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公开(公告)号：CN119068702A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411038910.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/0968 , H04L67/125 , H04L67/52 , H04L67/55
Abstract: 本发明涉及一种基于车路云协同的室内智慧停车与找车定位导航系统与方法，属于车路协同技术、智慧出行等领域，路侧安装的相机与MEC用于感知识别定位车辆与找车人、跟踪车辆与找车人轨迹、监测车位状态、监测交通事件等；云端管理系统负责更新停车库地图、车位状态、停车场检测设备状态及停车场数字孪生系统，实时接收路侧感知的车辆、寻车人信息并向请求方推送；车端应用和移动终端应用实时生成带有车库信息与自身位置信息的数字孪生场景，进行停车导航或找车导航服务。该系统有效解决车位状态监测成本高、车辆室内实时定位难、室内交通事件监测难、室内停车找车难等问题，降低运维成本，与室外导航无缝衔接，具有广阔的应用价值。
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公开(公告)号：CN118972801A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410943001.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于跨网融合的路侧感知共享系统，属于车路云协同技术领域，包括：交通对象信息处理子系统包括消息接收模块和与预处理模块，消息接收模块用于将路侧感知设备感知到的交通对象以及接收到的感知共享消息里的交通对象解析并纳入到对象池中进行统一管理；预处理模块通过基于时间和位置的权重方法筛出误差大的对象；感知共享消息生成子系统用于提取出对象池的交通对象，通过基于时空变换的判断规则提取生成感知共享消息；感知信息分发子系统用于分发路侧设备的感知共享消息，在接收到感知共享消息分发请求时，基于消息的来源、类型、目的地多因素融合，设置感知共享消息优先级，继而选择感知共享消息发送的方式与顺序。
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公开(公告)号：CN118762138A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410800124.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车路、车云协同感知的车端数字孪生局部场景即时生成方法，属于车路云协同领域。该方法包括：S1：根据商用地图、车端感知共享信息、路侧感知共享信息和云端感知共享信息构建数字孪生场景生成的初始数据；S2：在车端使用感知融合算法将初始数据进行融合，形成完整的点云数据集，然后将重复对象数据剔除，并对空缺对象信息进行补充，构建完整的场景信息和交通对象信息；S3：采用数字孪生3D重构方法对点云数据集进行处理和重构，建立环境与交通对象的三维模型，并在车端或移动终端显示，结合安全辅助驾驶向驾乘者提供服务。本发明为驾驶员或者智能驾驶车辆提供路径规划与决策控制的依据，提高车辆行驶安全与驾驶舒适性。
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公开(公告)号：CN114640966B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210242936.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/44 , H04W28/08 , H04W28/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种车联网中基于移动边缘计算的任务卸载方法，该方法包括：构建多边缘服务器联合卸载模型；获取车辆的卸载任务，并根据车辆的卸载任务构建卸载基站选择向量；根据卸载基站选择向量采用基于等价最大容忍时延的资源分配方法计算进行任务卸载的负载和能耗；以能耗作为适应性函数，并采用遗传算法对车辆的卸载任务进行迭代优化，得到卸载基站选择方案；根据卸载基站选择方案使用强化学习对任务卸载策略进行优化，得到任务卸载比率和卸载功率；根据选定的卸载基站、制定的卸载比率和卸载功率完成任务卸载；本发明有效的降低了系统总能耗开销，实现了车联网任务卸载和资源分配的有效性。
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公开(公告)号：CN117809375A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850249.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于视频序列的交通指挥手势识别方法，属于自动驾驶领域。该方法为：用车载摄像头实时采集视频数据，用opencv进行视频的读取；制作行人和交警的数据集，用NanoDet目标检测网络对其进行训练；提取交警指挥手势的动作序列，将其制作成交警指挥手势跟踪数据集，用DeepSort网络加载数据并进行离线训练；构建交警指挥手势识别分类数据集，用手势识别分类网络对其加载用以训练；将训练好的模型部署在车载系统上；本发明只需搭载车载摄像头对周围环境进行采集，用opencv读取视频数据就可实现交警指挥动作的识别，具有精度高、识别速度快、易于部署等优点，完美的契合了自动驾驶车辆。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN116798232A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310998816.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，属于交通信息化领域。系统发明分为三部分：车间力场分析子系统、车车协同关系分析子系统和多车协同规划决策制定子系统。针对传统力场处理动态环境存在建模效果差的问题，设计一种考虑车速的势场模型，考虑基于距离关系的车间作用力和车速变化过程中的相互作用力，提高在动态环境下车群之间相互作用力的建模准确度。在单车处理中设计优先级算法，针对多车情况设计三种协同方案。本发明充分利用路端智能路侧感知与V2X通信技术获取交通实时数据，将数据处理主要集中在路侧高性能计算设备中，并对路侧多车协同决策模型进行优化，可有效提高路口通行效率、减少路口拥堵。
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公开(公告)号：CN116634561A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310737198.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蓝牙AOD和惯导的室内停车场定位方法，属于智能网联汽车领域，包括S1：构建基于改进的2D‑MUSIC蓝牙信号出发角估计算法，在一维空间平滑技术去相干基础上，对阵列天线进行两次划分，修正天线信号的协方差矩阵，然后进行二维空间谱搜索；S2：构建基于压缩感知的蓝牙RSSI位置指纹定位算法，进行位置指纹降噪、正交化预处理和恢复重构向量；S3：构建基于Alpha‑count算法的蓝牙AOD+RSSI加权融合定位算法，实现在低精度范围内提高定位精度和定位稳定性；S4：构建基于BLE‑AOD+IMU融合的室内导航定位增强算法，建立状态方程和观测方程，选择滤波估计方法，进行状态参数估计。
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