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公开(公告)号：CN114820714A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210542138.9
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种基于多重特征相似性匹配算法的视觉多目标跟踪方法，涉及自动驾驶感知和安防监控领域。解决了现有多目标跟踪方法缺少对检测目标和已存在跟踪轨迹之间的时空特征相关性考量，存在跟踪准确率低的问题。本发明获取t时刻的目标检测集合；对历史轨迹进行纹理特征提取；对每个新目标的纹理特征进行空间融合，再对每条历史轨迹进行时空特征融合，对每条历史轨迹时空融合后的纹理特征和每个新目标的纹理特征进行多重融合，最后将t时刻的目标与所述历史跟踪轨迹匹配，完成多目标跟踪。本发明适用于目标跟踪。
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公开(公告)号：CN115158349A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210659562.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于DQN系列强化学习算法的自动驾驶变道决策与控制方法。所述方法分别构建车辆决策层与车辆控制层，所述车辆决策层和车辆控制层均分别针对智能体与非智能体两大对象进行构建模型。本发明着重研究车辆自动变道行为决策问题，建立决策系统，使车辆在更为复杂的环境下、在不断试错迭代的过程中充分安全地变道，并通过仿真与目前主流的基于规则的决策算法对比研究，证实深度强化学习的优势，具有较强的理论和应用价值。
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公开(公告)号：CN115140048A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210749429.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种自动驾驶行为决策与轨迹规划模型与方法,属于自动驾驶技术领域。解决了现有自动驾驶框架体系的完整性差,存在换道安全性差的问题。本发明利用IDM和MOBIL算法实现自动驾驶车辆的长期行为决策，通过硬约束、软约束两种行驶对车辆行驶轨迹进行规划以及最优化来实现自动驾驶车辆的短期轨迹规划，它包括一个行为决策层，一个轨迹规划层，一个安全保障层以及一个车辆控制层,有效的提高了自动驾驶的安全性。本发明适用于自动驾驶车辆控制。
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公开(公告)号：CN115140048B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210749429.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种自动驾驶行为决策与轨迹规划模型与方法,属于自动驾驶技术领域。解决了现有自动驾驶框架体系的完整性差,存在换道安全性差的问题。本发明利用IDM和MOBIL算法实现自动驾驶车辆的长期行为决策，通过硬约束、软约束两种行驶对车辆行驶轨迹进行规划以及最优化来实现自动驾驶车辆的短期轨迹规划，它包括一个行为决策层，一个轨迹规划层，一个安全保障层以及一个车辆控制层,有效的提高了自动驾驶的安全性。本发明适用于自动驾驶车辆控制。
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公开(公告)号：CN115272395A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210810760.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度图卷积网络的跨域可迁移行人轨迹预测方法。针对跨域的行人轨迹预测问题，本发明提出了一种基于深度图卷积网络的可迁移行人轨迹预测方法，该方法能够通过在一个行人轨迹数据集上进行深度预测模型的训练，在训练过程中考虑与其它行人轨迹域进行对齐，从而训练得到的模型不仅能够在训练域(源域)上进行很好的轨迹预测，同时能够直接迁移到其它行人轨迹域(目标域)的预测，而不会造成较大偏差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114820714B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210542138.9
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种基于多重特征相似性匹配算法的视觉多目标跟踪方法，涉及自动驾驶感知和安防监控领域。解决了现有多目标跟踪方法缺少对检测目标和已存在跟踪轨迹之间的时空特征相关性考量，存在跟踪准确率低的问题。本发明获取t时刻的目标检测集合；对历史轨迹进行纹理特征提取；对每个新目标的纹理特征进行空间融合，再对每条历史轨迹进行时空特征融合，对每条历史轨迹时空融合后的纹理特征和每个新目标的纹理特征进行多重融合，最后将t时刻的目标与所述历史跟踪轨迹匹配，完成多目标跟踪。本发明适用于目标跟踪。
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公开(公告)号：CN114802307B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210563712.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
IPC: B60W60/00 , B60W30/18 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制方法，属于自动驾驶技术领域。本发明解决了现有自动驾驶车辆在人工驾驶车辆与自动驾驶车辆处于混行状态时，横向控制过程中存在安全性、舒适性差的问题。它建立智能体拓扑图，对智能体拓扑图中顶点的特征进行提取；将智能体拓扑图中每个顶点的特征输入至深度拓扑图卷积网络对智能体拓扑图每个顶点之间的交互作用建模，获取智能体拓扑图中每个顶点的表征特征；采用深度估值网络获得自动驾驶车辆的横向动作估值；选择横向动作估值最大的横向动作对目标车辆横向控制。本发明适用于自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制。
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公开(公告)号：CN115424169A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210996363.X
申请日：2022-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种高空抛物溯源检测方法，它涉及一种溯源检测方法。本发明为了解决目前无法自动地发现视频中的高空抛物并做出相应处理的问题。本发明的具体步骤为：建立追踪器链表；对视频帧进行前景分割，获得二值图像后进行相应的滤波处理与形态学操作，对二值图像进行轮廓检测；在当前帧轮廓被提取后，对每一个轮廓进行判断是否在追踪器链表中存在已有目标；当追踪目标符合抛物的运动规律时，增加置信等级；遍历追踪器链表，将目标消失的追踪器去除；若该追踪器追踪的目标为抛物，则启动抛物回溯，把从目标出现到目标消失的视频帧上画出抛物位置并截取下来永久保存在视频文件中；若有新的视频帧输入，则转向步骤二，否则结束。本发明属于视频信息处理领域。
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公开(公告)号：CN114802307A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210563712.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制方法，属于自动驾驶技术领域。本发明解决了现有自动驾驶车辆在人工驾驶车辆与自动驾驶车辆处于混行状态时，横向控制过程中存在安全性、舒适性差的问题。它建立智能体拓扑图，对智能体拓扑图中顶点的特征进行提取；将智能体拓扑图中每个顶点的特征输入至深度拓扑图卷积网络对智能体拓扑图每个顶点之间的交互作用建模，获取智能体拓扑图中每个顶点的表征特征；采用深度估值网络获得自动驾驶车辆的横向动作估值；选择横向动作估值最大的横向动作对目标车辆横向控制。本发明适用于自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制。
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公开(公告)号：CN113256399A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110577308.2
申请日：2021-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 本发明涉及信息处理预警领域，公开了一种能够提高证明图片的审核结果准确性的贷后风险监控预警系统，包括通信模块，用于获取用户端上传的证明图片；存储模块，用于根据不同的用户端将上传的证明图片进行分类存储；审核模块，用于对上传的证明图片进行审核并得到审核结果；提示模块，用于在审核结果为不通过时发送预警提示；其中，审核模块在审核时，将新上传的证明图片与存储的相应用户端的证明图片进行两两比对并得到相似度；存储模块还预设有第一阈值；还包括有比较模块，用于将得到的相似度与第一阈值进行比较，在比较出相似度不大于第一阈值时，审核模块生成通过的审核结果，在比较出相似度大于第一阈值时，审核模块生成不通过的审核结果。
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