公开(公告)号：CN115115082B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202111650392.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 张一迪 ,  顾翔 ,  陈飞扬 ,  王进 ,  陈亮 ,  万杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习的长距离高速公路交通流量预测方法，属于交通预测和信息安全技术领域。解决了现有交通预测模型对长距离高速公路进行交通流量预测，准确率不高，监测点使用损耗较大，浪费能源，且未考虑交通数据信息安全的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、LSTM‑RNN搭建；步骤二、数据处理；步骤三、联邦学习；步骤四、模型预测。本发明的有益效果为：本发明提高交通流量预测的准确率，防止信息泄露，降低能源消耗，降低监测点的使用损耗。

公开(公告)号：CN115103327A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210624578.9

申请日：2022-06-02

Applicant: 南通大学

Inventor： 童建成 ,  顾翔 ,  张淼 ,  张一迪 ,  王镇 ,  仲光玲

IPC: H04W4/40 ,  H04W16/18 ,  H04W40/32 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的VANET分簇算法，属于车联网分簇技术领域。解决了车联网VANET中车辆结点的高移动性导致网络拓扑结构的不稳定和受限的移动轨迹等问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、车辆结点属性特征参数的提取及支持向量机的构造；步骤二、使用AP聚类算法进行初始时刻簇头结点选取；步骤三、使用支持向量机完成道路车辆结点的入簇；步骤四、车辆行驶途中的簇维护操作；步骤五、簇头车辆结点行驶结束后，依据统计的簇中结点存活时间调整优化簇头结点支持向量机参数。本发明的有益效果为：本发明提高簇的稳定性；能自身完成快速入簇判断。

公开(公告)号：CN116373900A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310291347.5

申请日：2023-03-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 程邓阳 ,  顾翔 ,  钱聪 ,  杜超楠 ,  张一迪 ,  王进

IPC: B60W60/00 ,  B60W40/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于自动辅助驾驶技术领域，具体涉及一种无车道线道路环境下的自适应虚拟车道线绘制方法。本发明通过得到的目标信息和目标本身作为节点构建出空间无向图，将时序性信息转化成图矩阵形式，并保存其时序性。使用重构后的LSTM模型处理图矩阵数据，并利用LSTM的循环性处理数据的时序性。使用Transformer的空间注意力机制从空间图矩阵数据中提取有效特征并训练模型。用inception_mixer模块继续处理高频信息和低频信息，将信息中的有效特征再次提取，保证了本方法的准确性和高效性。该方法可以高效地长时预测周围车辆的轨迹，有效地保障了行车安全和道路安全，可以应用于智能交通系统，提高交通安全性和效率，协助路线优化和路口预测等操作。

公开(公告)号：CN115471802A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211056543.6

申请日：2022-08-31

Applicant: 南通大学

Inventor： 杜超楠 ,  顾翔 ,  程邓阳 ,  钱聪 ,  张一迪 ,  王镇 ,  仲光玲

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/762 ,  G06V10/30 ,  G06V10/25 ,  G06T7/13 ,  G06T5/50 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于改进Canny算法的弱光照环境下机动车车道线检测方法，属于图像处理和机动车道路安全行驶技术领域。解决了在弱光照环境下机动车车道线检测时，Canny边缘检测忽略重要的边缘信息、固定的感兴趣区域的不够灵活以及拟合车道线时存在噪声线段的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：从视频中获取固定帧频的图像，进行图像变换；S2：对图像做非局部均值去噪；S3：将图像灰度化；S4：设计多感兴趣区域最优筛选算法；S5：使用霍夫变换直线检测算法进行车道线检测；S6：依照直线斜率，统计出左右车道线的直线，绘制出车道线。本发明的有益效果为：可有效提高弱光照环境下车道线识别效果。

公开(公告)号：CN116311944A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310312985.0

申请日：2023-03-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 钱聪 ,  顾翔 ,  程邓阳 ,  杜超楠 ,  张一迪 ,  王进

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052 ,  G08G1/048 ,  G08G1/0968 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于车辆轨迹预测技术领域，具体涉及一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法。本发明目的是针对传统的驾驶行为预测模型普遍未考虑时空特征之间的关联性以及不同天气状态等复杂外部因素，并且时间特征捕获能力低等问题，提出驾驶行为预测模型，提高模型的预测精度，为相邻车辆提供实时的驾驶行为依据和规划决策。本发明基于改进HMM模型可以通过观察状态推断出不可观察的状态，可以有效解决时间相关性变换的最优路径问题，预测性能得到改进。Catboost模型将打乱的样本预测结果的一阶和二阶梯度，构建树结构，有效缓解预测偏移。本发明能够有效提高不同天气状态下的驾驶行为预测的准确性。

公开(公告)号：CN115115082A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202111650392.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 张一迪 ,  顾翔 ,  陈飞扬 ,  王进 ,  陈亮 ,  万杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习的长距离高速公路交通流量预测方法，属于交通预测和信息安全技术领域。解决了现有交通预测模型对长距离高速公路进行交通流量预测，准确率不高，监测点使用损耗较大，浪费能源，且未考虑交通数据信息安全的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、LSTM‑RNN搭建；步骤二、数据处理；步骤三、联邦学习；步骤四、模型预测。本发明的有益效果为：本发明提高交通流量预测的准确率，防止信息泄露，降低能源消耗，降低监测点的使用损耗。