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公开(公告)号：CN119479360A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411575993.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 山东高速集团有限公司 , 福建农林大学 , 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于潜在冲突分析的车路协同换道决策与控制方法，具体包括以下步骤：S1、采集和处理车辆和周围环境信息；S2、启动换道决策计算；S3、计算换道影响范围；S4、换道冲突车辆筛选；对每一换道车换道影响范围内车辆间的关系进行分析，判断换道车辆间是否存在潜在冲突；S5、计算换道优先度；S6、换道执行。本发明能够有效降低潜在的换道冲突风险，提高车辆换道效率；通过考虑换道车辆的到达随机性和时空演变特性，能够更加客观地反映车辆换道过程的动态变化规律以适应不同的换道场景与换道需求，对于推进车路协同技术应用与提高交通安全具有较为重要的理论意义和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117133140B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310930885.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/07
Abstract: 本发明涉及一种信号交叉口智能网联车辆双模式最优速度轨迹控制方法，属于智能交通领域领域。本发明能够基于交叉口入口排队实时状态及预测的交通参数，识别可被引导的目标车辆；基于动态规划算法求解生成可参考的初始优化轨迹；基于模型预测控制框架构建模式Ⅰ、模式Ⅱ两种控制模式，分别用来跟踪初始优化轨迹和前车轨迹，根据实时预测的目标车辆及其前车之间的相对运动状态切换两种速度控制模式，实现智能网联车辆最优速度控制。本发明不仅能够通过模式Ⅰ实现节能控制目标，同时通过模式Ⅱ来保证高效和安全目标，有利于提高智能网联车辆在通过信号交叉口时的自适应最优控制能力。
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公开(公告)号：CN114648659B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210191784.5
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的轻量化混凝土桥梁病害识别方法，分别采用轻量级模型MobileNet和MobileNet‑SSD进行对比实验，探索不同迁移学习模式下和不同迁移方式(一步迁移步骤：将基于通用大数据库训练的模型的权重直接迁移至混凝土桥梁病害的分类或检测模型中；两步迁移：先将预训练权重迁移至沥青路面病害的分类或检测模型中，得到分类或检测精度最佳的权重参数，再迁移至混凝土桥梁病害的分类或检测模型中)，在分类任务和检测任务中的模型性能。通过实验结果的比较，本发明旨在最终确定出能够分类和检测混凝土桥梁病害的最佳迁移方式和深度学习模型，实现实际道路检测工程中混凝土桥梁病害的快速准确识别。
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公开(公告)号：CN113034411B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011512311.8
申请日：2020-12-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/4007 , G06T3/60
Abstract: 本发明公开了一种耦合传统方法和深度卷积对抗生成网络的道路病害图片增强方法，结合传统方法和深度卷积对抗生成网络对数据进行扩增，达到数据增强的效果。使用人工方法对原始破损路面进行采集、批量裁剪以及数据集制作。本发明基于对抗生成网络模型，用卷积神经网络来替代对抗生成网络中的多层感知机，经过生成器和判别器的互相博弈，不断迭代更新，使得生成器具有良好的生成路面病害图片能力，判别器具有良好的鉴别图片真假能力。本发明能够根据真实的路面病害照片生成新的高质量图片，达到扩充数据集的目的，为深度学习的路面病害识别提供了良好的条件，使训练出来的模型效果更好，模型的泛化能力更强。
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公开(公告)号：CN112629713B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011138704.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京工业大学 , 河北省交通规划设计院
Abstract: 本发明公开了一种将传感器数据对应车型检测的方法，本方法在测量路段铺设压力传感器，并通过视频拍摄工具对传感器铺设路面及对应车道车辆进行录像获取各车辆视频，同时记录各车辆视频的起始实际时间点和结束实际时间点。将各车辆数据的视频起始时间点与视频的具体时间相加，得到车辆通过传感器的实际时间。视频中车辆对应时间和车型的记录；传感器压力信号数据存储为txt格式，通过计算机编程数据语言进行处理避免了由于人员上下车、巡检车辆减速带来的全安问题。处理的数据可以作为深度学习数据后续进行训练学习，更加智能、便捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114648659A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210191784.5
