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公开(公告)号：CN116434193A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310419930.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向决策支持的自动驾驶目标检测算法综合评价方法，包括：获取目标检测数据集；根据目标检测数据集，建立因素集；其中，因素集包括距离、方位和类别；根据因素集，建立评价集；其中，评价集包括距离因素评价集、方位因素评价集和类别因素评价集；设定各个评价集以及各个评价集中每个评价等级的权重；根据各个评价集、各个评价集中每个评价等级以及对应的权重，对自动驾驶目标检测算法进行综合评价。本发明同时考虑了目标物体与当前车辆之间的距离因素的权重、目标物体与当前车辆之间的方位信息的权重和目标物体的类别权重，能够面向自动驾驶决策端，甄别出对危险系数较大目标的识别能力的目标检测算法及其模型。
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公开(公告)号：CN116310345A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310363274.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于交通路面的多要素语义分割方法，包括：获取目标图片集；目标图片集中的每个目标图片均包括可行驶区域、车道线和路面交通标志；对目标图片集的目标图片进行标签标注，并将标注后的目标图片集划分为训练集和测试集；构建实时语义分割网络模型；利用训练集对实时语义分割网络模型进行训练，得到训练好的实时语义分割网络模型；利用训练好的实时语义分割网络模型对测试集进行测试，得到交通路面的语义分割结果。本发明中能够将可行驶区域分割、车道线检测和道路路面交通标志检测整合到同一个实时语义分割网络模型中同时进行处理，能够取得较好的分割效果和较快的推理速度，从而减少推理消耗的时间，节省计算资源。
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公开(公告)号：CN119832509A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891943.8
申请日：2024-12-20
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42
Abstract: 本发明公开了基于Voxel RCNN Complex HD的道路目标检测模型及检测方法，针对Voxel R‑CNN算法对点云特征提取不充分的问题，提出改进的三维特征提取网络和二维特征提取网络；针对行人检测精度较低的问题，提出有锚框和无锚框混合检测头，使用基于anchor和无anchor的混合检测头，提高对大目标和小目标的检测精度。针对车辆类别中公交车和卡车的检测精度与小车检测精度差距较大的问题，提出了体素候选框自注意力池模块，更好的获取物体的局部和全局特征，从而可以更精确地细化大目标的尺寸、位置和航向角度。最终解决了在复杂交通场景中，对于行人、公交车和卡车检测准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN118886303B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410907531.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/27 , G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于扩散模型的自适应片段划分与数据演化的自动驾驶车辆轨迹生成方法及系统，在获取车辆轨迹数据的基础上，首先，利用贪婪策略动态选择最优历史轨迹片段长度，得到不同条件下的历史轨迹片段长度，其次，将历史轨迹片段输入数据扩散模型进行训练，经过改进的Transformer模型训练得到不同车辆行为的多种车辆轨迹数据，之后，利用数据编辑模型构建无预测器引导下的车辆轨迹数据，生成目标域内的新样本；然后，利用数据演化模型预测下一段片段的模式、长度和幅度，将所得信息输入至数据扩散和数据编辑模型得到新样本，并进行组合得到生成轨迹。本发明能提高生成轨迹的稳定性和可靠性，从而提高驾驶的安全性和适应性。
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公开(公告)号：CN119600804A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411663328.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 江苏大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/16 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于DNC与NGBoost‑PA‑WOE的动态行车风险评估方法及系统，包括：数据库，用于储存城市道路交通图、历史交通事故数据和历史交通违规数据，并能够自动更新数据；数据采集模块，用于采集车辆动态数据和环境特征；数据预处理与清洗模块，用于对数据进行预处理与清洗；度中心性因子(DNC)分析模块，用于计算出目标道路节点的DNC值；证据权重模块，用于计算节点的事故率、违规率、车辆动态数据和环境特征所对应的WOE值；风险评估模块，用于根据DNC值、WOE值、事故率、违规率预测道路节点的风险评分。