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公开(公告)号：CN118494469B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410971872.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 吉林大学
Inventor： 丁同强 , 殷慧娟 , 王汝鑫 , 孙健 , 刘宇佳 , 郝宇博 , 费敏学 , 张星 , 李志强 , 田建 , 郑黎黎 , 席建锋 , 孟凡运 , 任柏寒 , 杨帆 , 王立强 , 邰文龙 , 李兴佳 , 刘诗楠 , 杨雨菁 , 陈文浩
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W40/02 , B60W50/00
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种基于碰撞复合圆的拖挂车交叉碰撞检测与避撞规划方法，该方法包括以下步骤：（1）获取当前时间窗下拖挂车的状态量及周围环境参数；（2）识别动态障碍物，对于达到障碍体阈值的动态障碍物将其作为动态障碍车辆，基于动态障碍车辆与拖挂车各个单元的基础数据，对拖挂车各个单元逐一构造时变碰撞复合单元，计算精确的碰撞时间范围#imgabs0#，计算拖挂车的距离转向时间TTS、距离制动时间TTB；（3）局部路径规划模块基于最优控制模型进行局部避撞路径规划，减小向后放大效应，并基于修正偏离中心道路指数优化路径，减小偏离航道效应。该方法解决了现有拖挂车碰撞检测模型难实时、多近似、高计算、高成本等缺陷。
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公开(公告)号：CN115713754B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202211616350.1
申请日：2022-12-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/50 , A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/024 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于驾驶员恐惧情绪识别的分阶段分级干预的方法及系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、恐惧情绪特征提取模块、恐惧情绪识别模块、恐惧情绪分阶段分级干预模块；采集车辆启动点火行车前和行车过程中驾驶员的面部视频图像和生理信号进行预处理，提取恐惧情绪面部特征和生理特征，计算获得恐惧情绪评定指标，采用k‑均值聚类分析法进行恐惧情绪分类，训练并构建基于k‑均值—模糊神经网络的恐惧情绪识别模型，输入恐惧情绪评定指标识别恐惧情绪类别，输出相应情绪判定信息，据此在车辆启动点火行车前和行车过程中两阶段对驾驶车辆实施分级干预措施。
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公开(公告)号：CN115759880A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211670896.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/30 , G06V20/59 , G16H10/60 , A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/0205
Abstract: 本发明属于道路车辆驾驶控制系统的驾驶参数判断领域，具体地涉及一种针对公交驾驶人在岗适岗性实时评价方法及系统，实时采集驾驶人的视频图像数据、生理信号数据及驾驶车辆的动态轨迹数据，通过数据进行驾驶人的身份识别，并根据识别结果调取该驾驶人已有信息数据，构建公交驾驶人在岗适岗性指标体系，生成驾驶人的指标数据库，分析处理指标数据库中的数据，并标定各评价指标的阈值，对当前驾驶人进行单指标适岗性评价；若单指标适岗性评价结果为合格，则带入基于神经网络的公交驾驶人在岗适岗性综合评价模型，对驾驶人当前适岗状态进行综合评价，并评判其适岗等级；根据不同的适岗等级，对驾驶人或驾驶车辆进行相应的实时管控。
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公开(公告)号：CN118051810B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410448103.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V40/16 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/026 , A61B5/11 , A61B5/18
Abstract: 本发明属于数据识别技术领域，涉及一种非侵入式驾驶人驾驶疲劳状态识别方法及系统，该方法摒弃现有手环、眼动仪等检测装置，完全依赖高分辨率摄像头、红外摄像头及数据处理分析系统，利用可见与红外融合后的图像来监测驾驶人驾驶过程中难以规避的呼吸频率、打哈欠频率、眼周血液循环等生理和行为数据，然后通过机器学习模型并采用自适应权重算法进行训练，获取上述生理和行为数据的权重，根据各数据的数值和权重综合计算驾驶人疲劳值及其相应的疲劳状态，具有识别结果准确可靠、检测成本低等优势。
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公开(公告)号：CN116453345B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310696828.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/0967 , G08G1/16 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于车辆智能安全预警领域，涉及一种基于驾驶风险反馈的公交行车安全预警方法及系统，该方法利用各信息采集单元采集当前车辆运行相关信息，利用车辆行驶风险评估模块计算当前行车风险量，之后判断当前行车风险量是否达到临界事故风险量，若达到则将风险量信息发送给驾驶人反馈评估模块，驾驶人反馈评估模块计算驾驶人风险反馈程度，当驾驶人风险反馈程度低于安全临界值时向车辆预警模块发出预警指令，车辆预警模块进行声光预警。该方法解决当前行车安全预警过程中忽视驾驶人反馈进行多次非必要预警，导致驾驶人的心理压力大，并对报警信号重视程度降低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432864A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310620783.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N7/02
