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公开(公告)号：CN109920246B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910133334.9
申请日：2019-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , H04L67/12 , H04W4/02 , H04W4/024 , H04W4/44 , G06V20/58 , G01C21/20 , G01C21/34 , G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X通信与双目视觉的协同局部路径规划方法。OBU通过双目前置摄像头、OBD设备和V2X通信获取车身信息和环境信息并传输给协同局部路径规划控制器；然后通过交通对象混合态势估计模型对交通对象状态进行状态预测，再通过多源数据融合算法将态势估计后的交通对象信息与交通规则进行时空数据融合，然后将融合后的交通数据通过坐标映射模型构建具有高可信度的交通路况地图，再结合自车车辆信息通过自车态势估计模型计算自车态势，然后通过改进局部路径规划算法计算出当前车辆最优平滑行驶路径；最后将该路径传输给OBU，并通过V2X广播给其他车辆。本方法结合视距和非视距的交通对象状态感知，提高了车辆环境感知、局部路径规划的准确性。
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公开(公告)号：CN109902562B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910039704.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法，包括步骤：获取驾驶员驾驶视频后，利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点，同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征，进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式，通过姿态检测模型获取相应的奖励，并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数，直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为，利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性，增强了安全预警的可靠性。
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公开(公告)号：CN109686125B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910027693.6
申请日：2019-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于HMM的V2X车联网车辆防撞预警系统。本发明结合V2X通信技术、高精度定位技术、惯性导航技术。V2X通信模块主要负责数据通信，包括本车数据的广播发送、周围车辆数据的探测、以及路侧端道路交通信息的接收；惯性导航模块包括GPS模块、加速度计、陀螺仪，主要负责获取车辆的位置数据、姿态数据，以及采用惯导算法降低数据周期，提高精确度；高精度定位解算模块主要负责基于GPS模块、加速度计、陀螺仪提供的车辆位置、姿态数据对车辆的位置进行高精度解算，提高现有技术的定位精度；隐马尔可夫模型和K‑means聚类模型负责对车辆状态数据进行分类，通过预测当前时刻车辆行驶状态的预警状况。
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公开(公告)号：CN111681454A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010495487.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶行为的车车协同防撞预警方法，属于智能驾驶领域。该方法主要车载终端、移动终端、嵌入式AI设备以及车内摄像头完成。首先，车内摄像头采集驾驶员驾驶视频，通过USB将驾驶员驾驶视频传输到嵌入式AI设备，嵌入式AI设备对视频中驾驶员的异常驾驶行为进行识别，将监测到的驾驶员异常驾驶行为通过Socket通信传输至OBU；然后，OBU通过GPS/IMU模块或CAN通信获取主车车辆运动数据；该方法在对超视距范围内的车辆进行感知的基础上，结合驾驶员异常驾驶行为对车辆防撞预警的影响，提高车辆安全距离模型的准确性，从而提高了车辆防撞预警的准确性和车辆驾乘的安全性。
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公开(公告)号：CN109686125A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910027693.6
申请日：2019-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于HMM的V2X车联网车辆防撞预警系统。本发明结合V2X通信技术、高精度定位技术、惯性导航技术。V2X通信模块主要负责数据通信，包括本车数据的广播发送、周围车辆数据的探测、以及路侧端道路交通信息的接收；惯性导航模块包括GPS模块、加速度计、陀螺仪，主要负责获取车辆的位置数据、姿态数据，以及采用惯导算法降低数据周期，提高精确度；高精度定位解算模块主要负责基于GPS模块、加速度计、陀螺仪提供的车辆位置、姿态数据对车辆的位置进行高精度解算，提高现有技术的定位精度；隐马尔可夫模型和K-means聚类模型负责对车辆状态数据进行分类，通过预测当前时刻车辆行驶状态的预警状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109559553B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811517946.X
