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公开(公告)号：CN115375187A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211205451.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 一种高速动车组心理修正量计算方法，属于智能动车组设计技术领域，本发明通过兼顾总体设计尺寸与个人主观感受两个维度，采用加权求值的方法，将采集的司乘主观感受量化值与动车组可优化数据结合，最终得到某一功能尺寸的心理修正量，以实现在考虑司乘主观心理感受的情况下为动车组内部功能尺寸设计过程中提供心理修正量量化尺寸，将动车组尺寸设计过程中司乘心理主观感受考虑在内，从而提高司乘人员的乘坐舒适性与功能区的使用感受。
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公开(公告)号：CN116050702A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211462639.2
申请日：2022-11-22
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于主客观综合评价高铁驾驶室座椅舒适性的方法属于座椅舒适性评价技术领域。本发明利用k均值算法对专家专业权威等相关信息进行聚类，为每位专家赋权，体现各专家意见可参考性的差异。并结合主观舒适性评价表和人机仿真分析的座椅舒适性客观评价数据，将主流的主观评价方法与基于人机舒适性仿真分析的客观评价法结合起来，通过多层感知机这一深度学习网络建模方法，建立智能高铁动车组座椅舒适性评价模型。利用本方法可以有效减少评价人员的主观性偏差，同时避免直接客观分析法导致的不合理性，准确体现了人体响应和主观舒适度评分间的映射关系，大大提高了智能高铁动车组驾驶室座椅的舒适性评价准确性与可行性。
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公开(公告)号：CN115455572A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211273079.6
申请日：2022-10-18
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/18
Abstract: 本申请提供一种高速动车组心理修正量计算方法及装置，通过兼顾总体设计尺寸与个人主观感受两个维度，采用加权求值的方法，将采集的司乘主观感受量化值与动车组可优化数据结合，最终得到某一功能尺寸的心理修正量，以实现在考虑司乘主观心理感受的情况下为动车组内部功能尺寸设计过程中提供心理修正量量化尺寸，将动车组尺寸设计过程中司乘心理主观感受考虑在内，从而提高司乘人员的乘坐舒适性与功能区的使用感受。
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公开(公告)号：CN113971731B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111266083.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种目标检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标的图像数据；将图像数据输入预建深度轻量网络，输出不同尺度的预测头；对预测头进行解码，得到目标的类别、定位框及类别置信度。该方案可以大幅度提高目标检测的精度和推理速度。
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公开(公告)号：CN113657676B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110953850.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑多维度驾驶人特性的制动反应时间预测方法，包括建立制动反应时间的影响因素解构模型、发放调查问卷、基于调查问卷建立结构方程SEM模型、设计驾驶负荷试验方案、采集制动反应时间数据、建立基于BP神经网络的制动反应时间预测模型、对制动反应时间预测模型进行性能检验等步骤，本发明使用结构方程模型全面地解构驾驶人制动反应时间的影响因素，借助试验采集有效制动反应时间数据和驾驶人特性指标，从人因角度深入分析各个因素的影响机制和参与方式，建立考虑多维度驾驶人特性的制动反应时间预测模型，为开发基于行车风险预测的先进驾驶人辅助系统提供支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117031499A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311180357.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 燕山大学
IPC: G01S17/931 , G01S7/481 , G01S7/497
Abstract: 本申请涉及激光雷达目标检测技术领域，公开了一种融合深度相机的车载半固态激光雷达盲区补偿方法及装置。所述方法使用半固态激光雷达和深度相机分别获取第一点云数据和深度图像数据；根据第一点云数据确定半固态激光雷达的盲区，然后在深度图像数据中确定契合盲区的感兴趣区域，并将感兴趣区域对应的深度图像数据转换为第二点云数据；之后，将第一点云数据和第二点云数据拼接，获得融合点云数据。可以大幅度减小车规级半固态激光雷达近端检测盲区。除此之外，由于深度相机本身侧重大视角，辅助半固态激光雷达安装时不需经过复杂的计算设计，安装方便；并且，深度相机成本较低，便于应用和普及。
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公开(公告)号：CN115082869B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210791626.3
申请日：2022-07-07
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种服务于特种车辆的车路协同多目标检测方法及系统。本发明方法，包括：获取路侧视角下交通道路图像信息；构建部署在路侧较低算力边缘计算平台的轻量化检测网络模型DCM3‑YOLOv4；将获取的路侧视角下交通道路图像信息作为原始图像，输入到轻量化检测网络模型中，并对轻量化检测网络模型进行优化训练，基于坐标注意力机制增强神经网络对空间信息的长程依赖性，以获得网络自主对有车辆目标道路位置的持续关注能力。本发明结合路侧视角空间信息不变性的特点，基于坐标注意力机制增强神经网络对空间信息的长程依赖性，采用逐通道过参数卷积方式对注意力机制中原有的传统卷积运算进行优化，能够实现对多尺度目标与小尺度目标的实时检测。
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公开(公告)号：CN115358342A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211069929.0
申请日：2022-09-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请提供一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法及装置，该方法包括：获取测试场景集；从测试场景集中选取若干类场景数据，对若干类场景数据进行聚类，确定场景危险等级；根据使用者实际测试需求，确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标；根据需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标，提取最高等级场景数据；将同一等级下的所有最高等级场景数据组合，形成对应等级下的边界条件。该方案完成对不同等级下的边界条件的确定，能够为不同自动驾驶等级的认定与测试提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN115147654A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210787509.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取路侧的多目标图像；多目标图像输入M3‑YOLOv4检测模型，输出目标检测结果；其中，M3‑YOLOv4检测模型包括骨干网络MobileNetV3、空间金字塔池化、路径聚合网络及检测头。该方案可以解决现有目标检测时效性差的问题。
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公开(公告)号：CN113479201B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110960754.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W30/095 , B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑驾驶人反应能力的换道场景车辆风险动态评价方法，属于车辆风险监测与预警领域，包括根据前、后车实时相对运动状态判断动态最小安全距离，考虑驾驶人反应能力的制动距离差异化计算方法，以及换道场景中的车辆风险动态预测方法，本发明通过计算前、后车的实时最小安全距离为动态预测车辆风险状态提供支撑，使用时间裕度作为驾驶人反应能力和碰撞风险的评价指标，实现对换道场景的车辆风险状态进行预测，能够实时监控跟车场景中自车与周围车辆的相对运动状态，计算车辆风险状态预测结果，能够为车辆风险监测与避撞系统提供技术积累和理论支撑。
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