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公开(公告)号：CN116342708A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211545766.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 广西北港大数据科技有限公司 , 广西综合交通大数据研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/40 , G01S13/86
Abstract: 本发明属于多传感器自动标定技术领域，具体涉及一种基于单应性变换的毫米波雷达与摄像头自动标定方法，包括以下步骤：S1、通过毫米波雷达目标可视化界面确定参考目标的ID，记录下毫米波雷达的坐标作为关键点；S2、通过目标检测算法识别参考目标在图像上的位置，并将目标的中心像素点记为关键点；S3、选取当前帧图像中的关键点和毫米波雷达的关键点作为对应点，判断当前保存的对应点组数是否大于4组，满足单应性变换的最低条件；S4、当达到满足单应性变换的最低条件时，利用当前保存的对应点组进行单应性变换，输出一个单应性变换矩阵，利用这个单应性变换矩阵，将当前帧所有毫米波雷达目标映射到图像上，观测转换的效果是否符合要求。
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公开(公告)号：CN116129257A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211591325.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 广西北港大数据科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供的基于雷视融合的移动目标识别方法、装置及存储介质中，首先从数据层面入手，根据毫米波雷达对潜在目标的空间位置进行表征，并将表征结果用于摄像头采集的原始图像中远距离目标区域划分，进一步的，对该划分区域图像进行重构和检测，从而提升远距离目标的视觉检测精度，然后从雷达和视觉检测特征层融合进行建模，针对毫米波雷达检测受光照影响小和图像检测纹理信息多的特点，提升系统低光照环境下的检测精度。
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公开(公告)号：CN111444847B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010227134.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林市国创朝阳信息科技有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种交通标志检测识别方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括获取交通标志图像；对YOLOv3卷积神经网络模型的残差组件进行处理得到DFF‑YOLOv3卷积神经网络模型；利用DFF‑YOLOv3卷积神经网络模型对获取的交通标志图像进行检测识别。本发明通过对现有的基于YOLOv3的卷积神经网络模型的残差组件进行改进处理得到改进的DFF‑YOLOv3卷积神经网络模型，利用改进的DFF‑YOLOv3卷积神经网络模型对获取的小目标交通标志图像进行检测识别，具有实时性好和识别精度高的优点。本发明可以广泛应用于深度学习技术领域。
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公开(公告)号：CN113534790B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110540239.8
申请日：2021-05-18
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 广西交通设计集团有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供了一种路径规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及控制与决策技术领域。该方法包括：确定搜索空间中的运动粒子和预设的随机树中的起始点和目标点，生成随机节点，生成第一引力，基于预设的适应度函数确定运动粒子中适应度最小的目标粒子，生成第二引力，生成中间树节点，生成目标路径。本申请实施例在新节点的生成过程中，通过粒子群算法得到的全局最优的粒子，克服了现有技术中随机性强、算法运算量大、不容易收敛的缺陷，加入全局最优粒子对新节点的引力，使得新节点的生成有一定的偏向性，但又不过于的依赖目标节点，不会过度的依赖目标节点，会尽可能减少新节点的生成失败，降低路径规划所需的时间。
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公开(公告)号：CN114091807A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111186576.8
申请日：2021-10-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种多无人机任务分配及调度方法、装置、无人机系统以及存储介质。方法包括：获取至少一个待执行任务，根据待执行任务的类型将每个待执行任务分解生成对应的多个子任务，并根据拍卖算法将每个子任务分配至对应的无人机，再根据子任务的信息和子任务的分配结果构建任务网络模型，以及执行根据预设任务调度算法遍历任务网络模型得到的目标子任务。本申请实施方式的方法中，通过将待执行任务进行拆解得到子任务并通过拍卖算法分配给无人机，再根据子任务的执行顺序以及分配结果构建任务网络模型，以及通过预设任务调度算法确定任务网络模型中的优先执行的子任务，如此，可以有效的实现任务分配和任务调度，减少了无人机系统资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743955A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110902305.1
