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公开(公告)号：CN117012054A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310888538.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/01 , G08G1/0962 , G06Q10/0635 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及智能交通管理技术领域，尤其涉及一种交叉口车辆碰撞风险预警方法和预警装置，其中，碰撞风险预警方法包括，首先在确定目标车辆的通信范围内存在冲突车辆的情况下，获取目标车辆和冲突车辆的运动状态信息；然后根据目标车辆和冲突车辆的运动状态信息，确定目标车辆和冲突车辆是否存在碰撞风险；在确定目标车辆和冲突车辆确定碰撞风险的情况下，计算所述目标车辆和冲突车辆的碰撞到达时间和风险暴露时间，根据碰撞到达时间和风险暴露时间确定碰撞风险等级；最后根据碰撞风险等级对所述目标车辆和/或冲突车辆进行预警。
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公开(公告)号：CN114495527B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210169762.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种混合交通环境下网联交叉口车路协同优化方法及系统，对交通信号和车辆轨迹进行异步分层优化设计，采用分层解耦式的交通优化模型：网联交通信号灯获取车辆状态信息，结合交通流模型、车辆运动学模型，以最小化交叉口交通延误为优化目标，优化交通信号配时；车辆结合交通信号配时、车辆能耗模型与车辆运动学模型，以车辆燃油经济性为优化目标，通过优化车辆加速度，调整车辆行驶轨迹。本发明旨在解决交通信号与车辆轨迹优化模型待优化变量多，难以实时求解的问题，从而提升车辆通行效率，最小化燃油消耗。
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公开(公告)号：CN117671156A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311786470.0
申请日：2023-12-22
Applicant: 长安大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的物体三维结构生成方法及系统，通过获取待生成三维结构场景的三通道图像中离散深度值处的特征；基于卷积神经网络获取图像中每个像素点的深度分布，根据相机坐标系和世界坐标系之间的转换关系将所得特征投影至三维空间，得到融合特征后的三维体素栅格；将随机生成高斯噪声和获取的三维体素栅格输入至预训练扩散模型进行预测，对获取的预测值进行T次降噪即可获得待生成三维场景的三维结构信息；本发明将观测的二维图像信息投影至规则的三维体素栅格，基于场景局部观测图像进行三维重建，可有效减少对多视图获取的依赖，过程清晰可靠、可解释性强、可迁移性强，具有训练高效、收敛速度快的优点。
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公开(公告)号：CN114299477B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111453011.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆视觉定位方法、系统、设备及可读存储介质，通过将车辆运动过程中的旋转矩阵参数化为角度变化量，将车辆运动过程中的平移向量参数化为平移分量以图论概念表示，基于鲁棒特征点AKAZE的特征检测算法，以及结合零均值归一化互相关与多策略的特征点匹配算法保证了特征点提取和特征点关联的精确性，改进的RANSAC算法的外点去除算法去除了噪声点和错误匹配点，保证了运动计算的精确性，通过非线性加权最小二乘法解算车辆运动信息以及基于Sigma点的滤波处理技术进一步优化运动结果，定位精度高，基于初始值估计的改进RANSAC算法降低了外点去除的复杂性，保证了算法的实时性，减少了特征点数目，从而降低了算法复杂度，保证了整个算法的实时性。
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公开(公告)号：CN117911983A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410070341.X
申请日：2024-01-17
IPC: G06V20/58 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/26
