公开(公告)号：CN119445838A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411518360.0

申请日：2024-10-29

Applicant: 清华大学 ,  上海人工智能创新中心

Inventor： 裴欣 ,  邢璐 ,  王定宇 ,  李东泰 ,  姚丹亚

IPC: G08G1/01 ,  G08B21/18 ,  G08B31/00

Abstract: 本发明涉及一种道路交通智能化风险预警方法、系统、设备和介质，包括：基于周期性采集的历史轨迹数据，构建车辆行车风险预测模型及车辆安全分级模型，并搭建车辆风险预警系统；进入安全预警区域前，获取影响车辆事故风险概率的因素，并根据车辆安全分级模型预测得到当前车辆的自身安全等级，根据当前车辆的自身安全等级对当前车辆的安全预警阈值进行匹配；进入安全预警区域后，根据车辆行车风险预测模型及当前车辆的安全预警阈值判断当前车辆的安全状态进行实时预警，并发布预警信息；每间隔预设周期，对车辆风险预警系统中的车辆行车风险预测模型和车辆安全分级模型、阈值划分进行动态修正。本发明可以广泛应用于车辆安全预警技术领域。

公开(公告)号：CN116187091A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310369199.4

申请日：2023-04-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 张毅 ,  葛经纬 ,  姚丹亚 ,  杨敬轩 ,  史宇辰 ,  裴欣 ,  张佐

IPC: G06F30/20

Abstract: 一种自动驾驶测试场景库生成方法及装置、计算机可读存储介质，所述方法包括：设置初始虚拟测试场景和测试任务，初始虚拟测试场景包括被测车辆和周围车辆；构建车辆行为效用模型，车辆行为效用模型包括多种不同的驾驶策略；对被测车辆执行所述测试任务，并在测试任务执行过程中，改变周围车辆的驾驶策略；获取测试结果，根据所述测试结果生成测试场景库，所述测试场景库包括多种针对所述被测车辆具有不同难度的虚拟测试场景以及每种所述虚拟测试场景对应的周围车辆的驾驶策略。

公开(公告)号：CN115984304A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211654628.4

申请日：2022-12-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 胡坚明 ,  石运达 ,  姚丹亚 ,  李力

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种实例分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：将图像输入到深度学习模型中，所述深度学习模型包括密集融合金字塔网络、RPN网络、边界框检测分支以及掩膜预测分支；基于密集融合金字塔网络提取输入图像的多层第一特征图，并对提取的多层第一特征图进行信息融合处理，得到信息融合后的多层第二特征图；利用RPN网络对所述多层第二特征图进行处理，得到多个候选区域；利用边界框检测分支和所述掩膜预测分支对每一所述候选区域进行边界框检测和掩膜预测，得到实例分割的结果。本申请技术方案，能够基于密集融合金字塔网络提取图像的多层特征图，并对提取的多层特征图进行深度的信息融合处理，从而便于实现更高准确率的实例分割结果。

公开(公告)号：CN115862345A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211441334.3

申请日：2022-11-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 胡峻毅 ,  张毅 ,  陈双 ,  姚丹亚 ,  彭黎辉 ,  胥松

IPC: G08G1/052

Abstract: 本文公开一种确定车速的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例将跟踪到的目标车辆的初始位置的第一图像坐标信息和当前位置的第二图像坐标信息转换为相应的第一实际坐标信息和第二实际坐标信息，在确定与目标车辆最近的车道线后，根据第一实际坐标信息、第二实际坐标信息以及与目标车辆最近的车道线的车道线表达式，计算确定目标车辆的位移，根据确定的位移及目标车辆的行驶时长计算车辆速度，在无需额外搭建设备的情况下，通过有限的计算实现了满足精度要求的车速计算。

公开(公告)号：CN114020807A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111279943.9

申请日：2021-10-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 裴欣 ,  岳云 ,  宿旸 ,  韩春阳 ,  游晶 ,  姚丹亚

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01G19/02 ,  G01P15/18

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的车辆载重确定方法及装置，基于深度学习的车辆载重确定方法包括：获取待确定载重车辆的加速度；根据预先建立的长短时记忆网络模型提取所述加速度的时序特征数据；根据所述时序特征数据以及预先建立的全连接神经网络模型确定所述待确定载重车辆的载重。本发明仅依托车辆的行驶速度，利用人工神经网络强大的特征提取能力和学习能力对车辆载重进行估计，避免了由于信息维度过多导致的模型过拟合问题，并提高了模型的可移植性。

公开(公告)号：CN112435504A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011254210.5

