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公开(公告)号：CN114252277A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210035381.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换去噪的自动泊车高精度测评方法，该方法需要在被测车辆上安装一套高性能组合导航系统采集测评所需车辆运动参数，同时需要测量车辆尺寸、泊车位尺寸等基础参数信息。此外，对于测量噪声较大的横摆角速度和侧向加速度数据，采用小波变换去噪方法提高测量精度。本发明对自动泊车的完成度和过程稳定性两方面进行定量测评，包括：车辆纵轴线与泊车位内侧边线的夹角、泊车完成时车辆侧边前后端与泊车侧边线的距离、车尾与后车位线的距离等。本发明与自动泊车的实现原理和技术无关，从第三方的角度开展测评，测评结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN112525543B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011207571.4
申请日：2020-11-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G06K9/62 , G08B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗时空基准的II型AEBS测评装置及方法，该装置包括路侧端信息采集模块、车载端信息采集模块和综合信息处理模块三部分。路侧端信息采集模块通过北斗授时单元可以获取准确的消息发出时间，车载端信息采集模块可以获取收到路侧端消息的准确时间、组合惯导单元采集的信息、单片机嵌入式单元采集的音频/振动信息等，综合信息处理模块可以实现车路通信时延、预警信号发出时刻等指标的精准、定量测评。本发明方法采用全局统一的北斗时空基准，并利用基于SVM的动态埃尔米特插值方法进行数据分析和处理，测评结果准确，对II型AEBS的通信制式无要求，测试方便、适用范围广。
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公开(公告)号：CN111645698B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010444573.9
申请日：2020-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，首先明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置，然后建立用于重载车辆实车试验的多维度典型侧翻场景库，其次开展不同场景下重载车辆侧翻阈值标定试验，再次处理数据并标定出不同场景下侧翻临界状态时各车身状态参数的值，进而建立适用于侧翻阈值动态估计的神经网络，最后基于神经网络实现重载车辆侧翻阈值的自适应估计。该方法利用高精度传感器搭建侧翻阈值标定装置，可用于实车试验；总结重载车辆典型侧翻场景库，通过实车试验，制作网络训练样本训练神经网络，得到车速、整车质量和侧倾角阈值、侧向加速度阈值的映射关系，实现侧翻阈值的动态估计。
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公开(公告)号：CN109376733B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810920733.5
申请日：2018-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌定位的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，该方法结合道路救援装备的结构及正方位拖牵作业的特点，首先设置车牌感兴趣区域；接着对该区域图像进行高斯平滑滤波及灰度拉伸，并进行竖向索贝尔边缘检测及二值化处理；然后对二值图像进行形态学处理，并根据所提出的车牌候选区域和有效区域的筛选算法实现车牌定位；进而根据确定的车牌中心实施拖牵诱导，最后通过卡尔曼滤波进行预测并设置下一帧图像中的车牌感兴趣区域，从而达到提高道路救援装备救援效率及安全性能的目的。本发明提出的诱导方法具有良好的实时性、环境适应力和抗干扰能力，有效提高了道路救援装备的救援效率。
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公开(公告)号：CN112814414A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110008528.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对输电杆塔角钢的防失稳加固装置，解决了输电杆塔的角钢因为其特殊的结构特性，可能在强风作用下造成结构破坏甚至整体倒塌，对国家正常的生产秩序产生严重影响的问题。本发明的一种针对输电杆塔角钢的防失稳加固装置包括：两个异形的外部约束构件、螺栓；两个外部约束构件通过螺栓相连接；外部约束构件的内侧与待约束角钢外侧接触。本发明还提出了一种针对输电杆塔角钢的防失稳加固方法，本发明的加固结构无需焊接，仅通过螺栓进行连接与固定。对于在输电杆塔这样的结构中，便于施工且更容易保证质量，也更能够保证尽快完成加固作业，减少对电力系统的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581498A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011290831.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向智能车路系统的路侧遮挡场景车辆鲁棒跟踪方法，该方法的核心在于，依靠少量标注的遮挡场景目标实例，基于生成对抗网络和场景迁移的方法，设计了一种具有局部遮挡及开阔场景适应性的目标检测跟踪模块，从而大举减少局部遮挡场景下目标检测跟踪模块丢失目标的概率，另一方面，基于卡尔曼动态位置估计的方法，设计了适用于严重遮挡场景过程的车辆多目标跟踪模块，通过集成上述两种模块，形成了遮挡场景全过程的车辆目标鲁棒跟踪系统。本发明所设计的方案具有较强的遮挡场景适应性和目标位置跟踪能力，可广泛应用于智能车路系统不同的遮挡场景之中。
