实现流动检测的问题。
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公开(公告)号：CN112394733A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011347642.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于UWB及超声波的智能车自主跟随避障方法，克服了存在的跟随精度不足及跟随时无法避障问题，其步骤：1)开始：智能车、UWB标签(8)上电，1号UWB基站(1)至3号UWB基站(3)时间同步；2)上位机设置所需的跟随的距离L′以及跟随的角度θ′，并通过蓝牙装置(6)将预设的跟随的距离L′以及跟随的角度θ′传送到单片机(7)；3)UWB基站测距并采集数据；4)单片机(7)对串口数据信息进行解析；5)通过三边算法得到UWB标签(9)与智能车实时相对位置(L，θ)；6)1号超声波传感(4)与2号超声波传感器(5)检测到障碍物；7)1号超声波传感(4)与2号超声波传感器(5)没检测到障碍物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112379782A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011460083.4
申请日：2020-12-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的鼠标控制方法，为克服现有脑电信号模式分类精度低且不稳定，算法复杂导致实际应用不理想的问题，步骤如下：1)训练模型：(1)脑电信号采集；(2)脑电信号处理；(3)训练分类器模型；(4)存储分类器模型；2)使用模型：(1)调用分类器模型；(2)脑电信号采集；(3)脑电信号处理；(4)分类器模型分类：二号蓝牙装置(6)接收数字信号并传给计算机(7)，将数字信号导入到分类器模型中，得到分类器结果；(5)鼠标命令转化：分类器模型结果输入软件(8)编写的代码，从而对应到计算机(7)鼠标箭头的一个动作，动作包括鼠标上移、鼠标下移、鼠标左移、鼠标右移、鼠标点击，至此完成鼠标控制。
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公开(公告)号：CN112370259A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011277724.2
申请日：2020-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP的脑控轮椅的控制系统，克服了目前脑控轮椅控制系统信噪比低、识别准确率差、控制变量少的问题，一种基于SSVEP的脑控轮椅的控制系统包括计算机(1)、OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)与轮椅控制器(8)；OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)佩戴在使用者的头上，轮椅控制器(8)安装在轮椅上，计算机(1)安装在轮椅上并处于使用者面前；OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)通过内置的一号蓝牙(3)与内置有二号蓝牙(4)的计算机(1)无线连接；轮椅控制器(8)通过内置的二号Zigbee模块(6)与内置有一号Zigbee模块(5)的计算机(1)无线连接。
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公开(公告)号：CN105943207B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610464662.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 吉林大学
IPC: A61F2/72
Abstract: 本发明属于控制领域，涉及一种基于意念控制的智能假肢运动系统及其控制方法。克服了现有技术存在的现有假肢系统识别模式单一、普适性不高的问题；系统包括脑电采集模块、脑电分析模块、驱动控制模块和关节角度反馈模块；控制方法包括：训练模式下的控制方法和使用模式下的控制方法，训练模式和使用模式之间通过按键切换；在训练模式下，除静息状态外，其他状态脑电信号根据自身需求有选择的录入，静息状态为必录入选项，以保证系统的精准控制；当使用者完成训练模式下的脑电信号录入，将系统状态切换至使用模式，使用者能够发出相应的脑电信号以控制手臂执行对应动作。
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公开(公告)号：CN105943207A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610464662.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 吉林大学
IPC: A61F2/72
CPC classification number: A61F2/72 , A61F2002/701
Abstract: 本发明属于控制领域，涉及一种基于意念控制的智能假肢运动系统及其控制方法。克服了现有技术存在的现有假肢系统识别模式单一、普适性不高的问题；系统包括脑电采集模块、脑电分析模块、驱动控制模块和关节角度反馈模块；控制方法包括：训练模式下的控制方法和使用模式下的控制方法，训练模式和使用模式之间通过按键切换；在训练模式下，除静息状态外，其他状态脑电信号根据自身需求有选择的录入，静息状态为必录入选项，以保证系统的精准控制；当使用者完成训练模式下的脑电信号录入，将系统状态切换至使用模式，使用者能够发出相应的脑电信号以控制手臂执行对应动作。
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公开(公告)号：CN115291239B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210931555.2
申请日：2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于无人机激光雷达的载货汽车外廓尺寸测量方法，属于车辆检测技术领域，采用无人机搭载激光雷达的方式，获取原始目标车辆点云，通过统计滤波及主成分分析等点云处理算法获得完成目标车辆点云，实现对车辆外廓尺寸的自动检测。本发明通过采用无人机搭载激光雷达的方式进行车辆外廓尺寸测量，具备便携性、灵活性等特点，有效解决了传统检测方法检测地点不灵活、占用场地成本较高、无法实现流动检测等缺点。
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