公开(公告)号：CN117932232B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410323185.3

申请日：2024-03-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 曹广喜 ,  凌美君

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，包括数据收集模块、数据处理模块、预测结果评估模块、结果输出模块、迁移学习模块和强化学习模块；利用HMM单元和RIME‑DELM单元提取风速特征数据，利用RIME‑DELM单元处理具有随机性和不确定性的风速数据，利用HMM单元处理具有时序性和趋势性的风速数据，通过将两者结合起来，可以充分结合两者的优势，从而提高系统的准确性、稳定性和可靠性，解决单一时间序列法预测精度低的问题；同时，本发明通过引入迁移学习子模块提高学习效率、增强泛化能力、降低数据需求，通过引入强化学习子模块，可进一步提高系统的准确性和适应性。

公开(公告)号：CN114119896B

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210092210.2

申请日：2022-01-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 崔志强 ,  曹广喜 ,  单慧琳 ,  王兴涛 ,  孙佳琪 ,  张银胜

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/55 ,  G06T7/246 ,  G06T7/12 ,  G06T3/40 ,  G06V20/58 ,  G06V20/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明公开了一种驾驶路径规划方法，利用单目相机采集车辆前方和后方道路视频流数据，并进行抽帧；构建改进的深度残差网络进行深度估计运算；将前方和后方道路深度图进行迭代匹配整合，形成3D云图；在深度估计运算过程中同时进行场景语义分割；计算前方、后方道路帧图片所拍摄到的其他车辆、障碍物、标识和道路线分别与车辆之间的距离；跟踪帧图像中的其他车辆，计算各车道中离自身车辆最近那辆车与自身车辆的最小距离，并估算自身车辆的行驶速度；根据道路线判断车辆行驶角度，根据标识和路面信息判断是否有突发状况发生，及时调整行车路线，让车辆按照规划行驶；对自身车辆从当前帧所在位置行驶至其正前方车辆所在位置进行路径规划和车辆控制。

公开(公告)号：CN117932232A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410323185.3

申请日：2024-03-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 曹广喜 ,  凌美君

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于状态识别RIME‑DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，包括数据收集模块、数据处理模块、预测结果评估模块、结果输出模块、迁移学习模块和强化学习模块；利用HMM单元和RIME‑DLEM单元提取风速特征数据，利用RIME‑DLEM单元处理具有随机性和不确定性的风速数据，利用HMM单元处理具有时序性和趋势性的风速数据，通过将两者结合起来，可以充分结合两者的优势，从而提高系统的准确性、稳定性和可靠性，解决单一时间序列法预测精度低的问题；同时，本发明通过引入迁移学习子模块提高学习效率、增强泛化能力、降低数据需求，通过引入强化学习子模块，可进一步提高系统的准确性和适应性。

公开(公告)号：CN114119896A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202210092210.2

申请日：2022-01-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 崔志强 ,  曹广喜 ,  单慧琳 ,  王兴涛 ,  孙佳琪 ,  张银胜

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/55 ,  G06T7/246 ,  G06T7/12 ,  G06T3/40 ,  G06V20/58 ,  G06V20/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明公开了一种驾驶路径规划方法，利用单目相机采集车辆前方和后方道路视频流数据，并进行抽帧；构建改进的深度残差网络进行深度估计运算；将前方和后方道路深度图进行迭代匹配整合，形成3D云图；在深度估计运算过程中同时进行场景语义分割；计算前方、后方道路帧图片所拍摄到的其他车辆、障碍物、标识和道路线分别与车辆之间的距离；跟踪帧图像中的其他车辆，计算各车道中离自身车辆最近那辆车与自身车辆的最小距离，并估算自身车辆的行驶速度；根据道路线判断车辆行驶角度，根据标识和路面信息判断是否有突发状况发生，及时调整行车路线，让车辆按照规划行驶；对自身车辆从当前帧所在位置行驶至其正前方车辆所在位置进行路径规划和车辆控制。