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公开(公告)号：CN118736890A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410746156.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/16 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆轨迹交互动力学的周车轨迹预测方法，在车辆轨迹预测过程中，对能够代表驾驶员驾驶意图、驾驶风格、驾驶策略这些隐形特征的时间依赖特征、时空依赖特征、时空交互特征进行提取并融合到最终的预测结果中，从而能够更加全面的对影响周车轨迹的各种因素之间的交互作用进行综合考虑，使预测轨迹更加准确。另外，由于采用了模块化的特征提取方法，因此提高了车辆预测轨迹的可解释性，更加便于对轨迹预测模型的调试与优化，同时使人们能够及时防范、避免特定情况下，车辆轨迹预测模型对周车轨迹进行错误的预测，从而降低了车辆在道路上潜在的碰撞隐患。
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公开(公告)号：CN116252785A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310068085.6
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/107 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06F30/27 , G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人感知的行车风险量化方法、系统及设备，其中行车风险量化方法包括如下步骤：获取自车的风险感知因子；基于风险感知因子，通过行车风险量化表达式，得到表征行车风险的行车风险值；其中，自车的风险感知因子通过自车的瞬时加速度表征。与现有技术相比，本发明的行车风险量化方法从驾驶人感知角度出发，以驾驶人所采取的加速度作为驾驶人感知的风险因子，基于该风险因子的行车风险量化方法可以从驾驶人的感知角度来表达环境中其它交通车对自车行车安全的影响，利于车辆发现早期安全隐患，可以为行车预警机制提供依据，也可以从驾驶人感知角度量化自动驾驶车辆在执行某个策略时可能面临的行车风险，为其决策提供参考依据。
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公开(公告)号：CN110569783B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910836440.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种驾驶人换道意图识别方法及系统，使用决策树方法提取方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度作为意图表征参数组；基于K‑means聚类，对方向盘转角和车道偏离量的时间序列分别聚类，确定意图起止时刻，进而确定换道意图时窗宽度；最后结合高斯概率密度函数和隐马尔可夫理论，建立驾驶人换道意图识别模型对驾驶人意图进行识别，识别信度高，对左、右换道意图的识别准确率达100％，对直行意图的识别准确率达91.1％，且时序性较强，可在左换道开始前的1.5s、右换道开始之前的1.4s预测出换道行为，预防LWS系统对驾驶人造成的干扰，对提高行车安全和降低交通事故有重要意义。
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公开(公告)号：CN109902656A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910184196.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种面部动作单元的识别方法、系统，基于历史目标面部特征点、历史目标空间形态、历史空间特征表征参数、历史空间特征表征参数的表征指标变化范围及所述历史空间特征表征参数的权重关系构建面部动作单元识别模型，进而进行面部动作单元的运动的识别。面部动作单元的识别能够识别面部表情的细微变化，结果可以用于进行面部微表情的分析以及面部表情的分析。本发明所涉及的方法对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短，操作简单，无需大量成本投入且能保证高效的准确度，并且对目标面部动作单元(AU)识别能力强，无论其单独发生或组合发生，均可识别，且应用简单。
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公开(公告)号：CN102582686B
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201210016093.8
申请日：2012-01-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种汽车列车铰接角测量和控制系统，主要由汽车列车铰接角测量部分和铰接角控制部分组成，具体包括GPS测试仪、输入设备、微处理器、方向盘转角传感器、主动前轮转向控制器、执行机构和供电设备，GPS测试仪、输入设备、方向盘转角传感器分别与微处理器相连，所述方向盘转角传感器还与车辆方向盘相连，微处理器与主动前轮转向控制器相连，主动前轮转向控制器与执行机构相连，执行机构与车辆转向机构相连，整个系统由所述供电设备供电。通过该系统可准确测量汽车列车铰接角，并利用铰接角作为控制变量的控制系统有效控制汽车列车在不足和过度转向时的车辆转向协调性和行驶稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116401893A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310477597.8
