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公开(公告)号：CN119598156A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411283841.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种换道意图识别方法、系统及计算机存储介质，通过对收集的辅助驾驶信息，根据预设时间序列进行数据融合、特征提取及作起始标记处理后进行识别，以执行换道控制。优点：克服了现有标记方法缺乏稳健性的问题，相较于传统的时间窗口标记法有效地减少识别时间，建立了基于多头注意力机制的换道意图识别模型而能获得更高的准确度，克服换道初始点标记方法现有技术中存在需要克服时间窗口和其他单一特征的标记法带来的弊端，这对于驾驶辅助系统预测换道风险和提供及时建议至关重要，同时也为驾驶员提供了更多的反应时间。
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公开(公告)号：CN119028123A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410948418.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 广西计算中心有限责任公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/16 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种基于碰撞风险力的交叉口追尾事故频率预测方法及系统，通过获取交叉口车辆追尾事故数据；根据所述车辆状况数据，构建所述交叉口的车辆风险状况模型；采集所述交叉口道路轨迹数据，根据所述车辆风险状况模型对所述交叉口进行车辆事故预测。优点：能够有效促进城市交通安全管理，从事故导向的被动治理转变为以风险导向的主动预防。
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公开(公告)号：CN119622515A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411707186.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林航天工业学院
Inventor： 赵红专 , 李文圳 , 张鑫 , 汪懿晨 , 田芮珏 , 崔欣 , 戴逸桢 , 陈炳炘 , 卢忠庆 , 王涛 , 周旦 , 陈宇杰 , 徐奇 , 章一才 , 张若杰 , 钟思 , 何水龙 , 李晓欢 , 景晖 , 魏金占 , 张余明
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶意图识别方法及系统，提出了一种融合Transformer和BiLSTM的深度学习模型，其能够有效捕获关键时间特征并区分驾驶风格与驾驶意图之间的关联性，进而能够准确识别和预测人类驾驶员的驾驶意图，以帮助自动驾驶汽车了解周车意图从而进行辅助决策，进而提高道路交通效率，降低交通风险。
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公开(公告)号：CN119763345A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411740460.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Inventor： 赵红专 , 唐一杰 , 张培成 , 潘佳雯 , 吴泽健 , 许恩永 , 展新 , 宾仕博 , 施佳能 , 赵德平 , 梁明运 , 陈钰烨 , 韦尚军 , 王涛 , 周旦 , 章一才 , 张若杰 , 钟思 , 何水龙
Abstract: 本申请公开了一种基于混合车流的车辆速度优化方法、装置、设备及介质，涉及车辆仿真控制技术领域，包括：获取螺旋道路下的车辆行驶信息，通过预设螺旋道路混合车流仿真模型对车辆行驶信息进行分析，得到车流仿真结果，基于车流仿真结果根据车辆行驶信息，得到优化后的速度，基于优化后的速度进行调整。通过利用V2X技术获取螺旋道路车辆行驶信息，通过混合车流仿真模型分析并优化车辆速度，提高交通流稳定性与安全性，缓解交通拥堵。
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公开(公告)号：CN119418516A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411285134.2
申请日：2024-09-13
Inventor： 赵红专 , 唐一杰 , 汪懿晨 , 毛建宇 , 田芮珏 , 魏金占 , 王涛 , 李文勇 , 周旦 , 陈文武 , 徐奇 , 章一才 , 王海舰 , 何水龙 , 付文涛 , 张若杰 , 钟思 , 徐智 , 李润润 , 张余明
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种改进安全势场的智能网联汽车跟驰优化与协同换道方法，包括：车辆获取目标车道信息和本车道信息，实现车流安全跟驰控制；车辆首先产生换道的意图，车辆计算并识别所有可能的换道间隙与评估换道所需的安全间隙并判断是否存在安全的换道间隙，若存在，则在安全间隙中选择最优的换道间隙，车辆开始执行换道操作；若不存在，则计算可选换道间隙的前置换道协同车辆数量，选择需要最少协同加速车辆数m的换道间隙，建立基于交通流实际情况的m阀值条件；本发明强调安全和协同，基于传统安全势场理论，提出了一种新的改进安全势场换道模型，改进了传统换道控制方式，进一步实现安全、高效的跟驰与车道变换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115841712B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202211645783.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X技术的驾驶数据处理方法、装置及设备，通过获取V2X设备采集的驾驶数据，并根据驾驶数据的车辆安全数据、车辆加速度数据和车辆油耗数据进行指标计算，从而获得安全指标、舒适指标和环保指标，通过层次分析法获得安全权重、舒适权重和环保权重，从而进行加权计算，根据加权计算获得驾驶数据的评估结果，并在评估结果小于预设值时生成异常提醒信号。相比于现有技术从车辆驾驶的安全性进行评估，本发明基于车辆安全数据、车辆加速度数据和车辆油耗数据，从安全、舒适和环保三个维度进行驾驶行为的评估，提高了商用车驾驶行为的评估准确性，有利于根据评估结果进行车辆控制，提高车辆驾驶的效率。
