公开(公告)号：CN110726990A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201910897710.1

申请日：2019-09-23

Applicant: 江苏大学

Inventor： 刘志强 ,  张光林 ,  张腾

IPC: G01S13/72 ,  G01S13/86 ,  G01S13/931 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于DS-GNN算法的多传感器融合方法，首先雷达通过自身的信号处理解析出多个可能的目标，获得其位置和速度信息，摄像头模块提供目标的位置和速度信息，系统检测之前需要预先对毫米波雷达和摄像头进行联合标定，实现多传感器在时间和空间上的融合，然后引入全局最近邻(GNN)算法对所有原始目标信息和观测值进行一一匹配，从而来确认雷达和摄像头的哪些观测值由同一辆车产生，最后采用D-S证据理论对观测值进行有效的融合，包括目标状态更新与存在性概率更新，其中状态更新的流程与标准卡尔曼滤波基本一致，存在性概率与其同时进行跟踪。本发明可实现对目标车辆的准确识别与跟踪。

公开(公告)号：CN107273805A

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201710351618.6

申请日：2017-05-18

Applicant: 江苏大学

Inventor： 刘志强 ,  吴雪刚 ,  倪捷 ,  张腾

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/32

CPC classification number: G06K9/00791 ,  G06K9/3233 ,  G06K9/6223

Abstract: 本发明提供了一种基于视觉特性的GM-HMM预测驾驶行为方法，选择6自由度驾驶模拟器和眼动仪系统开展仿真实验，采用模糊K-means动态聚类算法对驾驶人兴趣视野区域的分布进行划分，然后再采用改进贝塞尔公式的Pauta准则剔除所划分的各驾驶人兴趣视野区域间无明确界限的异常视线点。然后从驾驶人的视觉表征参数切入，采用数理统计中的箱型图分析方法，通过SPSS软件中的NEMENYI秩和检验验证参数的差异性，再通过R型指标聚类确定驾驶人的视觉表征参数序列。最后建立GM-HMM驾驶行为预测模型，并分析GM-HMM驾驶行为预测模型的可信度。