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的轻量化混凝土桥梁病害识别方法，分别采用轻量级模型MobileNet和MobileNet‑SSD进行对比实验，探索不同迁移学习模式下和不同迁移方式(一步迁移步骤：将基于通用大数据库训练的模型的权重直接迁移至混凝土桥梁病害的分类或检测模型中；两步迁移：先将预训练权重迁移至沥青路面病害的分类或检测模型中，得到分类或检测精度最佳的权重参数，再迁移至混凝土桥梁病害的分类或检测模型中)，在分类任务和检测任务中的模型性能。通过实验结果的比较，本发明旨在最终确定出能够分类和检测混凝土桥梁病害的最佳迁移方式和深度学习模型，实现实际道路检测工程中混凝土桥梁病害的快速准确识别。
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公开(公告)号：CN113538961A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110737709.X
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别技术的大型停车场反向寻车方法。该方法主要包括图像识别模块、信息匹配模块、数据存储模块、5G通信模块、路径制定模块、反向寻车模块。通过图像识别技术获取车牌与人脸数据，并建立数据库，根据算法确定驾驶员所处阶段(停车阶段、步行走出停车场阶段或反向寻车阶段)的判断。当判定驾驶员处于反向寻车阶段时，则系统根据驾驶员人脸信息调用车牌信息，然后确定车辆位置并计算路径，最后通过“摄像机+可变信息标志(Variable Message Signs，VMS)”设备在场内节点处对驾驶员进行引导寻车。本发明可以对处于反向寻车阶段的驾驶员做到实时跟踪式的诱导，可提升在大型停车场中的反向寻车效率。
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公开(公告)号：CN113034410A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011509932.0
申请日：2020-12-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种耦合传统方法和卷积自编码的道路病害图片增强方法，结合传统方法和卷积自编码器对数据进行扩增，达到数据增强的效果。使用人工方法对原始破损路面进行采集、人工标定、批量裁剪以及数据集制作。本发明将卷积神经网络结构融入自编码器中，利用其编码器结构对原始路面病害图像进行数据降维并得到图片的特征空间，利用其解码器结构将图片重构，获得新的路面病害图片。本发明能够根据真实的现场照片进行数据增强，使得重构后的图片样本病害特征相对更加明显，更易被机器识别，有助于提升识别精度，提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111462493B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010277574.9
申请日：2020-04-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08B31/00
Abstract: 一种基于车联网的超车态势感知预警系统涉及汽车主动安全领域。为解决车辆在不同的驾驶环境状况下，可能存在超车前对环境感知不充分、评估不准确，从而导致发生交通冲突甚至交通事故的问题。包括态势感知触发模块、信息收集模块、计算流程控制模块、模糊计算模块、安全阈值计算模块、态势感知计算模块、预警信息提示模块。该系统可以通过实时获取到的本车和周围车辆以及驾驶环境等信息，对当前环境下超车的安全性进行全方位的预测。不仅可以提高本车驾驶的安全性，还能够通过对周围车辆的信息提示，从而提高周围车辆驾驶的安全性。并且能够减少不必要的油耗。
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公开(公告)号：CN106875686A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710246602.9
申请日：2017-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于信令和浮动车数据的小汽车OD提取方法，属于交通运输技术领域。针对目前动态OD估计缺乏动态先验OD的问题，本发明提供了基于手机信令数据和交通调查数据的动态先验OD获取方法；针对动态OD过程中观测交通流量覆盖范围有限、约束不足的问题，本发明提供了基于浮动车数据的出行分布特征约束条件，并提供了不同样本量条件下的出行分布特征计算方法；为了将路段流量约束和出行分布特征约束共同纳入到OD估计过程中，本发明建立了双约束条件的极大熵OD估计模型并提供了求解方法，可有效解决目前动态OD估计中动态先验OD难以获取的问题，在现有数据条件下提供充分的约束条件进而实现小汽车动态OD估计。
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