公开(公告)号：CN118570763A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410618387.0

申请日：2024-05-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 栗波 ,  詹文凯 ,  谢侃 ,  朱杭雄 ,  朱峰

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于图卷积的车辆交互感知轨迹预测系统及方法，预测系统包括顺次连接的输入预处理模块、DGAC模块和轨迹预测模块；采集获得的车辆数据通过输入预处理模块生成特征矩阵和图拓扑数据，再经过多层DGAC模块提取多语义的图时空特征以及利用注意力机制有选择地关注空间维度、时间维度以及通道维度与关键信息的差异性，最后经过轨迹预测模块，生成周围环境车辆未来一段时刻的预测轨迹。本发明还通过两个真实数据集中进行实验验证，实验表明本模型具备更强的图表示能力，更加适用于车辆轨迹预测领域。

公开(公告)号：CN118379876A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410475811.0

申请日：2024-04-19

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 高润权 ,  康嘉文 ,  李晓欢 ,  朱元绍 ,  刘毅 ,  栗波

IPC: G08G1/01 ,  H04L9/40 ,  G06F16/29 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/098 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种基于扩散模型与轻量化联邦学习的车辆轨迹生成方法、装置，包括：得到初始的全局生成模型；所述参数服务器从车辆的集合中任选至少2个车辆参与本轮的训练，并将全局模型参数发给选中的所述车辆；利用车辆的本地数据集训练本地扩散模型，并得到本轮训练后的扩散模型参数；车辆量化所述训练后的扩散模型参数，并发送给所述参数服务器；聚合所有被选中车辆上传的模型参数，得到调整后的全局模型；进行重复训练，得到最终的全局扩散模型；利用所述最终的全局扩散模型生成车辆轨迹数据；本方法能够低耗生成高质量的轨迹数据的同时确保用户数据的隐私安全。

公开(公告)号：CN118587541A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410682559.0

申请日：2024-05-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 栗波 ,  秦泽鑫 ,  李珍妮 ,  钟思耿 ,  严华

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/147 ,  G06V10/10 ,  G06V20/54

Abstract: 本发明提出一种基于目标检测识别的交叉口多传感器数据配准方法及系统，其方法为：获取信号交叉口路侧卡口以及车载激光雷达的检测数据和参数；根据交叉口路侧传感器的相对位置关系，完成待检测目标的坐标转换和空间投影；匹配图像中特定目标的检测边界框和投影边界框，计算两个边界框重叠率；多源检测数据空间同一性配准：预设空间同一性判定阈值，判断重叠率是否高于判定阈值；当重叠率大于判定阈值，则可判定多传感器检测数据具有空间同一性，即不同传感器检测到的目标为同一物体；否则判定数据不具有空间同一性，即不同传感器检测到的目标不是同一物体；接着在每一帧数据多目标空间同一性判别的基础上完成多传感器检测数据的动态空间一致性配准。

公开(公告)号：CN117420583A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311548933.X

申请日：2023-11-21

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 李珍妮 ,  郑咏雯 ,  谢胜利 ,  谢侃 ,  栗波 ,  王千明

IPC: G01S19/42

Abstract: 本发明公开了面向自动驾驶的人工智能高精度定位方法、系统及模组，该方法包括：基于部分可观测马尔可夫决策过程对环境进行建模，得到卫星定位修正模型；基于动态自适应奖励增强进行目标域定位校正，得到增强源环境数据；利用长短时记忆模块数据进行时序特征提取、时序特征融合，得到可观察的置信状态；构建参与者网络和评价者网络，并进行策略寻优，得到修正位置。该系统包括：模型构建模块、域适应模块、特征提取模块、时序特征提取模块、特征融合模块、网络构建模块和位置修正模块。通过使用本发明，能够克服复杂环境对卫星信号的干扰，对GNSS数据实时动态定位进行实时修正。本发明可广泛应用于卫星定位技术领域。