-
公开(公告)号：CN116215513A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310068087.5
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/08 , B60W30/095 , B60W40/06 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人、车、路角度的自车行车风险量化方法及系统，包括以下步骤：获取行车信息；基于所述行车信息，得到自车车道偏离风险量和自车超速风险量，进而得到表征道路约束角度的自车行车风险的第一行车风险值；基于所述行车信息，得到自车与他车的碰撞严重程度和碰撞紧迫程度，进而得到表征自车与他车碰撞角度的自车行车风险的第二行车风险值；基于所述行车信息，得到自车行车时的风险感知因子，进而得到表征驾驶人感知角度的自车行车风险的第三行车风险值。本发明的方法，能够有助于车辆全面、准确、直观地获知自车驾驶状态的风险程度，及时调整状态保障行车安全。
-
公开(公告)号：CN115662121A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211280142.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法，包括以下步骤：S1基于微观仿真平台，选取表现人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的通行模型特征的相关参数；S2获取参数敏感性分析实验表，按试验编号开展智能车辆车流仿真试验，获取网联自动驾驶车辆参数敏感程度排序并设置最敏感参数试验步长与范围；S3获取信号控制交叉口的信号控制信息、道路信息、车辆参数、单信号周期内通行车队规模、车辆类型以及其交叉口行驶模型；S4运行微观仿真平台，输出仿真结果并将其换算为通行能力；S5基于所述仿真结果进行交叉口道路的通行能力上下限估计。本发明解决混行交叉口排列顺序不确定情况下的通行能力上限与下限边界值。
-
公开(公告)号：CN115114871A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210868511.X
申请日：2022-07-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/28 , G06K9/62 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种罐体内液体纵向冲击性能的分析方法及液罐车制动性能分析方法，通过所述罐体内液体纵向冲击性能的分析方法包括使用弹簧质量模型构建罐体内液体纵向冲击等效机械模型，以及液罐车制动性能分析方法包括所述罐体内液体纵向冲击性能的分析方法，实现对罐体内布置任意一种横向防波板的液罐车制动性能都能进行快速、高效分析。
-
公开(公告)号：CN114820216A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210497674.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险量化方法、分级方法及预测方法。行车风险量化方法包括以下步骤：获取第一车辆和第二车辆的行车基础数据；根据所述行车基础数据，得到潜在碰撞事故严重程度，根据所述潜在碰撞事故严重程度，确定表征行车风险的第一指标；根据所述行车基础数据，计算TTC，根据TTC确定表征行车风险的第二指标；根据所述行车基础数据，计算THW，根据THW确定表征行车风险的第三指标；根据所述第一指标、第二指标、第三指标，得到行车风险指数。本发明的行车风险量化方法考虑了潜在碰撞事故严重程度对行车风险的影响，对行车风险的量化更为细致合理。
-
公开(公告)号：CN113112796B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110372603.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为特征的构造方法、系统和驾驶行为分析方法，驾驶行为的特征构造方法，包括以下步骤：获取包含有轨迹信息的全局驾驶数据；基于轨迹信息识别驾驶数据中包含的驾驶事件段，获取所述驾驶事件段的局部驾驶数据；基于预设方法分别对全局驾驶数据、局部驾驶数据进行特征构造得全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征组成驾驶行为特征集。避免了现有技术中驾驶行为特征构造时多依据经验或感觉的主观性，准确保留自然驾驶数据原有信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936461A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111202814.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种信号控制交叉口车辆混行的仿真方法和系统，该仿真方法包括：建立包含有信号控制交叉口的仿真系统；获取信号控制交叉口的信号控制信息、道路信息、车辆参数、车辆类型，以及车辆类型对应的车辆数量和交叉口行驶模型；根据车辆类型以及各车辆类型对应的车辆数量配置车辆队列，其中，所述混行车辆队列至少可以组成两种车辆排序方案；基于混行车辆队列运行仿真系统，输出仿真系统的运行结果。该方法可以分析出混行车辆队列的不同排序方案以及当同一类型车辆数量不同、位于队列里的位置不同时对交通流会产生何种影响，以便为未来的交通流指导提供理论依据。
-
公开(公告)号：CN113326733A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110453599.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种眼动点数据分类模型的构建方法，包括以下步骤：获取原始眼动数据，对所述原始眼动数据进行预处理得到眼动数据，根据所述眼动数据计算特征数据，所特征数据包括：单位时间内眼动数据分布的最小覆盖圆半径R、单位时间内相邻欧氏距离比值的加权平均和β、单位时间内欧氏距离的方差ΔL2、单位时间内相邻运动方向变化率Δα和单位时间内相邻三点的曲率半径r，本发明所构建出的决策树模型可高效实时地对眼动点数据进行分类，且可满足三种眼动类型的同步分类,可以对注视、扫视以及平滑尾随进行同步分类，适用于观察静态刺激情景和动态刺激，本发明实时眼动分类模型准确率高于现有眼动分类算法。
-
公开(公告)号：CN109902656B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910184196.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种面部动作单元的识别方法、系统，基于历史目标面部特征点、历史目标空间形态、历史空间特征表征参数、历史空间特征表征参数的表征指标变化范围及所述历史空间特征表征参数的权重关系构建面部动作单元识别模型，进而进行面部动作单元的运动的识别。面部动作单元的识别能够识别面部表情的细微变化，结果可以用于进行面部微表情的分析以及面部表情的分析。本发明所涉及的方法对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短，操作简单，无需大量成本投入且能保证高效的准确度，并且对目标面部动作单元(AU)识别能力强，无论其单独发生或组合发生，均可识别，且应用简单。
-
公开(公告)号：CN110991294A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911173059.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种快速构建的人脸动作单元识别方法及系统，根据样本基准脸上任意两关键点之间的基准距离及表情脸上相应两关键点之间的表情距离与它们之间的相对关系一生成相应两关键点之间的相对距离，根据基准脸上任意三关键点之间的基准角度及表情脸上相应三关键点之间的表情角度与它们之间的相对关系二生成相应三关键点之间的相对角度，依此取消个体间的AU运动幅度的差异，对由于人的相貌所导致的差异进行了均衡，保证在被识别者天生的相貌特征的基础上，识别被识别者的各种表情中所呈现出的面部动作单元，确保后续AU识别准确进行，首次提出以脸部关键点间的距离及角度特征构建特征库，对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短。
-
公开(公告)号：CN109334670A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811472398.3
申请日：2018-12-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆驾驶人监控预警方法、系统、设备及存储介质，基于预行驶道路的道路线形、驾驶人视线特征信息以及车辆方向盘转角信息，预测驾驶人的操作意图信息；根据所述驾驶人的操作意图信息，生成驾驶人的预设重点关注信息，根据驾驶人的视线特征信息，生成驾驶人的关注信息，将所述关注信息与所述预设重点关注信息比对，确认是否符合预设警报条件，防止驾驶人因缺少对交通环境的关注而导致交通事故发生，由于预测准确度高，因此，根据该操作意图信息生成的驾驶人的预设重点关注信息与驾驶人意图相符，由此生成的预警信息是驾驶人关注且需要的，符合驾驶人的预警意向，大大提高了驾驶人对本发明所述车辆驾驶人监控预警方法的满意度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
68
records
(took 0.022 seconds)
