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公开(公告)号：CN115018929A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210612481.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法，首先对毫米波雷达进行空间标定，确定其所处的世界坐标；然后确定路侧摄像头的内外参数，根据坐标系连续变换的传递性，确定毫米波雷达坐标系与像素坐标系间的转换关系。采用脉冲信号对局域网内的传感器时间进行校正，同时根据数据置信度指标，基于简单线性插值与贝叶斯神经网络的方法对等效数据帧进行预测。该方法将像素坐标与图像坐标非规则排列时的情况考虑在内，极大地提高了目标位置在不同坐标系下的转换精度；同时根据数据需求不同，引入了等效数据帧的可靠度，完备了不同精度要求下的标定流程，为高速公路的精细化管控提供了决策依据。
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公开(公告)号：CN112158189A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011060544.9
申请日：2020-09-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的混合动力汽车能量管理方法，属于混合动力汽车能量管理领域，方法主要包括：基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，从车载摄像机中提取可用的视觉信息，进一步建立基于摄像机和CNN的视觉处理模块；利用DRL算法，建立基于DRL的混合动力汽车能量管理方法；进一步利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，构建DDPG控制器；将视觉处模块和基于DRL的能量管理方法相结合，通过DDPG控制器，建立基于机器视觉和深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，实现在线实时控制车辆的功率分配。本发明所提出的方法能够共用自动驾驶汽车的视觉感知传感器，保证能量管理策略的实时性，进一步提高车辆的燃油经济性。
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公开(公告)号：CN114143856B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111420746.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种高速公路5G网络资源需求预测方法，包括：首先建立各个车道的车流量检测数据集，然后按车流量对车流检测数据集进行重新归集，由相近车流量数据组成新的车流量数据集，并将车型细分为客车和货车；从新归集的车流量数据集中，截取总时间长度为T的客货车流量数据集，并获取相应时间段T内的上下行流量数据集；按时间间隔Δt对时间段T对应的数据集进行切分，基于切分后的数据集构建二元回归模型，进而根据当前客货车当前流量实现上下行通信数据需求预测。本发明能够在不同车流量条件和车流组成条件下，对高速公路的网络资源需求进行高效预测，从而更准确的为路网提供网络资源服务，在保障服务质量的基础上提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN115346368B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210912488.X
申请日：2022-07-30
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G01S13/86 , G01S13/91 , G08G1/042 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开了一种基于远、近景多传感器一体融合的交通路侧感知系统及方法，通过设置摄像头俯仰角以及焦距的大小使得远景摄像头与近景摄像头的横向感知范围大于道路宽度，同时通过相关几何模型推导在毫米波雷达感知区域已知的条件下，远、近景摄像头互相配合所能达到的最优感知范围。本发明通过对远、近景视频的拼接与目标检测，达到了感知重叠区域的数据冗余效果；配合毫米波雷达数据，不仅丰富了目标状态信息，同时引入相关指标对多源传感器的感兴趣区域进行筛选与匹配，达到雷达与摄像头相互辅助的增益效果。克服了单一摄像头视角有限，同样大视域效果下鱼眼镜头畸变过大的缺点；同时通过多源数据融合的方式，提高了感知与定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115967950B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310128846.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/18 , H04W4/02 , H04W4/20 , G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于手机信令数据的特征与时序的城际出行模式辨识方法，1）建立城际出行交通网络，而后提取交通网络临近基站并为基站数据标记上路网信息，2）手机信令数据的获取和预处理，3）以基站信息为媒介关联手机信令数据和路网，构建信令数据特征表，4）基于随机森林和长短时记忆模型的混合模型，从数据特征库中提取样本数据对模型进行训练，并输出分类结果和准确率。本发明实现城际出行模式的高精度识别，在省域范围内居民跨城市细颗粒度出行模式识别和提出具有高置信度的模式识别基础上能够对已建城市间综合交通网络通勤现状进行评估，并为未来城市间综合交通网络规划和完善提供参考。
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公开(公告)号：CN111310117B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010058620.6
申请日：2020-01-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于张量火车分解模型的交通大数据填充方法，该方法包括：构建包含5个交通数据维度的五维张量模型；通过L2正则约束，构建初始基于张量火车分解模型的填充模型；对所述填充模型中进行共轭梯度优化，获得每个核向量的优化后的填充模型；或对所述的填充模型，进行迹范数优化，得到最终填充模型；通过所述第一填充模型和／或第二填充模型，进行交通大数据填充。本发明提供的方法能够提高数据填充的精度，在高丢失率下能够保持填充稳定性。
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公开(公告)号：CN115346368A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210912488.X
申请日：2022-07-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于远、近景多传感器一体融合的交通路侧感知系统及方法，通过设置摄像头俯仰角以及焦距的大小使得远景摄像头与近景摄像头的横向感知范围大于道路宽度，同时通过相关几何模型推导在毫米波雷达感知区域已知的条件下，远、近景摄像头互相配合所能达到的最优感知范围。本发明通过对远、近景视频的拼接与目标检测，达到了感知重叠区域的数据冗余效果；配合毫米波雷达数据，不仅丰富了目标状态信息，同时引入相关指标对多源传感器的感兴趣区域进行筛选与匹配，达到雷达与摄像头相互辅助的增益效果。克服了单一摄像头视角有限，同样大视域效果下鱼眼镜头畸变过大的缺点；同时通过多源数据融合的方式，提高了感知与定位精度。
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公开(公告)号：CN115188204A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210761797.1
申请日：2022-06-29
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/048 , G08G1/052 , G08G1/0967 , G06F30/20
Abstract: 本发明涉及高速公路车路协同技术领域，特别涉及一种能够实现异常天气条件下对高速公路进行车道级可变限速的控制方法。本发明首先需要进行控制区域车辆信息与天气状态信息的采集，随后根据交通数据确定异常天气条件下交通流基本图关键参数，通过对异常天气条件下高速公路交通流进行建模，模拟交通流运行特征，搭建异常天气高速公路交通场景，制定可变限速控制强化学习策略，在保证高速公路整体交通安全的同时提高道路运行效率。本发明考虑了异常天气条件下高速公路车流运行，极大地提高了车流运行效率，并且保证主线车流的通行安全，实现了异常天气条件下高速公路系统经济安全效益最大化。
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公开(公告)号：CN114241778B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210164445.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 高速公路网联车协同匝道汇入多目标优化控制方法和系统，首先采集控制区域车辆的状态数据，随后根据匝道汇入车辆位置决定控制开始的时间与被控车辆的选择，通过数据传输模块将信息传入交通控制模块，基于人工智能的匝道汇入多目标控制模型通过协匝道控制区域内的车辆行驶轨迹，在完成匝道汇入的同时保证道路整体交通高效、安全、节能运行。与传统方法相比，本发明极大地促进了匝道车辆的汇入，并且区别于其他方法将匝道汇入问题转化为车辆排序问题的缺陷，极大的提高了匝道汇入的效率，并且保证主线和匝道的通行效率与通行安全，减少了控制车辆的能耗损失，实现了高速系统经济效益的最大化。
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