申请日：2023-04-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种车辆安全综合评价方法和系统，所述车辆安全综合评价方法包括如下步骤：基于车辆实际状态和车辆状态安全边界值，计算表征车辆稳定程度的车辆稳定指数；基于车辆实际状态和驾驶预期状态，计算表征车辆非线性程度的车辆非线性指数；基于车辆稳定指数和车辆非线性指数，构建表征车辆综合安全特性的车辆安全综合评价指标。本发明从车辆自身角度出发，考虑车辆状态安全边界，结合驾驶预期状态，对不同车速和不同道路条件下的车辆安全特性进行综合评估量化，构建了考虑车辆稳定性程度和车辆非线性程度的车辆安全综合评价指标，帮助车辆稳定控制系统提前感知失稳趋势，及时纠正车身姿势，尽量避免车辆失控，保障行车安全。
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公开(公告)号：CN110991294B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911173059.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种快速构建的人脸动作单元识别方法及系统，根据样本基准脸上任意两关键点之间的基准距离及表情脸上相应两关键点之间的表情距离与它们之间的相对关系一生成相应两关键点之间的相对距离，根据基准脸上任意三关键点之间的基准角度及表情脸上相应三关键点之间的表情角度与它们之间的相对关系二生成相应三关键点之间的相对角度，依此取消个体间的AU运动幅度的差异，对由于人的相貌所导致的差异进行了均衡，保证在被识别者天生的相貌特征的基础上，识别被识别者的各种表情中所呈现出的面部动作单元，确保后续AU识别准确进行，首次提出以脸部关键点间的距离及角度特征构建特征库，对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短。
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公开(公告)号：CN114707573A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210176012.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于基本驾驶操作事件的无监督驾驶风格分析方法，包括：获取数据并预处理；提取基本驾驶操作事件；对基本驾驶操作事件中每个事件进行特征构造和提取，得事件强度特征；通过k‑means进行事件强度聚类并打事件强度类别标签；获取动态时间窗，构造表征动态时间窗内驾驶风格的已具有事件强度类别标签的事件随时间变化曲线；基于融合DTW的曲线聚类算法，对各动态时间窗的曲线聚类，得各类时间窗曲线并打驾驶风格类型标签。本发明以基本驾驶操作事件为基本单元，考虑事件强度和事件转移特征，以事件随时间的变化曲线作为描述驾驶风格的特征，体现驾驶行为的动态决策信息、数据连续性和时间特性，保留数据原始信息，提高驾驶风格分析准确性。
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公开(公告)号：CN114418034A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210176003.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种类别不平衡样本的处理方法和系统，包括以下步骤：获取原始样本，所述原始样本包括原始多数类样本和原始少数类样本；对所述原始样本的样本特征进行分析，根据分析结果确定代表特征；基于所述代表特征，确定所述原始多数类样本的类内离群点，删除所述原始多数类样本中的类内离群点，得到目的多数类样本；和/或，基于所述代表特征，确定所述原始少数类样本的核心种子簇，基于所述核心种子簇对所述原始少数类样本过采样，得到目的少数类样本；基于所述目的多数类样本和/或目的少数类样本，生成均衡样本。本发明类别不平衡样本的处理方法，可缓解重要信息损失、合成样本重叠、过拟合等现象。
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公开(公告)号：CN113011394B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110453698.2
申请日：2021-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种眼动数据预处理方法，包括：获取原始眼动数据；检验原始眼动数据是否有效；对有效的左和/或右眼眼动数据进行频率校正；获取缺失数据的缺失间隙，判断缺失间隙是否为无效间隙，通过构造傅里叶级数对无效间隙进行缺失数据填充；对填充后的眼动数据进行滤波降噪，对降噪后的眼动数据进行特征提取以分类眼动点并获取带有有效标签的眼动数据。本发明通过检验原始眼动数据是否有效识别有效数据，通过频率校正规整眼动数据，通过构造傅里叶级数对无效间隙进行缺失数据填充使眼动数据更完整，通过融合降噪去除眼动数据噪声，基于特征提取分类的眼动点获取带有有效标签的眼动数据，可更精确的分析用户眼动特性。
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