公开(公告)号：CN111459168A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010327545.9

申请日：2020-04-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张希 ,  陈浩 ,  杨文彦 ,  金文强 ,  刘冶 ,  朱旺旺 ,  赵柏暄 ,  张凯炯 ,  刘磊

IPC: G05D1/02 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种融合的自动驾驶汽车过街行人轨迹预测方法及系统，包括：根据车载传感器融合算法，获得过街行人运动状态信息、行人个体特征信息及车辆运动状态信息；通过对车载传感器获得的上述状态数据，对社会力模型中的参数进行标定；通过对车载传感器获得的上述状态数据，训练LSTM模型的结构权重和偏置参数；利用社会力模型和LSTM模型分别预测正在过街的行人运动轨迹；通过上述模型预测的运动轨迹和过街行人实际轨迹真值导入到Stacking融合模型，训练结构权重；利用Stacking融合模型输出最优的过街行人未来第一预设时长内的预测轨迹；本发明利用Stacking算法融合社会力模型和LSTM模型，达到减小方差、偏差的效果，从而保证预测轨迹与行人的实际轨迹更加贴近。

公开(公告)号：CN111459168B

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202010327545.9

申请日：2020-04-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张希 ,  陈浩 ,  杨文彦 ,  金文强 ,  刘冶 ,  朱旺旺 ,  赵柏暄 ,  张凯炯 ,  刘磊

IPC: G05D1/02 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种融合的自动驾驶汽车过街行人轨迹预测方法及系统，包括：根据车载传感器融合算法，获得过街行人运动状态信息、行人个体特征信息及车辆运动状态信息；通过对车载传感器获得的上述状态数据，对社会力模型中的参数进行标定；通过对车载传感器获得的上述状态数据，训练LSTM模型的结构权重和偏置参数；利用社会力模型和LSTM模型分别预测正在过街的行人运动轨迹；通过上述模型预测的运动轨迹和过街行人实际轨迹真值导入到Stacking融合模型，训练结构权重；利用Stacking融合模型输出最优的过街行人未来第一预设时长内的预测轨迹；本发明利用Stacking算法融合社会力模型和LSTM模型，达到减小方差、偏差的效果，从而保证预测轨迹与行人的实际轨迹更加贴近。

公开(公告)号：CN111860349A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010716801.3

申请日：2020-07-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘冶 ,  张希

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种智能车辆车道线语义分割的方法及系统，包括：选取智能车辆在行驶过程中采集到的视频中一帧图片作为输入图片；将输入图片输入特征提取网络进行特征提取，获取特征提取网络第一层特征提取图和最后一层特征提取图；将最后一层特征提取图执行预设倍上采样操作，并与第一层特征提取图合并并执行卷积操作，得到卷积后的图片信息；将最后一层输出的特征提取图执行预设倍上采样操作与第一层特征提取图、卷积后的图片信息合并并执行卷积操作，获得第二次卷积后的图片信息；将第二次卷积后的图片数据执行预设倍上采样操作，输出车道线的语义分割图像。本发明充分利用现有的硬件资源，在保证图像像素点的预测准确度同时不会增加硬件的开销。

公开(公告)号：CN105488804A

公开(公告)日：2016-04-13

申请号：CN201510928978.9

申请日：2015-12-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘冶 ,  宋少莉 ,  王洋 ,  陈增爱 ,  王利生

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T2207/10088 ,  G06T2207/30101 ,  G06T2207/30104

Abstract: 一种脑部ASL、SPECT和MRI图像配准融合联合分析的方法及系统，以MRI图像为基准分别对ASL图像和MRI图像进行配准，然后将ASL图像和SPECT图像按照不同透明度进行融合，并在SPECT图像的断层中标出待计算区域，通过对ASL图像的三次样条插值得到闭合曲线后再由圆台逼近的方式得出待计算区域对应的体积、灰度值及感兴趣区域体灰度均值。本发明能够把ASL图像反映脑血流灌注和SPECT图像反映脑血流灌注以及MRI提供的脑部结构变化的优势结合起来，通过给医生和医学专家提供交互标定操作，实现感兴趣区域的分割和分析，能提高对脑缺血性疾病的准确判断，为临床医生制定合理的治疗方案提供影像学的指导。

公开(公告)号：CN105488804B

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201510928978.9

申请日：2015-12-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘冶 ,  宋少莉 ,  王洋 ,  陈增爱 ,  王利生

IPC: G06T7/38

Abstract: 一种脑部ASL、SPECT和MRI图像配准融合联合分析的方法及系统，以MRI图像为基准分别对ASL图像和MRI图像进行配准，然后将ASL图像和SPECT图像按照不同透明度进行融合，并在SPECT图像的断层中标出待计算区域，通过对ASL图像的三次样条插值得到闭合曲线后再由圆台逼近的方式得出待计算区域对应的体积、灰度值及感兴趣区域体灰度均值。本发明能够把ASL图像反映脑血流灌注和SPECT图像反映脑血流灌注以及MRI提供的脑部结构变化的优势结合起来，通过给医生和医学专家提供交互标定操作，实现感兴趣区域的分割和分析，能提高对脑缺血性疾病的准确判断，为临床医生制定合理的治疗方案提供影像学的指导。