申请日：2020-11-11

Applicant: 清华大学

Inventor： 郭宇晴 ,  姚丹亚 ,  张毅

IPC: G08G1/16

Abstract: 本申请实施例公开了一种车路协同环境下的集中式协同轨迹规划方法和装置，该方法包括：获取所处控制域内所有车辆的车辆状态信息、障碍物状态信息、车辆约束信息和目标性能指标；车辆状态信息包括初始状态和目标状态；基于凸可行集根据车辆状态信息、障碍物状态信息、车辆约束信息以及性能指标将集中式协同轨迹规划问题转化为凸优化问题求解以获取每辆车的运行轨迹及控制变量；每辆车根据该运行轨迹及控制变量运行，并在达到预设的规划时刻时采用当前每辆车的目标状态作为下一集中式协同轨迹规划过程中每辆车的初始状态迭代求解，直至获取每辆车的目标性能指标。通过该实施例方案，使车辆能快速运行，保持了车辆间的协作，实现了交通效率最大化。

公开(公告)号：CN111504436A

公开(公告)日：2020-08-07

申请号：CN202010305317.1

申请日：2020-04-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 岳云 ,  裴欣 ,  胡坚明 ,  田珊 ,  姚丹亚

IPC: G01G19/03 ,  G01M17/007 ,  G01C5/00 ,  G01B5/28 ,  G07B15/06

Abstract: 本发明提供了一种基于车辆振动数据的车辆载荷及道路路况监测方法及装置，该方法包括：根据预建立的车辆振动模型确定车辆的无阻尼自由振动影响因素以及受迫振动频率的影响因素；通过振动传感器实时采集车辆行驶过程中的参数；根据所述影响因素以及所述参数监测车辆载荷以及道路路况。本发明可以在不影响车辆的正常行驶的情况下，实时监测车辆悬挂重量；另外，本发明可实时检测路面的沉降不均，并标记该位置，以使有关部门基于标记的位置能够及时对道路进行维护管理。

公开(公告)号：CN110751847A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201910976369.9

申请日：2019-10-15

Applicant: 清华大学

Inventor： 王肖 ,  姚丹亚

IPC: G08G1/0967 ,  B60W40/08 ,  B60W50/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆行为决策方法及系统，其特征在于，包括以下内容：1)确定本车辆的参考路径；2)根据确定的参考路径，对本车辆所在的自动驾驶场景范围内的交通参与者进行筛选，得到关键交通参与者，包括关键真实交通参与者和关键虚拟交通参与者；3)针对关键真实交通参与者中的全部动态交通参与者，根据确定的关键交通参与者，对本车辆进行纵向行为决策，得到本车辆的速度调节结果；4)针对关键真实交通参与者中的全部静态交通参与者，对本车辆进行横向行为决策，得到本车辆的路径变化结果，完成本车辆的自动驾驶场景行为决策，本发明可以广泛应用于自动驾驶领域中。

公开(公告)号：CN103632211B

公开(公告)日：2017-06-09

申请号：CN201310656729.X

申请日：2013-12-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 姚丹亚 ,  练岚香

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种机动车故障预警和召回预测系统，该系统包括车载端，其实时采集并存储当前机动车的故障码，并对故障码进行标准化转换，然后通过无线通信方式将标准化后的故障码发送出去；远程控制端，其接收并存储所述标准化后的故障码，得到故障码所代表的故障信息可能引起的关联故障，获取出现同种故障的同种车型机动车的召回概率，并将关联故障信息发送至出现故障的车辆以故障预警，将召回概率发送至同类型机动车以召回预测。本系统可实时获取机动车的故障信息，及时对出现故障的车辆进行故障预警，并且对机动车故障信息与对应于该故障信息的事故后果进行分析，制定同种车型机动车召回决策，从真正意义上实现了机动车召回预测。

公开(公告)号：CN106530706A

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201611100616.1

申请日：2016-12-02

Applicant: 清华大学

Inventor： 裴欣 ,  胡坚明 ,  郭强 ,  张毅 ,  姚丹亚

IPC: G08G1/01

CPC classification number: G08G1/0104

Abstract: 本发明公开了属于交通安全技术领域的一种基于连通性空间权重矩阵的区域交通安全评价方法。首先通过数据调查采集区域交通安全评价的相关数据，然后建立以交通分析小区为基本单元的贝叶斯条件自回归模型作为区域事故风险预测模型和构建以区域间所含的路径条数对网络连通度进行标识的空间权重矩阵，最后进行模型参数估计，本发明克服了传统事故风险预测模型没有考虑空间相关性而造成模型精准度不高的问题，基于连通性的空间权重矩阵既考虑了地理维度的影响，又考虑了区域间实际的交通联系，具有较好的数据拟合度和数据适应性，可以挖掘更多与事故发生相关的显著因素，有效指导实践应用。