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公开(公告)号：CN111768373B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010559262.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的层级式路面标记破损检测方法和装置。通过相机采集路面的图像，对图像进行裁剪，得到原图裁剪图像；对原图裁剪图像进行初步识别，识别出原图裁剪图像中的可检测的路面标记；根据可检测路面标记对应的子图识别出路面标记的轮廓区域，提取路面标记的破损位置信息；利用相机的外参将路面标记的轮廓区域由像素坐标系还原到世界坐标系，根据路面标记在世界坐标系下的破损面积以及轮廓面积计算所述路面标记的破损率。本发明的方法能够有效地识别出路面标记的破损位置，并且有效评估路面标记的破损程度，为进一步的路面维修养护提供便利。
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公开(公告)号：CN106968146A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710285588.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: E01C1/04 , E01D15/133
CPC classification number: E01C1/04 , E01D15/133
Abstract: 本发明属于市政道路运用管理，特别是一种支路人行道与过街道路处于同一平面、可通过拼装构建适应不同道路宽度的无障碍过街系统。目的在于提供一种宽度可调节的城市支路行人过街设施，行人和残疾人不必上下坡即可过街。根据城市支路的宽度和两侧路缘石曲线半径的尺寸，采用无缝拼装构建方式实现支路两侧人行道上过街行人在同一平面上穿越支路。本发明提出的通过拼装构建，无须破土施工的方式，简便易行，成本低廉，不受地点限制，易布设，易普及，能够使所有过街人员平顺过街，又可以在支路上起到对机动车的减速档作用，使在支路上行驶的机动车在人行道前强制减速，维护交叉口的交通秩序，保障行人的通行安全。
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公开(公告)号：CN106740864A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710022725.4
申请日：2017-01-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明涉及交通安全领域，特别涉及基于隐式马尔可夫模型(HMM)的驾驶行为意图判断与预测方法。现有驾驶行为意图辨识与预测技术没有考虑驾驶行为的动态性和连续性，以及变道、跟车和刹车等复杂行为。本发明对从动态驾驶数据聚类分析得到的时间序列分割数据，分别训练直线方向HMM、横向HMM和速度分级模型，并将得到的辨识结果作为行为识别层观测序列，再分别离线训练对应正常/紧急刹车、正常/紧急变道、正常/危险跟车的驾驶行为多维离散HMM模型，根据模型参数和观测序列，可预测下一时间步驾驶行为。本发明考虑了驾驶行为的复杂性和连续性，能够对驾驶行为意图进行动态判断和预测，并对危险行为进行预警，可具体应用于驾驶行为评价和驾驶辅助系统。
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公开(公告)号：CN110047278B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910256516.5
申请日：2019-03-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于深度强化学习的自适应交通信号控制系统及方法。本发明利用交互模块实现交叉口环境和控制器的实时交互，即由状态感知模块实时采集交叉口交通状态以及通过控制决策模块给出当前交通状态下的优化决策方案；同时，本发明可以由更新模块，采用强化学习的框架，不断更新控制器内部的控制核心(Q值网络)，以进一步提高未来控制方案的优化效果。本发明可以在时间和空间两个维度上综合收集各种影响因素；利用循环神经网络，提高对于高维输入矩阵的特征抽取能力和泛化能力；可以实现自适应交通信号控制中对复杂性、实时性、动态性、随机性、适应性等要求，提高交叉口交通控制的效率，降低出行延误。
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公开(公告)号：CN110597245B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910738135.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法。本发明利用信息感知模块获取换道车辆及其周围车辆的行驶信息；基于车辆行驶信息，横向偏移推荐模块给出横向偏移值，从而确定换道车辆的起终点位置信息；基于车辆行驶信息及横向偏移为输入，路径规划模块经计算得出换道车辆的平面坐标系静态换道路径；最后，轨迹规划模块给出换道车辆及周围车辆运动轨迹随时间的变化规律，完成换道过程规划的目标。