公开(公告)号：CN107179535A

公开(公告)日：2017-09-19

申请号：CN201710403807.3

申请日：2017-06-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 武其松 ,  徐萍 ,  李腾飞 ,  罗昕炜 ,  方世良

IPC: G01S7/539

CPC classification number: G01S7/539

Abstract: 本发明公开了一种基于畸变拖曳阵的保真增强波束形成的方法，包括如下步骤：(1)模拟水声目标辐射噪声s(t)；(2)模拟观测阵列信号xi(t)，i＝1,2,...,M，M为拖曳阵中阵元数目；(3)基于理想波束形成粗略估计目标方位为目标信号波束能量最大时的引导角；(4)检测目标信号的L个功率最大的线谱位置l＝1,2,...,L；(5)由强线谱位置处的相位差估计拖曳阵中每个阵元的平均时延差△τi，i＝1,2,...,M；(6)基于估计时延获取保真增强的目标跟踪波束该方法通过时延估计来校正拖曳线列阵的畸变对波束形成影响，获得保真增强的目标辐射噪声跟踪波束。

公开(公告)号：CN116704457A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310410865.4

申请日：2023-04-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘升恒 ,  李腾飞 ,  黄永明 ,  杨绿溪

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/96 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务的自动驾驶实时环境感知系统及方法，属于自动驾驶领域，其中，系统包括：特征提取模块，用于提取道路图像的多个特征信息；特征融合模块，用于根据不同目标任务对多个特征信息进行特征融合；检测头模块，用于利用不同目标任务对应的检测头对融合后的特征信息进行检测，得到不同目标任务对应的环境感知结果，由此，能够实时检测自动驾驶车辆周围环境信息。

公开(公告)号：CN115457497A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211136917.5

申请日：2022-09-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘升恒 ,  李腾飞 ,  黄永明 ,  杨绿溪

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/35

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，设计了一种基于3D目标检测和多目标追踪算法来感知周围车辆速度的方法，该方法能够有效识别周围车辆并计算周围车辆的速度。所诉方法包括：数据集采集，通过雷达车获取训练样本数据；3D目标检测，对连续帧的点云数据进行车辆识别，获得目标车辆每一帧的位置坐标；3D多目标追踪，使用匈牙利算法和卡尔曼滤波算法组合，通过传统的追踪算法达到较高的计算效率同时又不会有较大的精度损失。通过对连续帧点云数据中的车辆进行识别追踪，获取车辆在每一帧的位置坐标和唯一标识，通过每一帧的位置坐标转换为现实世界中的世界坐标位置。根据世界坐标计算连续帧点云数据中每相邻两帧的移动距离进而计算车辆速度。