本发明采用NGBoost‑PA‑WOE模型来预测道路节点的风险评分，该模型结合了NGBoost算法、惩罚属性(FPA)和权重证据(WOE)，能够有效提高风险评分的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119442895A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411558737.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了基于胎内传感信息和贝叶斯神经网络的轮胎力估算方法，基于有限元和坐标系转换理论搭建了加速度型智能轮胎有限元模型；采用傅里叶振幅灵敏度检验法(Fourier amplitude sensitivity test，FAST)确定了针对轮胎三向力的加速度传感器最优安装位置；采集不同测试工况下的加速度信号‑轮胎力数据集，提取接地印迹区域加速度信号，并采用线性判别分析法(Linear Discriminant Analysis，LDA)筛选出最优的输入特征；采用线性归一化理论对最优特征筛选后的加速度信号‑轮胎力数据集进行处理；根据训练数据和测试数据的特征，搭建了基于贝叶斯神经网络的轮胎力估算算法，最终输出轮胎力的预测值及其预测方差。本发明预测精度高、稳定性好、泛化性能强，为轮胎力估算提供了更为可靠的技术方案。
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公开(公告)号：CN114607746B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210147942.7
申请日：2022-02-17
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种液压机械串并联共存的传动装置及其控制方法，包括输入轴组件、液压传动组件、行星齿轮传动组件、中间齿轮传动组件、输出轴组件；通过离合器和制动器之间的组合切换实现液压传动模式、机械传动模式和液压机械复合传动模式的切换。有益效果：本发明通过液压机械串联传动扩大了液压传动的调速范围，同时与液压传动相结合满足精度和调速范围的要求；通过液压机械串联和并联传动结合分别满足小功率和大功率作业工况要求；形成多种传动模式适用于起步，作业和转场工况。
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公开(公告)号：CN119227530A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411293843.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车路协同的多智能体异步感知仿真方法及系统，包括：设定车路协同仿真场景的详细参数，开启异步世界流；创建多个车路协同智能体以及普通交通参与者，规划交通行为；在车路协同智能体上构建多源异构传感器，实现异步感知；在车路协同智能体上创建数据处理模块，实现感知数据的处理与共享；在车路协同智能体上创建车路协同模块，实现跨智能体数据融合；建立适用于本仿真方法的算法训练与测试流程，实现一体式训练与测试。本发明可用于车路协同仿真以及感知算法开发，通过异步感知、异步传输与异步处理的方式，使得仿真过程更贴近真实环境，能够更准确地模拟通信延迟，可以有效提升感知算法的实用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119206777A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411227862.8
申请日：2024-09-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向水面应急救援的人体目标精准感知方法及系统，用于水面探查、水面救援和水面预警等领域，包括：S1、设定探查区域范围约束，拍摄目标的视频序列图像；S2、对图像人体目标识别问题建模，完成目标检测；S3、对视频序列图像进行算法构建，完成目标定位；S4、进行目标的行为识别，完成目标状态评估；S5、动态更新目标的状态量，对区域内的人体目标实现有效探查。本发明构建的双层优化模型，获得兼顾检测精度与视觉效果的融合图像，实现水面目标检测；构建鲁棒的块匹配算法和多项式校正算法，实现水面目标精准定位；融合红外和可见光下的特征图识别异常行为，实现遇险者状态评估，输出目标状态量，实现水面人体目标的精准感知。
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公开(公告)号：CN113641875B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202110834691.5
申请日：2021-07-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F16/909 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自查询的用于无人车的多目标跟踪器及跟踪方法，摄像头所拍到的视频帧经ResNet‑50网络提取特征信息后，将特征分别输入检测分支与自查询分支。将检测分支的检测结果与自查询分支结果进行交并比计算，完成跟踪。本发明提出了一种基于热图响应的检测分支，大幅简化检测分支的后处理流程，有效提升了智能车辆的多目标跟踪速度；加入了自查询分支，提高了智能车辆的多目标跟踪精度；仅使用交并比匹配即可完成对象轨迹的关联，缩减了整个模型的后处理流程，有效提升了智能车辆多目标跟踪的实时性；本发明设计的跟踪器的结构均为模块化构建，可以根据实际使用中的工况的不同修改相应的模块数量，保证了本算法的复用性与维护性。
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