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公开(公告)号：CN116894855B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202310865140.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/292 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于重叠视野下交叉路口多目标跨域跟踪方法，属于车路协同与智慧交通领域，包括雷达与视觉融合目标检测模型、目标外观特征重识别模型、重叠区域坐标映射模型、基于目标移动特征的邻域轨迹优先匹配模型、多源信息融合的多级数据关联模型，利用智能路侧多源信息采集设备与目标运动规律降低重识别领域中的类间相似性与类内差异性的问题，利用深度学习以及自适应视野场景二阶段训练策略，提高重识别特征的辨识度和目标跨域追踪的准确性，完成对智慧路口交通对象的精准感知，获得交通对象在路口的全局运动轨迹。将追踪结果发送至云端和路侧单元RSU，并通过V2X通信技术发送车载单元OBU，弥补单感知存在的视野盲区问题。
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公开(公告)号：CN118928425A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410997093.3
申请日：2024-07-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W40/09 , G06F18/27 , G06V20/54 , G06V20/59 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G08B21/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态的异常驾驶行为判断方法与系统，属于汽车驾驶行为安全技术领域。该系统包括驾乘人员状态监测、道路环境监测、车辆运动状态监测模块、危险等级预评判模块、多模态数据融合判断模块。结合该系统，该方法实时同步进行驾乘人员状态监测、车辆运动状态监测、道路环境监测；通过危险等级预评判模块预先判断驾驶的危险等级；多模态数据融合判断模块通过融合道路环境数据、车辆运动数据和驾驶员状态数据，构建基于逻辑回归的多指标动态阈值判断识别算法，实现对融合多模态数据的异常驾驶行为的准确识别。本发明及时提醒驾驶员并监督驾驶员规整驾驶行为，使得识别更准确，驾车更安全。
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公开(公告)号：CN114889542B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210621298.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60R16/037
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶员监测与识别的座舱协同控制系统和方法，属于人工智能领域。该系统包括座舱控制器、座椅、后视镜、车载摄像头和车载状态传感器，座舱控制器包括激活模块、驾驶员识别模块、信息获取模块、座椅调节模块、后视镜调节模块、信息存储模块和身份判断模块，各模块间相互协同，采用尺寸检测算法和视角定位检测算法实现座椅和后视镜的协同调节，并根据所识别的驾驶员身份信息结合车辆状态，将车辆状态为正常行驶时，座舱的座椅和后视镜设备的协同调节信息与身份信息结合进行记忆存储。提高座舱环境调节的准确性，增加体验感，实现最优化、最舒适和最安全的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN112389448A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011318762.8
申请日：2020-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于车辆状态和驾驶员状态的异常驾驶行为识别方法，包括步骤：从V2X车载终端OBU中获取当前车辆行驶信息，通过V2X路侧设备RSU或地图信息判断车辆所在车道并获取车道方向角，结合车辆航向信息判断车辆行驶状态。利用车载摄像头获取驾驶员驾驶时状态视频序列，通过驾驶员异常状态监测算法，对驾驶员驾驶状态进行分析，实现对驾驶员状态的实时监控，利用关键点监测非驾驶员是否对驾驶造成干扰，实现对非驾驶员的监控。最后综合以上所获得的状态信息统一处理，判别当前车辆行驶状态，并结合保护动机理论建立分级预警和紧急措施。本发明融合车辆多种状态信息进行判别，增加检测结果的准确性，增强了辅助驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN107024216B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710150551.X
申请日：2017-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法，涉及智能车辆定位技术领域。包括数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块。数据采集模块通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集当前时刻车辆的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；道路筛选模块结合智能车辆状态估计(在系统初始化时为卫星定位数据)和ADAS地图筛选、识别出智能车辆当前时刻所在道路；图像匹配模块将数据采集模块获得的实时环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆位置的图像定位结果；融合定位模块将卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果进行融合滤波，获得智能车辆的精确定位结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106506428B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201611039063.3
申请日：2016-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明实施例公开了一种降低UFMC系统PAPR的低计算复杂度的PTS方法(LC‑PTS)，通过分析通用滤波多载波系统与OFDM系统的区别，提出在通用滤波多载波系统子带的基础上进行分块；其次，预设系统最小峰值功率的门限值，减少选择最优相位组合过程中的时域采样点的数量；最后，根据相位加权序列之间的关系，减少计算部分候选序列的复杂度。当系统峰值功率大于可能的最小峰值功率的概率β值大于0.5时，LC‑PTS方法与传统的PTS方法性能几乎相同，但计算量大幅度降低。
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公开(公告)号：CN106969779B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710161021.5
申请日：2017-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于DSRC的智能车辆地图融合系统及方法，该系统包括车辆定位、局部地图生成、DSRC通信、ADAS地图接口、目标车辆筛选和地图融合模块。车辆定位模块用于获取主车位置及姿态；局部地图生成模块根据车载传感器数据生成主车当前位置对应的局部地图；DSRC通信模块用于接收通信范围内目标车辆发布的位置、姿态和局部地图信息，同时发送主车自身位置、姿态和局部地图；ADAS地图接口模块提供访问ADAS地图的协议与接口；目标车辆筛选模块筛选与主车处于同一道路的目标车辆；地图融合模块融合主车与筛选出的目标车辆的局部地图，生成主车的扩展局部地图。本发明实现多车辆感知能力共享来扩展环境感知范围，有助于提高智能车辆辅助驾驶/自动驾驶性能。
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公开(公告)号：CN107063280B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710183207.0
申请日：2017-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明请求保护一种基于控制采样的智能车辆路径规划系统及方法，该系统由环境地图模块、车辆状态计算模块、路径搜索模块组成。环境地图模块存储车载传感器检测到的环境信息和车辆状态信息，并构造实时环境地图用于路径规划。车辆状态计算模块基于环境模型和车辆状态扩展模型，提供车辆状态扩展、车辆状态评价以及对状态的碰撞检查功能。路径搜索模块执行初步路径搜索算法得到初步路径，再利用带切向约束的二次B样条插值初步路径，得到连续的最终路径。本发明所述路径规划系统及方法具有良好的实时性、收敛性，规划的路径符合车辆运动学约束，可执行性佳。
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公开(公告)号：CN107063280A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710183207.0
申请日：2017-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明请求保护一种基于控制采样的智能车辆路径规划系统及方法，该系统由环境地图模块、车辆状态计算模块、路径搜索模块组成。环境地图模块存储车载传感器检测到的环境信息和车辆状态信息，并构造实时环境地图用于路径规划。车辆状态计算模块基于环境模型和车辆状态扩展模型，提供车辆状态扩展、车辆状态评价以及对状态的碰撞检查功能。路径搜索模块执行初步路径搜索算法得到初步路径，再利用带切向约束的二次B样条插值初步路径，得到连续的最终路径。本发明所述路径规划系统及方法具有良好的实时性、收敛性，规划的路径符合车辆运动学约束，可执行性佳。
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公开(公告)号：CN107024216A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710150551.X
申请日：2017-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法，涉及智能车辆定位技术领域。包括数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块。数据采集模块通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集当前时刻车辆的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；道路筛选模块结合智能车辆状态估计(在系统初始化时为卫星定位数据)和ADAS地图筛选、识别出智能车辆当前时刻所在道路；图像匹配模块将数据采集模块获得的实时环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆位置的图像定位结果；融合定位模块将卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果进行融合滤波，获得智能车辆的精确定位结果。
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