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公开(公告)号：CN119068459A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411127481.2
申请日：2024-08-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹编辑和图像翻译的驾驶场景数据增强方法，包括以下步骤：获取车载前向视频，从视频图像中检测交通参与者，并按照时序关系提取和组合所述交通参与者的轨迹，形成对象轨迹图；采用轨迹编辑方式对所述对象轨迹图进行扩充，获得扩展对象轨迹图；基于所述对象轨迹图和扩展对象轨迹图构造对象轨迹图集，输入预先训练好的图像翻译模型中，生成增强后的运动轮廓图集；所述图像翻译模型的训练步骤包括：基于车载前向视频，生成运动轮廓图；基于所述运动轮廓图和对象轨迹图建立对象轨迹图‑运动轮廓图的图对数据集，输入图像翻译模型中进行训练，直至训练结束。与现有技术相比，本发明具有增加驾驶场景多样化等优点。
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公开(公告)号：CN114372556A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111551051.X
申请日：2021-12-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级多模态神经网络的行车危险场景辨识方法，包括以下：获取当前时间段内驾驶视频和车载数据；将驾驶视频的画面划分为上下分布的三个驾驶区域，将视频每一帧画面的每个驾驶区域内的图像在竖直方向上做均值化处理，转化为一行像素，然后将每帧对应的一行像素按时间顺序拼接在一起，形成每个驾驶区域的运动轮廓图；将每个驾驶区域的运动轮廓图和车载数据输入至行车风险评估模型得到辨识结果；所述行车风险评估模型为包括视觉数据处理层、运动学数据处理层、数据融合层和预测层的多模态神经网络。与现有技术相比，本发明具有减小运行数据量、简化模型计算过程，耗时低、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN118963721A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411010842.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向实时协同编程环境的基于请求‑邀请‑批准的语义冲突预防方法，该方法包括以下步骤：选取实时协同编程环境下的权限转移模式，所述权限转移模式包括交换模式和共享模式；选取请求操作或邀请操作，以向拥有指定代码区域编辑权限方发出请求或作为拥有指定代码区域编辑权限方向协作者发出邀请，获得或授予指定代码区域的编辑权限，实现更加灵活的语义冲突预防。与现有技术相比，本发明具有支持更加高效和直观的实时协作、更大的灵活性、更好地平衡语义冲突预防和实时协作自由度等优点。
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公开(公告)号：CN118939306A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411016981.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F8/71 , G06Q10/101
Abstract: 本发明涉及一种适用于实时协同编程环境的临时无错工作区构建方法，包括以下步骤：在实时协同编程环境中，将实时协作参与者共同编辑的源代码文件作为最新工作版本存储于基础仓库中；将最新无语法错误的源代码文件作为最新无错版本存储于影子仓库中，根据上述两版本的差异更新文件差异表；获取任意一位实时协作参与者请求指令，使其退出协同模式，进入静默模式，根据文件差异表生成临时无错工作区，支持其开展独立的编译与调试工作；独立工作完成后，使其退出静默模式，进入协同模式，继续开展协同编程。与现有技术相比，本发明具有满足实时协同编程过程中独立编译与调试代码的需求的优点，以及配套的源代码无错版本识别与维护等技术特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118734931A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859479.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种集成对抗攻击驱动的模型鲁棒性提升方法，包括以下步骤：获取自然样本，采用不同对抗攻击算法生成对抗样本，计算对抗样本之间的相似度，并进一步计算对抗攻击算法之间的相似度；根据所述对抗攻击算法之间的相似度，采用基于多样性优先集成策略构造融合白盒攻击和黑盒攻击的集成对抗攻击算法集；基于所述集成对抗攻击算法集，采用集成攻击算法进行对抗训练，并依据最大损失策略构造对抗损失函数，经过迭代训练得到鲁棒模型。与现有技术相比，本发明具有增强模型鲁棒性，使模型具备防御各类攻击的能力等优点。
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公开(公告)号：CN118963816A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411023150.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F8/71
Abstract: 本发明涉及一种实时协同编程环境与版本控制系统的集成方法，包括以下步骤：在某次实时协同编程结束后，获取编辑操作列表和差异列表，所述编辑操作列表包含本次实时协同编程过程中所有的编辑操作，所述差异列表通过Git Diff算法根据本次实时协同编程结束前后源代码的差异生成；借助染色算法，向版本控制系统推送一系列提交，每个提交仅包含一个协作者的信息及其执行的原子化的代码编辑操作，其中，通过染色算法生成的一系列提交所代表的源代码变更情况与所述差异列表反映的实时协同编程结束前后源代码的差异相一致。与现有技术相比，本发明可以在提高软件开发效率的同时，保障代码变更追踪的完整性和准确性。
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公开(公告)号：CN118963723A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411020834.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于实时协同编程环境的源代码容错分段方法，包括以下步骤：获取目标源代码文件，通过代码分析技术将源代码初步划分为若干代码区域，并构建代码区域列表；获取实时协同编程过程中的编辑操作，包括插入操作和删除操作，根据编辑操作的类型，通过偏移量调整算法、插入处理算法和删除处理算法动态更新各代码区域的边界信息；定期通过代码分析技术对目标文件的源代码重新进行代码区域的划分，并更新所述代码区域列表。与现有技术相比，本发明可以动态识别并持续追踪目标文件的源代码逻辑分段，进一步提升实时协同编程环境的语义冲突预防能力。
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公开(公告)号：CN119090990A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411212859.9
申请日：2024-08-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06T11/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感预测和风格迁移的城市规划生成方法，该方法包括：对原始图像进行特征提取出待规划区域的空间信息，作为第一生成条件；根据第一生成条件调控以遥感数据集训练的图像生成网络，获得所述第一生成条件下的遥感预测图像；对所述遥感预测图像进行特征提取得到第二生成条件，将第二生成条件和第一生成条件组合后作为第三生成条件，根据第三生成条件调控以城市规划数据集训练的图像生成网络，将遥感预测图像风格迁移至城市规划图像，输出目标城市规划图像。与现有技术相比，本发明具有精准性高、通用性好、高效稳定等优点。
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公开(公告)号：CN118963722A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411011146.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06F8/30 , G06F8/73 , G06F21/62 , G06F3/04812
Abstract: 本发明涉及一种面向实时协同编程环境的基于代码注解的语义冲突预防方法，包括以下步骤：S1、以代码注解的形式在实时协同编程工作区的各代码区域设置不同类型的锁，其中，在允许多个用户实时协同编辑的代码区域设置动态锁，在需要固定用户持续编辑的代码区域设置静态锁；S2、以代码注解的形式，为具有关联关系的代码区域添加关联约束标签，生成关联锁；S3、按照添加时间先后顺序将实时协同编程工作区中的锁加入优先级队列，通过权限分配算法更新所述优先级队列后，使优先级队列中的各个锁级联生效。与现有技术相比，本发明可以有效预防实时协同编程中的语义冲突，同时保证实时协同编程的灵活性和高效性。
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