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公开(公告)号：CN103661398B
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201310721803.1
申请日：2013-12-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/105
Abstract: 本发明提出了一种基于滑模观测器的车辆非转向左后轮线速度估计方法，适用于前轮为转向轮、后轮为非转向轮的四轮汽车左后轮线速度估计。本方法首先对非转向左后轮建立车轮动力学模型，然后基于此模型设计了左后轮线速度滑模观测器，再根据稳定性原理确定滑模观测器的各增益，接着对设计好的左后轮线速度滑模观测器进行离散化处理，最后通过滑模观测器的估计递推实现了对车辆非转向左后轮线速度的准确估计，具有抗干扰能力强、精度高、成本低以及实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN102680990B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210177575.1
申请日：2012-06-01
Applicant: 交通运输部公路科学研究所 , 东南大学 , 南京智真电子科技有限公司
Abstract: 一种基于GPS的汽车列车位置轨迹测量系统及方法，其系统包括基准站分系统(5)、移动站分系统、测向从站分系统；基准站分系统包括FLEX6-G2L-BOG-TTR接收机、GPS-702-GG天线、WDS-4710-5W数传电台；其天线用于接收GPS卫星信号；其接收机用于处理接收到的GPS卫星信号并产生位置差分改正信息；其数传电台发送位置差分改正信息给移动站分系统和测向从站分系统。其方法包括：一：基准站分系统安装在地面固定点位上，二：测向从站分系统安装在牵引车上，三：移动站分系统安装在挂车上，四：通过步骤一至三采集数据信息，采集到的数据信息经滤波处理后，再通过常规计算最终实现汽车列车的位置轨迹测量。
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公开(公告)号：CN102680990A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210177575.1
申请日：2012-06-01
Applicant: 交通运输部公路科学研究所 , 东南大学 , 南京智真电子科技有限公司
Abstract: 一种基于GPS的汽车列车位置轨迹测量系统及方法，其系统包括基准站分系统(5)、移动站分系统、测向从站分系统；基准站分系统包括FLEX6-G2L-BOG-TTR接收机、GPS-702-GG天线、WDS-4710-5W数传电台；其天线用于接收GPS卫星信号；其接收机用于处理接收到的GPS卫星信号并产生位置差分改正信息；其数传电台发送位置差分改正信息给移动站分系统和测向从站分系统。其方法包括：一：基准站分系统安装在地面固定点位上，二：测向从站分系统安装在牵引车上，三：移动站分系统安装在挂车上，四：通过步骤一至三采集数据信息，采集到的数据信息经滤波处理后，再通过常规计算最终实现汽车列车的位置轨迹测量。
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公开(公告)号：CN119478402A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411530836.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种基于多层鸟瞰图辅助的激光雷达语义分割域泛化方法，该方法首先引入一个三维稀疏卷积编码器‑解码器神经网络，将原始点云数据转换为三维稀疏体素特征；接着，通过增加一个自上而下的辅助任务以增强主干网络学习域不变特征的能力；在辅助任务中，将三维空间在笛卡尔坐标系下按照高度进行划分，生成多层鸟瞰图BEV投影，用来弥补二维投影过程中损失的高度信息；随后，利用点云真值标签对网络进行监督训练，联合优化三维分割头以及BEV分割头；该方法利用多层BEV信息，能够解决在使用三维稀疏卷积网络做语义分割时，源域和目标域之间出现域转移现象，而导致网络性能出现显著下降的问题。
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公开(公告)号：CN112581498B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011290831.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/62 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向智能车路系统的路侧遮挡场景车辆鲁棒跟踪方法，该方法的核心在于，依靠少量标注的遮挡场景目标实例，基于生成对抗网络和场景迁移的方法，设计了一种具有局部遮挡及开阔场景适应性的目标检测跟踪模块，从而大举减少局部遮挡场景下目标检测跟踪模块丢失目标的概率，另一方面，基于卡尔曼动态位置估计的方法，设计了适用于严重遮挡场景过程的车辆多目标跟踪模块，通过集成上述两种模块，形成了遮挡场景全过程的车辆目标鲁棒跟踪系统。本发明所设计的方案具有较强的遮挡场景适应性和目标位置跟踪能力，可广泛应用于智能车路系统不同的遮挡场景之中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117611627A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311268996.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波和长短时记忆融合的多目标跟踪方法及系统，采用等转角速率和速度运动模型的无迹卡尔曼滤波方法对跟踪目标的状态向量进行目标运动状态估计，根据目标在上一帧的运动信息使用无迹卡尔曼滤波算法进行当前帧跟踪目标运动状态的预测，并在跟踪目标丢失时，使用长短期记忆神经网络进行预测和修正；同时，基于加权特征距离计算相似度，根据匈牙利算法对检测目标和跟踪目标进行两阶段数据关联，通过生命周期管理对匹配结果对应的检测和跟踪目标实现稳定的属性更新，实现多目标跟踪。本发明方法解决了复杂交通环境下的遮挡、拥堵等因素导致的漏跟踪、误跟踪、ID切换问题，并且实现了较快推理速度的多交通目标跟踪能力。
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公开(公告)号：CN116946162A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311209606.1
申请日：2023-09-19
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00 , B60W40/064 , B60W40/072 , B60W40/076 , B60W40/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑路面附着条件的智能网联商用车安全驾驶决策方法。首先，将安全驾驶决策问题建模为有限马尔可夫决策模型，并定义决策模型的基本参数。其次，设计决策模型的网络架构。最后，训练决策模型的网络参数。本发明提出的方法综合考虑了路面附着条件、道路坡度和弯度等因素对于行车安全的影响，能够适应不同的交通环境和行驶工况，解决了现有的商用车驾驶决策方法适应性差、决策不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116930981A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311027268.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向特征稀疏环境的激光雷达鲁棒定位方法，首先，将激光雷达点云转换为距离图像，其次，构建激光雷达点云超分辨率网络，对下采样后的低分辨率图像进行训练，输出高分辨率图像，接着，将训练好的网络输出的高分辨率图像重新转换为激光雷达点云，最后，基于超分辨率后的激光雷达点云，利用经典的激光雷达点云配准算法进行位置解算。本发明公开的面向特征稀疏环境的激光雷达鲁棒定位方法，有效克服了激光雷达稀疏性带来的定位不准甚至失效的难题。
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公开(公告)号：CN116343763A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310257571.2
申请日：2023-03-14
Applicant: 东南大学
IPC: G10L15/04 , G10L21/0208 , G10L25/45 , G10L25/30 , G10L25/24
Abstract: 本发明公开了一种基于混合特征的音频预警精准辨识方法，该方法对收集到的音频语音进行分析，确定预警信号的发出时间，从而对音频预警的及时性进行准确评测。首先，采用logmmse‑谱减法进行双重降噪，将录制的语音中的噪声信息滤除；接着，使用基于短时能量的端点检测，标注出待测语音中的有效语音段；然后，对有效语音段的每帧语音提取MFCC特征和波形多项式特征；继而，分别将两种特征作为卷积神经网络两个通道的输入，将两个通道的输出相加后得到混合特征；最后，将混合特征作为softmax函数的输入，通过最大概率值确定目标语音(音频预警信号)所在的语音段，该语音段的起始位置就是预警信号的发出时间。
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