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公开(公告)号：CN109920246A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910133334.9
申请日：2019-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , H04L29/08 , H04W4/02 , H04W4/024 , H04W4/44 , G06K9/00 , G01C21/20 , G01C21/34 , G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X通信与双目视觉的协同局部路径规划方法。OBU通过双目前置摄像头、OBD设备和V2X通信获取车身信息和环境信息并传输给协同局部路径规划控制器；然后通过交通对象混合态势估计模型对交通对象状态进行状态预测，再通过多源数据融合算法将态势估计后的交通对象信息与交通规则进行时空数据融合，然后将融合后的交通数据通过坐标映射模型构建具有高可信度的交通路况地图，再结合自车车辆信息通过自车态势估计模型计算自车态势，然后通过改进局部路径规划算法计算出当前车辆最优平滑行驶路径；最后将该路径传输给OBU，并通过V2X广播给其他车辆。本方法结合视距和非视距的交通对象状态感知，提高了车辆环境感知、局部路径规划的准确性。
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公开(公告)号：CN109902562A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910039704.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法，包括步骤：获取驾驶员驾驶视频后，利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点，同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征，进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式，通过姿态检测模型获取相应的奖励，并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数，直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为，利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性，增强了安全预警的可靠性。
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公开(公告)号：CN109147316A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810811992.4
申请日：2018-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G08G1/0116 , G08G1/012 , G08G1/0137 , G08G1/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X通信和高精度定位城市车道车辆统计方法。该方法主要是为智能交通管理和控制实时地提供精确的车道级车辆分布数据。该架构由含V2X通信模块和高精度定位模块的OBU(车载终端)设备、含V2X通信模块的RSU(路侧设备)设备和MEC(边缘网络计算)服务器为基础，可以对不同的交叉路口或者特定的统计路段对每个车道上装有OBU设备的车辆位置分布信息以及运动状态参数进行精确的统计，提高了车辆统计的实时性和准确率。
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公开(公告)号：CN106846870A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710100828.8
申请日：2017-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/14 , G06T7/70
CPC classification number: G08G1/096811 , G06T2207/10004 , G06T2207/30252 , G08G1/14
Abstract: 本发明请求保护一种基于集中式视觉的停车场‑车辆协同的智能停车系统及方法。该系统由停车场服务中心、智能车辆车载设备和用户移动终端组成。停车场服务中心包括视觉传感器组、车辆跟踪、路径规划、数据管理和通信模块。视觉传感器组的观测范围覆盖停车场内的所有通行区域；车辆跟踪模块融合视觉传感器组采集的图像，检测通行区域内的车辆目标的位置与姿态；路径规划模块根据车辆当前位置、姿态及停车位规划出行驶路径。车载设备包括通信模块和车辆控制模块。车辆控制模块接收服务中心规划的路径，控制车辆按该路径自动驾驶到终点。用户移动终端用于向停车场服务中心发出驶入/驶出停车场的请求信息。本发明实现车辆出入停车场的自动化与智能化。
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公开(公告)号：CN103684963B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201310577468.2
申请日：2013-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网应用的中间件架构系统及实现方法，涉及车联网应用嵌入式中间件技术领域。包括中间件消息总线模块、车联网应用组件模块、车联网中间件消息代理模块、车联网安全组件、车联网通信协议适配层。车联网中间件应用组件形成规范的功能组件，车联网中间件消息代理负责将车联网中各类消息的解析、分类处理，远程连接请求经安全组件验证，通过后在车联网消息总线中查询对应的应用组件线程，通过消息总线建立起远程终端与本地应用组件或中间件消息代理之间的消息通道再进行通信。车联网通信协议适配层负责屏蔽平台及企业协议差异性，提供统一通信调用接口。该发明提高代码的可重用性和应用程序的开发效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105427669A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510885878.2
申请日：2015-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/16
CPC classification number: G08G1/161
Abstract: 本发明请求保护一种基于车车通信的防撞预警算法，根据自车位置、速度信息与其他车辆的位置、速度信息计算两车是否存在碰撞危险。该方法基于DSRC的车辆通信，相互通信的两车各自携带一个车载设备，车载设备发送自车的位置速度信息和接收通信范围内的其他车辆的位置速度信息。本发明依赖于DSRC通信协议中的BSM消息，规范性强，DSRC推广后，该方法也可大量应用，适用于未来DSRC通信的车联网系统。
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公开(公告)号：CN103793255A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410069096.7
申请日：2014-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种可配置的多主模式多OS内核实时操作系统架构与启动方法，属于嵌入式系统多核实时操作系统技术领域。在所述可以配置的基于多主模式可配置多OS内核的实时操作系统架构中，每个内核都能够作为主核实时调度任务和管理资源，用户可以根据系统资源和性能需要，自由配置操作系统内核个数以及各个处理器核使用的OS内核，指定OS内核存放的地址。在访问内核服务的时候，每个内核访问自己的部分，减少因为访问一个内核的冲突及等待问题，这样，大大提高了程序的读取效率；同时，用户可以根据内存的大小和实际需要自行配置OS内核的个数及处理器核与OS内核的关系。
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公开(公告)号：CN116524745B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310521098.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种云边协同区域交通信号动态配时系统及方法，属于车路协同领域。本发明分为：云端强化学习调度模型和路端强化学习调度模型。云端，设计一种分类优先经验回放机制；针对状态空间较大导致模型推理速度较慢的问题，设计道路非等间隔分段方法，缩小状态空间。路端，在区域协同控制上，设计共享信息自注意力提取模块，对其他路口共享信息中的重要部分进行提取，降低共享信息中无用部分对模型的影响。本发明利用路端智能路侧感知与V2X通信技术获取交通实时数据，优化云端与路端强化学习模型对区域路口进行实时动态协同配时，提高路口通行效率、减少路口拥堵，在部署后通过智能路侧感知设备采集的数据在云端对模型进行优化。
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公开(公告)号：CN116935336A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310862427.1
申请日：2023-07-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/75 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于路侧相机与经纬度配准的交通对象定位方法，属于智能交通领域。本发明分为以下三个部分：针对路侧相机安装杆件的摇晃导致相机中目标像素偏移问题，设计提出一种基于图像背景信息熵的自适应阈值SIFT和FLANN结合的感兴趣区域定位方法匹配图像特征点，以定位车道线ROI(感兴趣区域)在图像中对象的位置；针对路侧感知环境下，经相机目标检测后无法获取交通对象的经纬度问题，设计提出一种图像视角变换后的经纬度配准方法，以计算感知到的交通对象的经纬度；针对路侧相机无法通过目标检测获取路段上车辆车头的精确位置问题，设计提出一种基于车辆类模板匹配和运动轨迹的车头位置估计方法，以获取感知车辆车头的经纬度。
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公开(公告)号：CN116894855A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310865140.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/292 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于重叠视野下交叉路口多目标跨域跟踪方法，属于车路协同与智慧交通领域，包括雷达与视觉融合目标检测模型、目标外观特征重识别模型、重叠区域坐标映射模型、基于目标移动特征的邻域轨迹优先匹配模型、多源信息融合的多级数据关联模型，利用智能路侧多源信息采集设备与目标运动规律降低重识别领域中的类间相似性与类内差异性的问题，利用深度学习以及自适应视野场景二阶段训练策略，提高重识别特征的辨识度和目标跨域追踪的准确性，完成对智慧路口交通对象的精准感知，获得交通对象在路口的全局运动轨迹。将追踪结果发送至云端和路侧单元RSU，并通过V2X通信技术发送车载单元OBU，弥补单感知存在的视野盲区问题。
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