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公开(公告)号：CN119131738B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411623141.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提出了一种智能网联汽车视觉环境感知方法及系统，通过汽车视觉传感器获取周围图像数据，经过预处理、图像分割、特征识别和神经网络分析，最终输出详细的环境信息。具体步骤包括：首先对图像数据进行滤波处理，得到清晰的第一图像；然后通过种子像素扩张法对第一图像进行分割，形成第二图像集合；接着对每个图像进行特征识别，标记特征属性；最后将图像传输至神经网络中进行分析，整合结果后输出环境信息。该方法采用卷积神经网络和循环神经网络，分别处理单帧图像和多帧图像，提高了环境感知的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN119179993A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411693147.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出了一种智能网联汽车多源数据置信度分析方法，旨在提高自动驾驶系统的数据可靠性。该方法包括获取汽车多个传感器的多源数据，并为数据添加可信度，生成车辆环境云点数据；建立数据库保存所有车辆行驶过的道路数据的历史信息；对当前车辆环境云点数据进行清洗，去除动态信息，得到道路静态云点数据；将车辆获取的当前道路静态云点数据与数据库中的数据进行对比，获取汽车多源数据置信度。通过异常值识别和动态信息去除，确保数据的准确性和可靠性，同时结合传感器的历史表现和环境因素动态调整可信度，提高了系统的适应性和通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230296B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410324420.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/59 , B60W40/08 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的疲劳驾驶检测跟踪方法，获取待识别的驾驶员图像；将待识别的驾驶员图像输入预先构建的YOLOv5s网络模型，获得人脸特征目标框；利用Deepsort算法对人脸特征目标框进行连续目标跟踪优化，获得标签信息；基于标签信息、驾驶员的连续闭眼帧数、驾驶员的连续打哈欠帧数和计算获得的PERCLOS分数，判定获得包括疲劳驾驶状态和正常驾驶状态的驾驶员驾驶状态。本模型能够降低检测过程中驾驶员面部信息丢失发生的概率问题，并且在保持高精度的同时显著降低了模型大小。
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公开(公告)号：CN119131738A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411623141.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提出了一种智能网联汽车视觉环境感知方法及系统，通过汽车视觉传感器获取周围图像数据，经过预处理、图像分割、特征识别和神经网络分析，最终输出详细的环境信息。具体步骤包括：首先对图像数据进行滤波处理，得到清晰的第一图像；然后通过种子像素扩张法对第一图像进行分割，形成第二图像集合；接着对每个图像进行特征识别，标记特征属性；最后将图像传输至神经网络中进行分析，整合结果后输出环境信息。该方法采用卷积神经网络和循环神经网络，分别处理单帧图像和多帧图像，提高了环境感知的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN118230296A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410324420.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/59 , B60W40/08 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的疲劳驾驶检测跟踪方法，获取待识别的驾驶员图像；将待识别的驾驶员图像输入预先构建的YOLOv5s网络模型，获得人脸特征目标框；利用Deepsort算法对人脸特征目标框进行连续目标跟踪优化，获得标签信息；基于标签信息、驾驶员的连续闭眼帧数、驾驶员的连续打哈欠帧数和计算获得的PERCLOS分数，判定获得包括疲劳驾驶状态和正常驾驶状态的驾驶员驾驶状态。本模型能够降低检测过程中驾驶员面部信息丢失发生的概率问题，并且在保持高精度的同时显著降低了模型大小。
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公开(公告)号：CN221836673U
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202420322469.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本申请涉及一种交通运输装卸设备，属于运输装卸技术领域，其整体结构较为简单，相较于现有技术，便于对不同大小的货物进行有效固定，避免其在运输过程中掉落而受损，保证货物在运输时的稳定性，实用性较好，包括：底座；L型放置板，L型放置板通过提升机构设置于底座上，其L型放置板上对应开设有多个限位孔；多个约束套，约束套固定安装在限位孔内；四个定位柱，定位柱与约束套相适配，四个定位柱均滑动卡装在对应的约束套内，且定位柱上固定连接有连接板；四个立柱，立柱固定焊接在连接板上，其立柱的一端固定连接有L型夹板，且L型夹板上设置有定位橡胶块；移动组件，移动组件设置于底座内。
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公开(公告)号：CN222435134U
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202420323267.3
申请日：2024-02-21
Applicant: 无锡学院
IPC: E01F9/70
Abstract: 本申请涉及一种交通锥自动收放存储设备，属于交通锥收放技术领域，其整体结构较为简单，便于对公路上的交通锥进行回收以及放置作业，其相较于现有技术，便于对收回的交通锥进行固定限位，避免堆叠在一起的交通锥因路况复杂而掉落受损，实用性较好，包括：底座；放置仓，放置仓固定焊接在底座上，其放置仓的内壁上对应设置有多个与交通锥相适配的定位柱；收放组件，收放组件设置于底座上，其收放组件用于收取放置交通锥；两组定位组件，定位组件包括两个条形块，两个条形块均对应焊接在放置仓的外壁上，其条形块内开设有条形槽，且条形槽内竖向滑动连接有滑板，滑板的一端通过多个复合弹簧与条形槽的内壁固定连接。
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