Abstract: 本发明提供了一种基于神经渲染隐式特征的训练数据集生成方法及装置，该方法包括：获取若干真实图像中的静态背景点云数据；根据静态背景点云数据训练静态背景渲染模型；根据动态目标点云数据构建动态目标渲染模型；将静态背景渲染模型的输出和动态目标的渲染模型的输出进行融合，输出生成图像；将生成图像和真实图像作为对抗神经网络的输入，并根据真假判断结果反馈调节动态目标的渲染模型的参数，直至生成满足实际物理约束的高真实度图像数据集。以克服上述现有技术中，存在的采集过程耗时耗力、成本很高，且难以获得极端、危险情况下的数据集，整体效率较低，生成的虚拟数据和真实数据之间存在较大的域差等技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116524735A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211731238.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 长安大学 , 河南交投郑辉高速公路有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快速路入口匝道合流区双层优化控制方法及系统，根据进入快速路入口匝道合流控制区域车辆的初始状态信息，使用基于图的最短路径算法确定最优合并序列并分配各车辆到达时间，根据分配的最优合并序列和各车辆到达时间，进行轨迹规划并发送至各车辆，使用有向图描述合并序列的确定过程，以预测车辆行驶延迟为边权重的改进最短路径算法，确定最优合并序列。根据无约束哈密顿分析，设计时间调整算法，保证车辆满足速度和加速度约束，更加安全实用，利用帕累托最优原理设计寻找最优预测窗口算法，保证了所有车辆满足最大速度约束，保证最大化通行效率，确保车辆满足速度约束和最小化燃油消耗。
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公开(公告)号：CN115410162A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210862496.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂城市道路环境下的多目标检测与跟踪方法：步骤1：构建训练集和测试集；步骤2：在现有的DLA34骨干网络基础上逐层增加特征融合模块实现输入图像的深浅层网络特征融合；步骤3：采用Transformer编码模块提取特征图中长距离特征依赖关系；步骤4：通过进一步特征融合及逻辑回归处理；步骤5：利用多目标跟踪模块进行目标关联处理与跟踪，得到带有目标检测框的跟踪特征图；步骤6，得到训练好的多目标检测与跟踪模型；步骤7，将待检测的视频数据输入训练好的多目标检测与跟踪模型，得到带有目标检测框的跟踪特征图。本发明能够在复杂城市道路环境下对多目标进行准确的目标检测和跟踪，可稳定识别外观尺度变化较大的目标。
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公开(公告)号：CN114879631A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210466439.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 长安大学
Inventor： 刘占文 , 赵祥模 , 李蕊芬 , 李超 , 王超 , 肖方伟 , 房颜明 , 王洋 , 宋明哲 , 孟虎 , 徐志刚 , 王润民 , 林杉 , 程娟茹 , 范锦 , 李文倩 , 闵海根 , 蒋渊德
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生云控平台的自动驾驶测试系统和方法，借助仿真软件生成所需开发测试的高保真虚拟场景，并在仿真软件中建立多种虚拟传感器模型，将虚拟传感器探测到的目标物体信息通过总线注入到实车上的自动驾驶控制器中，并进行信息融合与控制决策，控制器将决策后的加速、制动以及转向指令发送给实车执行器。实车将车辆总线上的整车运动状态信息反馈给虚拟场景来完成车辆位置的同步，实现整个系统的闭环实时测试验证，并通过数字孪生云控平台实时展示场景相关孪生效果。从而实现虚实结合自动驾驶算法功能验证、场景仿真测试与整车相关的集成测试，并且克服现有实车道路测试和软件仿真测试技术不足，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN114495527A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210169762.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种混合交通环境下网联交叉口车路协同优化方法及系统，对交通信号和车辆轨迹进行异步分层优化设计，采用分层解耦式的交通优化模型：网联交通信号灯获取车辆状态信息，结合交通流模型、车辆运动学模型，以最小化交叉口交通延误为优化目标，优化交通信号配时；车辆结合交通信号配时、车辆能耗模型与车辆运动学模型，以车辆燃油经济性为优化目标，通过优化车辆加速度，调整车辆行驶轨迹。本发明旨在解决交通信号与车辆轨迹优化模型待优化变量多，难以实时求解的问题，从而提升车辆通行效率，最小化燃油消耗。
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公开(公告)号：CN114299477A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111453011.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆视觉定位方法、系统、设备及可读存储介质，通过将车辆运动过程中的旋转矩阵参数化为角度变化量，将车辆运动过程中的平移向量参数化为平移分量以图论概念表示，基于鲁棒特征点AKAZE的特征检测算法，以及结合零均值归一化互相关与多策略的特征点匹配算法保证了特征点提取和特征点关联的精确性，改进的RANSAC算法的外点去除算法去除了噪声点和错误匹配点，保证了运动计算的精确性，通过非线性加权最小二乘法解算车辆运动信息以及基于Sigma点的滤波处理技术进一步优化运动结果，定位精度高，基于初始值估计的改进RANSAC算法降低了外点去除的复杂性，保证了算法的实时性，减少了特征点数目，从而降低了算法复杂度，保证了整个算法的实时性。
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