Abstract: 本发明属于道路交通安全技术领域及道路车辆驾驶系统控制技术领域，具体涉及一种区域营运驾驶员群体安全态势的预测方法及系统，系统包括数据采集预处理模块、安全态势评估模块以及安全态势预测模块，从宏观角度对区域营运驾驶员群体进行整体安全态势的评估与预测，采用HPO猎人猎物优化算法对LSTM神经网络进行优化，降低了LSTM网络中的超参数对预测结果的影响，增强了预测结果的准确度；通过驾驶员‑载运工具‑管理中心的智能网联和信息交互，有机联动相关领域，针对区域营运驾驶员群体安全风险特征，从多个维度综合评估，全面系统的对区域营运驾驶员群体的安全态势进行分析预测。
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公开(公告)号：CN116118724A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310405672.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W10/06 , B60W10/18 , B60W10/20
Abstract: 本发明属于考虑驾驶人特性的道路车辆驾驶控制技术领域，尤其涉及一种基于长时轨迹预测的车辆非紧急避撞方法及系统，系统包括用于实时获取本车及周边车辆的状态参数，并获取驾驶人的实时反应时间、驾驶车辆的刹车性能参数以及道路参数的信息采集模块；通过构建的PINN车辆长时轨迹预测模型，以及信息采集模块中所采集的信息，预测本车及周边车辆的行驶轨迹的轨迹预测模块；通过预测的本车及周边车辆的行驶轨迹，得到碰撞风险系数，并分析碰撞风险系数所处的阈值风险区间的碰撞风险系数分析模块；根据阈值风险区间调用相应的车辆控制方案，实现车辆避碰。
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公开(公告)号：CN115713754A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211616350.1
申请日：2022-12-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/50 , A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/024 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于驾驶员恐惧情绪识别的分阶段分级干预的方法及系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、恐惧情绪特征提取模块、恐惧情绪识别模块、恐惧情绪分阶段分级干预模块；采集车辆启动点火行车前和行车过程中驾驶员的面部视频图像和生理信号进行预处理，提取恐惧情绪面部特征和生理特征，计算获得恐惧情绪评定指标，采用k‑均值聚类分析法进行恐惧情绪分类，训练并构建基于k‑均值—模糊神经网络的恐惧情绪识别模型，输入恐惧情绪评定指标识别恐惧情绪类别，输出相应情绪判定信息，据此在车辆启动点火行车前和行车过程中两阶段对驾驶车辆实施分级干预措施。
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公开(公告)号：CN118457609B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410921191.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 吉林大学
Inventor： 丁同强 , 张克鑫 , 高帅 , 孙健 , 郝宇博 , 费敏学 , 张星 , 靳秉毅 , 李志强 , 田建 , 胡馨月 , 席建锋 , 郑黎黎 , 龙思与 , 袁蕾 , 曹诗雨 , 冯婷 , 李敏 , 张焱林
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及道路车辆驾驶控制系统的驾驶参数的判断或计算，具体地，涉及一种驾驶交互场景下驾驶员社会价值取向计算方法，该方法利用成本函数和奖励函数结合交通环境信息具体建模了驾驶员的决策过程；构建交互强度海森矩阵，通过计算主体驾驶员的效用值对其他驾驶员的控制输入的敏感性来确定交互强度值，从而确定交互对象；之后根据实时观测的当前车辆与最强交互车辆的驾驶行为和环境变化，动态调整效用函数中的参数，计算驾驶员的社会价值取向，该方法不仅能够适应复杂多变的驾驶环境，而且能够准确估计驾驶员的社会价值取向，便于自动驾驶车辆明确交互车辆的驾驶意图，从而相对应地采取合适的驾驶策略。
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公开(公告)号：CN116118724B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310405672.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W10/06 , B60W10/18 , B60W10/20
Abstract: 本发明属于考虑驾驶人特性的道路车辆驾驶控制技术领域，尤其涉及一种基于长时轨迹预测的车辆非紧急避撞方法及系统，系统包括用于实时获取本车及周边车辆的状态参数，并获取驾驶人的实时反应时间、驾驶车辆的刹车性能参数以及道路参数的信息采集模块；通过构建的PINN车辆长时轨迹预测模型，以及信息采集模块中所采集的信息，预测本车及周边车辆的行驶轨迹的轨迹预测模块；通过预测的本车及周边车辆的行驶轨迹，得到碰撞风险系数，并分析碰撞风险系数所处的阈值风险区间的碰撞风险系数分析模块；根据阈值风险区间调用相应的车辆控制方案，实现车辆避碰。
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