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公开(公告)号：CN113868818B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111192314.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/18 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统，通过创建基础数据信息，利用区块划分方式、区块位置识别、数据点所属区块识别、区块点数计算、区域内含点区块数计算等方法构建初始数据集；再采用所提出非递减剔除迭代法清洗初始数据集，从而可以采用9阶多项式拟合生成含点区块数量与区块边长之间的函数关系式；最后利用其曲线切线斜率变化函数求解确定最优的区块边长确定了最优区块大小。弥补现有空间栅格化技术在随意主观的确定区块划分大小的不足，填补了在寻找最优区块大小上费时费力的缺陷，为空间栅格化技术的区块大小确定提供可靠的理论依据，有利于经空间栅格化技术处理后的栅格划分效果更好的适应区域和数据点的空间分布特征。
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公开(公告)号：CN117766190A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310304974.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于双锥形自由曲面的可调控光纤光镊，其特征是：激光器1通过3dB光纤耦合器2的分束后再通过光衰减器3分别控制输入光纤4的入射光实现对介质微粒14运动状态和捕获位置的调控；它由毛细管光纤8及其两端焊接的输入光纤4的以及由毛细管光纤侧抛形成的双锥形自由曲面9组成；所述的双锥形自由曲面9作为光反射器使毛细管光纤8两端连接的输入光纤4传导的模场5发生全反射形成多级发散光束12，再经过在与外部媒介界面处再次发生的全反射增强汇聚程度，最终在双锥形自由曲面9表面附近形成足以捕获介质微粒14的连续势阱，从而实现多点捕获。
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公开(公告)号：CN117711180A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311742278.1
申请日：2023-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及公路交通分析技术领域，具体涉及一种高速公路路段交通状态判别方法，首先获取区段龙门架和收费站历史数据，剔除无关字段、出入信息不全及区段行程时间过长等异常数据；计算求得区间车流量、平均行程速度和密度等交通流参数；采用基于马氏距离的模糊聚类算法对交通流参数进行聚类分析，划分交通流状态；最后获取实时交通流参数数据，并根据距离状态类中心的距离对交通状态进行判断。本发明利用马氏距离代替欧式距离进行模糊聚类分析，很好地解决欧式距离在计算属性相关数据集时精度较低的问题，进一步提高交通状态划分准确性，可适用于对高速公路路段上交通状态的判断。
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公开(公告)号：CN117416349A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311656358.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 赵红专 , 张继康 , 潘佳雯 , 李文勇 , 王涛 , 周旦 , 何水龙 , 李新凯 , 廉冠 , 周长红 , 徐奇 , 陈倩 , 付建胜 , 陈昊 , 农常 , 刘永磊 , 韦德宇
IPC: B60W30/095 , B60W40/04 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W50/00 , B60W60/00 , G08G1/16
Abstract: 一种V2X环境下基于改进YOLOV7‑Tiny和SS‑LSTM的自动驾驶风险预判系统和方法，包括：视觉识别跟踪模块，用于对自身车辆周围的图像进行拍摄，对拍摄得到的视觉图像进行目标检测；测速测距模块，用于将检测到的目标车辆分类为社会车辆和智能网联车辆，得到社会车辆的位置、速度及与自身车辆的两车距离；轨迹预测模块，用于通过StrongSORT算法中卡尔曼滤波的短期预测来不断矫正LSTM算法中的长期预测，以建立SS‑LSTM轨迹预测模型，将两车距离和目标车辆的位置、速度作为模型的输入得到目标车辆的行驶轨迹；车联网通信模块，用于获得智能网联车辆的速度、位置及两车距离；风险预判模块，用于根据目标和自身车辆的行驶轨迹判断两者是否存在碰撞风险。其提高了自动驾驶风险预判的准确性。
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