申请日：2021-08-06
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请提供了一种基于智能合约的食材溯源数据安全访问控制方法，涉及区块链技术领域，该方法包括：为用户注册账号；制定访问控制策略，设计并编写智能合约，接收用户通过智能合约上传的数据，并基于数据的敏感程度对数据进行分级加密，当访问控制策略判断用户的属性满足访问权限时，将数据从区块链上发送至用户。本申请实施例通过引入了访问控制技术并与区块链进行结合，将其应用到食材集采集配供应链的溯源场景下，解决食材供应链溯源信息分级访问以及溯源过程中的公开透明监管的问题，实现细粒度的溯源数据访问控制；通过划分敏感信息等级进行分级加密，将密文存储至区块链上，有效保护了食材供应链上各个角色的隐私。
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公开(公告)号：CN112261576A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011130518.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空地组网系统，包括地面控制中心、至少1个车载终端、至少1个无人机载终端，以及至少1个飞艇终端；车载终端与车载终端、车载终端与无人机载终端、车载终端与飞艇终端、无人机载终端与无人机载终端、无人机载终端与飞艇终端、以及飞艇终端与地面控制中心均通过无线组网互联；该系统利用无人机、飞艇等多层近地空中互联平台连接地面控制中心和移动车辆，提升空间信息广域覆盖与局部增强能力；实现空间网络拓扑随着数据链路上数据流的信息速率需求的变化而变化，达到动态调整网络中节点的位置，满足特定数据链路上数据流的信息速率要求，提升车与无人机、飞艇组网系统的总吞吐量，适合用于特定区域网络流量需求动态变化的场景。
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公开(公告)号：CN114091807B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111186576.8
申请日：2021-10-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/08 , G06F17/11
Abstract: 本申请公开了一种多无人机任务分配及调度方法、装置、无人机系统以及存储介质。方法包括：获取至少一个待执行任务，根据待执行任务的类型将每个待执行任务分解生成对应的多个子任务，并根据拍卖算法将每个子任务分配至对应的无人机，再根据子任务的信息和子任务的分配结果构建任务网络模型，以及执行根据预设任务调度算法遍历任务网络模型得到的目标子任务。本申请实施方式的方法中，通过将待执行任务进行拆解得到子任务并通过拍卖算法分配给无人机，再根据子任务的执行顺序以及分配结果构建任务网络模型，以及通过预设任务调度算法确定任务网络模型中的优先执行的子任务，如此，可以有效的实现任务分配和任务调度，减少了无人机系统资源消耗。
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公开(公告)号：CN114095503B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111214690.7
申请日：2021-10-19
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1023 , H04L67/12 , G06F16/35 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的联邦学习参与节点选择方法。联邦学习参与节点选择方法用于物联网系统，物联网系统包括终端设备和基站，联邦学习参与节点选择方法包括：获取每个终端设备与基站、其它终端设备之间在预设时间内的交互次数和距离，根据预设截断距离、数据交互次数、终端设备与其它终端设备的距离确定每个终端设备的活跃度密度，根据活跃度密度的大小以选择目标终端设备，计算终端设备到目标终端设备的偏移距离，根据活跃度密度和偏移距离确定终端设备的聚类中心点，通过聚类中心点的终端设备传输对应聚类模型中终端设备的数据至基站。如此，有效的减少了物联网系统的传输时间，避免了因物联网设备的时延问题。
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公开(公告)号：CN113819917B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111088984.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请提供了一种自动驾驶路径规划方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：获取激光雷达采集的道路信息构建高精度地图；确定当前位置和目标位置；确定行驶路径上的障碍物，并采用状态栅格算法计算多条从当前位置到目标位置的行驶路径；用度量函数选取行驶代价最小的行驶路径作为目标行驶路径。本申请实施例能够减少路径规划的随机性，在给定起点和终点坐标后，能够找到可行驶路径并推导出相应的输入信息，在对动态障碍物避障的时候，无人车进行局部路径规划，能够合理选择一条可行驶路径。根据运动学约束条件，如速度、转弯半径、路径曲率等，对规划路线进行修正。
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