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公开(公告)号：CN112487954A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011357565.7
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向平面交叉口的行人过街行为预测方法，包括以下步骤：步骤一：设计即时奖励函数；步骤二：建立全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型预测动作奖励函数；步骤三：基于强化学习训练全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型；步骤四：预测行人过街行为及危险预警。该技术方案无需建立复杂的行人运动模型、无需准备海量的带标签数据集，实现自主学习平面交叉口处行人过街行为特征并预测其行走、驻足、快跑等行为，特别是对诱发人车碰撞、擦蹭等危险时行人过街行为的实时预测，对过街行人和来往车辆进行危险预警，有利于减少平面交叉口等重点路段交通事故发生率，保障交通环境中行人的安全。
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公开(公告)号：CN112132746A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010982493.9
申请日：2020-09-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能路侧设备的小尺度行人目标快速超分辨率化方法，该方法包括：采集并构建小尺度行人高低分辨率数据训练集；基于生成对抗思想，搭建针对低分辨率小尺度行人图像的轻量化生成网络，该网络首先利用可分离卷积进行图像初步特征的提取，然后结合残差模块对高频信息进行拟合，最后借助像素重组模块对低分辨率行人图像进行高分辨率化重建；搭建判别网络，对生成网络的参数进行判别训练，得到最佳生成网络；利用最佳生成网络对低分辨率小尺度行人图片进行超分辨化，得到高分辨率的行人目标。本发明所设计轻量级的超分辨率化生成网络具备训练时间短、推理延时低的显著优势，填补了智能路侧领域小尺度行人实时超分辨率化技术空白。
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公开(公告)号：CN112101108A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010801739.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图形极点位置特征的左右转交通标志识别方法，主要针对左右转标识，具体步骤为，使用单目摄像头获取RGB图像，转化为HSV颜色空间后进行颜色分割，得到二值化图像；通过连通域分析方法降噪。降噪后根据轮廓的质心到轮廓上各点距离的分布，判断该轮廓与圆的相似度，找到相似度较高的轮廓。筛选面积符合要求的圆形轮廓区域，确定标志牌所在位置，切割出圆形标志所在的矩形区域。将标志牌图像二值化处理后，利用轮廓面积关系找到交通标志里的左右转箭头，获取箭头轮廓的上下左右极点，根据极点间位置关系确定标识指示的方向。本发明既考虑到检测结果的准确性，又降低了硬件性能的要求，保证了处理能力较弱系统识别的实时性。
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公开(公告)号：CN111932922A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010574785.9
申请日：2020-06-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/0967 , H04W4/44 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明提出了一种基于车路协同感知的罐车侧翻事前预警方法，首先分析罐车侧翻原因并明确需要事前预警的侧翻场景，然后根据各种场景预警需求搭建侧翻事前预警系统，其次选定目标道路并确定路侧单元RSU的安装位置，再次明确路侧单元RSU发布的预警信息内容，进而设置车载单元OBU有效范围内接收到的预警信息播放机制，最后针对不同场景实现罐车侧翻事前预警。该方法分析总结了需要事前预警的罐车侧翻场景，利用车路协同感知，结合车身信息和路况信息实现侧翻事前预警。该方法能够在罐车存在潜在侧翻危险时进行有效预警，有效解决侧翻预警不及时的问题。
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