公开(公告)号：CN120031939A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510188268.0

申请日：2025-02-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 倪张凯 ,  李心悦

IPC: G06T7/55 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及高动态范围图像重建领域，提出了一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法，包括以下步骤：步骤S1 多曝光高动态范围图像重建问题建模；步骤S2 多曝光高动态范围图像重建问题迭代求解；步骤S3 深度展开模型搭建；步骤S4 模型训练；本发明从最大后验问题角度建模多曝光高动态范围图像重建，引入约束低动态范围图像之间空间对应关系的先验正则化项，将任务分解为对齐和融合子问题，并以交替渐进的方式解决，以获得高质量的结果，本发明开发了一个可解释和鲁棒的渐进对齐和融合深度展开网络，具有更先进的性能。

公开(公告)号：CN119540088A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411585152.2

申请日：2024-11-07

Applicant: 同济大学

Inventor： 倪张凯 ,  张阳 ,  王瀚漓

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/80 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及低光图像技术领域，具体涉及基于可逆神经网络的低光图像增强方法。包括：步骤一搭建可逆神经网络；步骤二可逆神经网络的工作过程和训练；步骤三应用：将在低光照条件下拍摄的图像，输入上述训练后的可逆神经网络进行增强处理。与现有技术相比，本发明提高模型的增强效果和可解释性，增加分解的准确性和模型的泛化能力，本发明引入记忆机制，学习整个数据集的亮度信息，指导图像在亮度方面的恢复过程，提高模型的增强效果。

公开(公告)号：CN119274340A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411386888.7

申请日：2024-09-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 程久军 ,  杨露 ,  倪张凯

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明属于无人驾驶领域，提出了基于软件定义网络的无人驾驶车路网新型交通拥堵预测方法，包括：步骤1.构建交通参数预测网络；步骤2.构建交通参数拥堵检测网络；步骤3.设计交通拥堵预测算法，以实现对拥堵状态的预测。本发明提供了一种高效的交通拥堵预测方法，可以有效降低无人驾驶车辆对智慧和绿色交通带来的冲击和影响，促进无人驾驶健康快速发展，具有重要的意义和应用价值。

公开(公告)号：CN117939468A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410025918.5

申请日：2024-01-08

Applicant: 同济大学

Inventor： 程久军 ,  孙惠宇 ,  倪张凯 ,  陈磊

IPC: H04W12/069 ,  H04W12/122 ,  H04W4/40

Abstract: 本发明涉及无人驾驶领域，具体涉及基于安全信誉评估的无人驾驶车群构建方法。其特征在于，包括如下步骤：步骤1.安全信誉评估；包括：步骤1.1合作事件评估；步骤1.2无人驾驶车辆节点对节点的直接信誉评估；步骤1.3无人驾驶车群对节点的综合信誉评估；步骤2.车群成员相关定义；步骤3.无人驾驶安全车群构建算法；包括：步骤3.1基本节点集构建；步骤3.2核心节点链构建；步骤3.3车群形成；步骤3.4车群维护；步骤3.5车群评价指标。本发明可以有效帮助解决目前无人驾驶单智能体诸如变道、避让、安全距离调整、以及道路通行效率等问题，对促进城市场景无人驾驶健康快速发展等，具有重要的意义和应用价值。