本发明可以在保障换道车辆安全性前提下，综合考虑换道车辆及其周围车辆的运动轨迹，利用二次型规划快速求解，提高换道过程的速度和舒适度，从而满足自动驾驶对换道子任务优化性，求解快速性的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111768373A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010559262.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的层级式路面标记破损检测方法和装置。通过相机采集路面的图像，对图像进行裁剪，得到原图裁剪图像；对原图裁剪图像进行初步识别，识别出原图裁剪图像中的可检测的路面标记；根据可检测路面标记对应的子图识别出路面标记的轮廓区域，提取路面标记的破损位置信息；利用相机的外参将路面标记的轮廓区域由像素坐标系还原到世界坐标系，根据路面标记在世界坐标系下的破损面积以及轮廓面积计算所述路面标记的破损率。本发明的方法能够有效地识别出路面标记的破损位置，并且有效评估路面标记的破损程度，为进一步的路面维修养护提供便利。
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公开(公告)号：CN110466516B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910624865.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/10
Abstract: 本发明涉及智能车的轨迹规划领域，具体涉及一种基于非线性规划的曲线道路自动车换道轨迹规划方法。首先利用高精度地图、传感器和GPS设备采集曲线道路信息并实时拟合道路方程；其次将换道总时间等分，构造含有未知参数的换道轨迹多项式曲线方程；然后建立车辆模型，通过计算换道车辆与周边车辆的实时距离来检测是否可能发生碰撞；最后基于换道行为起始点和终点的已知状态以及驾驶规范，设置合理的目标函数和约束条件，将轨迹规划问题转化为非线性优化求解问题，采用序列二次规划算法(SQP)求出换道车辆在不同时间点的位置、速度和加速度，以此规划出高效且安全的换道轨迹。
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公开(公告)号：CN111402577A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010122450.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种信号交叉口驾驶员停车时间预测方法。本发明属于交通安全和驾驶员行为分析技术领域。本发明针对信号交叉口黄灯期间驾驶决策困难，停车时机把握不当，容易引发交通事故的问题，分析驾驶员停车时间分布，考虑无法观测变量，驾驶员个体及群体差异性等因素的影响，构建基于AFT方法的停车时间模型，实现对信号交叉口停车时间的有效预测，对是否可以安全停车给出预判，从而给出驾驶员合理的停车时机。本发明可以辅助驾驶员安全驾驶，并可为自动驾驶和交通安全管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110597245A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910738135.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法。本发明利用信息感知模块获取换道车辆及其周围车辆的行驶信息；基于车辆行驶信息，横向偏移推荐模块给出横向偏移值，从而确定换道车辆的起终点位置信息；基于车辆行驶信息及横向偏移为输入，路径规划模块经计算得出换道车辆的平面坐标系静态换道路径；最后，轨迹规划模块给出换道车辆及周围车辆运动轨迹随时间的变化规律，完成换道过程规划的目标。本发明可以在保障换道车辆安全性前提下，综合考虑换道车辆及其周围车辆的运动轨迹，利用二次型规划快速求解，提高换道过程的速度和舒适度，从而满足自动驾驶对换道子任务优化性，求解快速性的要求。
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公开(公告)号：CN109636125A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811373014.2
申请日：2018-11-19
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G08G1/0125
Abstract: 本发明为一种高速公路交通事故风险评估系统，包括通讯模块，处理器和人机交互接口。通讯模块从交通事故数据库服务器中读取交通事故影响因素初始值、交通流量和交通事故起数观测值；处理器包括状态空间模块和支持向量机模块；处理器用于完成对数据的处理与分析，将交通事故起数观测值作为量测向量，利用量测方程求出交通事故影响因素估计值，将得到的交通事故影响因素估计值当作状态向量，将交通流量作为状态方程的输入向量，利用状态方程估计交通事故影响因素特征值，支持向量机模块集成状态空间模块的输出结果，构建交通事故影响因素特征值和交通事故起数预测值之间的动态映射关系，预测交通事故起数，并将预测结果通过人机交互接口输出。
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