申请日：2018-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种智慧停车系统及其停车管理方法，该系统智慧停车主要由智慧停车云平台、C‑V2X车载终端、智能驾驶模块及C‑V2X路侧设备组成。C‑V2X车载终端负责车辆信息采集、车位申请与导航管理，C‑V2X路侧设备负责车位状态的监控与车辆高精度辅助定位。智慧停车云平台负责停车信息的管理，实现停车场信息的发布、车位状态的管理、最佳停车位的推荐、车位的预约与分配、车位导航路径推送、车位抢占处理以及停车便捷支付信息的管理等。本发明主要提出一种基于云平台的智慧停车管理方法，不仅能有效提高用户的停车效率，为用户提供更方便、更高效的信息服务，还能提高停车场资源利用率，降低管理成本，促进未来智能交通、智慧城市的新发展。
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公开(公告)号：CN110232837A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910380811.1
申请日：2019-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967 , G01S19/47 , G01S19/33
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X的车路协同防撞预警系统。本发明针对智能网联汽车超视距范围内的防撞预警决策判断环节，结合V2X通信技术、惯性导航技术，设计了改进的安全距离模型，构建了智能网联汽车防撞预警系统。V2X通信模块主要负责数据通信，包括本车数据的广播发送、周围车辆数据的探测、以及路侧端道路交通信息的接收；定位模块包括GPS/BD传感器获取车辆的位置数据，包括经纬度、航向角、速度、海拔等数据；姿态数据模块加速度计、陀螺仪等传感器，主要获取车辆的姿态数据，包括车辆加速度、转动角度等数据；惯性导航模块主要功能为利用GPS/BD模块、加速度计、陀螺仪等传感器数据，采用惯导算法降低数据周期，提高精确度。
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公开(公告)号：CN109559553A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811517946.X
申请日：2018-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种智慧停车系统及其停车管理方法，该系统智慧停车主要由智慧停车云平台、C-V2X车载终端、智能驾驶模块及C-V2X路侧设备组成。C-V2X车载终端负责车辆信息采集、车位申请与导航管理，C-V2X路侧设备负责车位状态的监控与车辆高精度辅助定位。智慧停车云平台负责停车信息的管理，实现停车场信息的发布、车位状态的管理、最佳停车位的推荐、车位的预约与分配、车位导航路径推送、车位抢占处理以及停车便捷支付信息的管理等。本发明主要提出一种基于云平台的智慧停车管理方法，不仅能有效提高用户的停车效率，为用户提供更方便、更高效的信息服务，还能提高停车场资源利用率，降低管理成本，促进未来智能交通、智慧城市的新发展。
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公开(公告)号：CN108230734B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810027685.7
申请日：2018-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/0968
Abstract: 本发明为一种基于V2X通信的室外智慧停车系统。该系统主要由车辆车载终端、停车场V2X路侧设备、停车场云平台三部分组成。车辆车载终端，负责建立与停车场V2X路侧设备和云平台通信，实现获取停车场局部地图以及车位信息、申请停车位与停车导航等功能；停车场V2X路侧设备实现基于车辆高精度定位与V2X通信方式的停车场车位状态监控，管理停车场车位。停车场云平台负责采集和发布停车场车位状态信息、管理停车场局部地图、管理停车费用支付等功能，为车载终端的智慧停车应用提供车位状态和地图等基本信息。本发明为停车场车位管理提供低成本、高效的信息服务，为停车、找车提供更加便捷的服务。
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公开(公告)号：CN109920246A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910133334.9
申请日：2019-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , H04L29/08 , H04W4/02 , H04W4/024 , H04W4/44 , G06K9/00 , G01C21/20 , G01C21/34 , G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于V2X通信与双目视觉的协同局部路径规划方法。OBU通过双目前置摄像头、OBD设备和V2X通信获取车身信息和环境信息并传输给协同局部路径规划控制器；然后通过交通对象混合态势估计模型对交通对象状态进行状态预测，再通过多源数据融合算法将态势估计后的交通对象信息与交通规则进行时空数据融合，然后将融合后的交通数据通过坐标映射模型构建具有高可信度的交通路况地图，再结合自车车辆信息通过自车态势估计模型计算自车态势，然后通过改进局部路径规划算法计算出当前车辆最优平滑行驶路径；最后将该路径传输给OBU，并通过V2X广播给其他车辆。本方法结合视距和非视距的交通对象状态感知，提高了车辆环境感知、局部路径规划的准确性。
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