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公开(公告)号：CN111695447A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010457704.7
申请日：2020-05-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生特征增强网络的道路可行驶区域检测方法，包括：(1)设计道路边界检测子网络，提取道路边界特征；(2)设计道路区域检测子网络，提取道路区域特征；(3)提出多级特征融合策略，对道路边界特征和道路区域特征进行融合，得到孪生特征增强网络；(4)构建道路边界标签图像；(5)提出两级训练优化策略，利用构建的道路边界数据和现有的道路区域数据，对孪生特征增强网络进行训练优化和测试，输出道路检测结果。本发明设计的孪生特征增强网络有效克服了现有道路检测方法中道路边界模糊的不足，实现了复杂城市环境下准确的道路可行驶区域检测。
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公开(公告)号：CN111694010A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010459125.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于视觉与激光雷达融合的路侧车辆识别方法，该方法针对路侧视角不同光照条件下车辆识别准确率低的问题，首先进行路侧环境感知系统传感器的标定，包括摄像机的自标定与传感器间的联合标定，为传感器信息融合奠定基础；其次，在数据层级和特征层级上融合图像信息与雷达点云数据，并搭建了基于视觉与激光雷达融合的路侧车辆识别网络模型CBYOLO；然后，利用路侧数据集训练CBYOLO网络；最后，使用训练好的CBYOLO网络进行路侧车辆识别。本发明提出的一种基于视觉与激光雷达融合的路侧车辆识别方法具有良好的环境适应能力和较高的准确率。
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公开(公告)号：CN111645697A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010444565.4
申请日：2020-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊逻辑的罐车侧翻多级预警策略，首先明确影响罐车侧倾稳定性的因素及其信息获取方式，然后建立基于模糊逻辑的罐车侧倾状态评估模型，最后基于侧倾状态评估模型实现罐车侧翻实时多级预警。该方法选用车速、方向盘转角和充液比信息来估算罐车的侧倾状态，相比于通过单一手段感知侧翻危险，提高预警的可靠性；车速和方向盘转角信息可通过车身CAN总线读取，充液比信息可事先静态测量获得，无需外加传感器，成本低；建立的罐车侧倾状态评估模型以充液比作为其中一个输入变量，考虑了在不同充液比下液体对罐车侧倾稳定性影响不同的问题，提高了预警的准确性。
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公开(公告)号：CN111563651A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010239547.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM技术的沥青路面施工工程量动态追踪管理系统，包括，收集道路设计信息，规划场景布局，完成沿线布设；建立三维道路模型包括路线，路基，路面，根据制定的施工横道图创建全过程施工动画模拟；在BIM平台中以三维道路信息模型为参照物，制定工程量预算统计表；将工程量统计表与施工横道图进行一一对应，同时融入到包含道路设计信息的三维BIM模型中，建立基于施工时间，施工工程量，施工信息的四维施工过程动态模拟；基于各参与方相关意见与需求，对模型检校核算，及时纠偏不合理信息；投入生产，在施工过程中明确施工各阶段工程量，并与实际工程进度进行校对，同时预知下一阶段即将产生的工程量，提前做好相应的筹备与应对。
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公开(公告)号：CN111145184A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910506741.X
申请日：2019-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的拖牵过程安全预警方法。本发明结合轻型救援车拖牵运输的特点以及被拖车监控图像的特征，设计了一种基于多尺度特征融合的拖牵过程安全预警方法，能够对被拖车的纵向晃动幅度进行有效监测；另外，拖牵过程安全预警方法可靠性高，抗干扰能力强；本发明利用了车牌区域的多种特征，例如：颜色特征、矩形特征等，进行车牌定位，抗干扰能力强，鲁棒性强，而且采用基于多尺度特征融合的方法进行纵向晃动幅值计算，准确率高；本发明具有良好的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886604B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710123423.6
申请日：2017-03-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明提出了一种适用于车道级导航定位的交叉路口路网模型。该模型以现有地图的路网模型和数据结构为基础，针对车道级导航定位的应用需求设计了交叉路口的路网模型。其主要由基础属性集、虚拟车道线集两部分组成，并使用一种具有保形功能的分段三次埃尔米特插值算法来插值虚拟车道线。本发明所提出的交叉路口模型，具有结构简明完整、精度高、信息量全和适用性广等优点，能够很大程度上提高车道级数字地图的精度，改善车辆导航在交叉路口的连续性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110987463A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911086483.0
申请日：2019-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G01M17/06 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种面向多场景的智能驾驶自主车道变换性能测试方法。本方法首先根据自主车道变换过程中的运动特点，建立了基于运动学自行车模型的车道变换动态模型。其次，利用改进的无迹卡尔曼滤波算法对车辆位置、速度、方位角等状态变量进行滤波估计。最后，基于准确递推的车辆关键性基础性能参数，构建变道性能评价指标体系，量化并输出自主车道变换性能的评价指标：目标间隙、距离碰撞时间和并线横摆稳定性，从而实现智能驾驶自主车道变换性能优劣的高精度、高频率测量和科学定量评价。
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公开(公告)号：CN110544380A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910874642.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种面向道路合流区域的实时车道级安全态势评估方法。针对当前合流区域的交通安全态势评估技术，其实时性及精准度无法适用于基于车路协同的智能驾驶，提出基于概率模型的交通安全态势评估方法。首先，利用智能路侧设备的全局视角优势，全面感知合流区域内车辆的速度、车辆行驶至路径冲突区域中心的位移等信息，建立交通安全态势评估的指标；然后，建立交通安全态势评估的概率模型；最后，实时计算交通安全态势的后验概率，进而评估合流区域内各车道的交通安全态势。本发明的方法直接运行在智能路侧设备中，为合流区域提供实时的、精准至车道级的交通安全态势评估，掌握道路合流区域的交通安全状况。
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公开(公告)号：CN110103823A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910421233.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，该方法首先制作带有道路属性信息的增强型数字地图，然后确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段，接着基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力，最后基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警。本发明制作的增强型数字地图，不需要大量的人工测绘工作，实施方便，同时包含道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角信息；本发明提出的侧翻事前预警方法基于当前车速预估车辆在前方道路行驶时是否有侧翻危险，能够在车辆存在侧翻危险前提醒驾驶员安全驾驶，并给出车辆距前方侧翻点的距离和安全行驶速度，达到侧翻事前预警的目的。
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公开(公告)号：CN110009648A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910161809.5
申请日：2019-03-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于深浅特征融合卷积神经网络的路侧图像车辆分割方法，该方法针对智能路侧终端图像中车辆相互粘连造成其边界难以准确获取的难题，首先通过对池化层、不同类型卷积层进行优化设计，得到一个高效的卷积神经网络来分层提取车辆特征，进而将网络浅层所提取的边缘细节特征与深层所提取的语义特征融合，得到深浅特征融合卷积神经网络。本发明方法在提高分割速度的同时，获得了完整、准确的车辆分割边界，有效克服了单一网络结构难以准确描述车辆边界的不足，满足智能路侧终端对准确性和实时性的要求。
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