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公开(公告)号：CN119048994A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410883750.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能交通领域，公开了一种适用于高速公路隧道监控场景的车辆检测方法，包括：S1.将待检测图像输入车辆检测模型，在车辆检测模型改进后的主干网络ResNet‑18中生成待检测图像的特征图；S2.对步骤S1输出的特征图进行尺度内特征交互AIFI和跨尺度特征融合CCFM，改进混合编码器，并将特征图输入解码器得到输出的检测结果；S3.构建高速公路隧道监控视频车辆目标检测的数据集；S4.基于步骤S3构建的高速公路隧道车辆检测数据集，训练车辆检测模型；S5.将步骤S4训练完毕的车辆检测模型应用到高速公路监控系统中，精确检测隧道内的车辆目标。本发明有效提升了对小尺度车辆目标的检测准确性，不仅更好地适应了高速公路隧道内的复杂环境，同时满足了实时性的要求。
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公开(公告)号：CN118686191A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410868889.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 重庆市地质矿产勘查开发局205地质队 , 重庆大学
Abstract: 本发明涉及基坑支护技术领域，公开了一种保证基坑工程安全性的桩锚联合支护结构，包括对称设置的支护板，支护板开设有滑槽，滑槽的内部滑动穿设有多个锚杆，锚杆上设有用于连接支护板的连接组件，支护板的上方设有连接板一，支护板顶端的两侧铰接有固定在相邻连接板一上的连接块，两个连接板一之间设有连接板二，连接板一靠近连接板二的一端开设有容纳槽，连接板二的两端分别滑动在相邻的容纳槽内部。本发明可对基坑进行支撑，可对支护结构进行适应性调控，可方便工作人员将支护结构拆出基坑内部，便于使用。
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公开(公告)号：CN118658301A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410890894.X
申请日：2024-07-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0442 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于智能交通领域，公开了一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法，包括：S1.获取隧道内智能网联汽车的轨迹数据，并对轨迹数据进行预处理；S2.对行程时间特征进行相关性分析，以Tpre秒为检测周期提取行程时间特征，对数据进行归一化处理，构建行程时间预测数据集；S3.搭建PSO‑CNN‑LSTM‑AM的行程时间预测模型，将行程时间预测数据集输入到模型中进行训练，然后进行实验对比与验证；S4.利用步骤S3训练好的模型进行周期性预测，基于行程时间预测值，提出高速公路隧道入口区换道控制方法。本发明能够更好的提取重要特征，实现更精确的预测效果，能够提高隧道双车道利用率以及交通效率，缓解交通拥堵。
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公开(公告)号：CN118295302A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410384773.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于车路云协同的车车软连接横纵向跟随控制方法，通过协调车辆与RSU的横纵向组合控制器，减少驾驶员操作负荷，避免人机作用冲突的同时，增强LE智能汽车跟车稳定性和安全性。特别的，其偶尔记录和管理前车HV的轨迹上的关键点(记为KPs)，通过直接纠正这些KPs抑制非标准人为驱动行为；后引入校正后的KPs，设计一种新的纵向和横向组合控制器。并且在后续CAV跟车过程中通过车路云协同不断修正KPs点集，以供后续的CAV车队通过修正的KPs实现连接跟随——即“软连接”，最终车队均可在不同道路情况下完成跟车。
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公开(公告)号：CN114613195B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210268800.6
申请日：2022-03-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种面向混合交通的车辆换道风险评估方法，包括：根据当前交通环境确定换道车辆；确定目标车道，并为换道车辆在目标车道上分配换道间隙；根据换道间隙、最小安全距离、换道车辆的状态、换道间隙前后车的状态确定所述换道车辆的换道状态；所述换道车辆的换道状态为换道状态集中的其中一种换道状态；根据换道车辆的换道状态以及换道状态与风险等级映射表对车辆换道风险进行评估。本发明在考虑了换道车辆可能遇到的所有情况，对所有情况进行分析并量化了其相应的风险等级，可适用于人驾车和自动驾驶车的换道预警。本发明的方法综合考虑了换道车辆周围车辆状态的动态变化，从而对换道车辆换道时的风险进行准确评估，可以保障车辆换道安全性，该方法还能为智能驾驶辅助系统提供技术支持。
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公开(公告)号：CN115424432B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210870141.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路异常事件下的上游分流方法，该方法包括以下步骤：1)明确方案目标函数，并制定完整的高速公路异常事件下的上游分流方案；2)选取合适的指标，定量化分析诱导分流启动条件，并制定确定诱导分流节点优先级；3)考虑异常事件的影响范围，对异常事件路段的行程时间进行估计；4)考虑到绕行路段的不确定性，确定一种通用的绕行路段行程时间估计方法，对绕行路段行程时间进行估计；5)根据异常事件路段及绕行路段原有流量，对异常事件路段最佳的分出流量进行估计；6)根据下游ETC门架数据，获取车辆的实际行程时间，根据实际行程时间与估计行程时间的误差，对上游分出流量进行更新。
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公开(公告)号：CN115440031B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210948622.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 招商局检测车辆技术研究院有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及智能交通信息技术领域，具体涉及一种考虑路侧感知性能的车路协同混合车辆队列控制方法，包括根据路侧传感器数据获取混合车辆队列中人驾车的实时运动状态信息；使用滤波法的感知数据修复算法对实时运动状态信息进行修复，得到修复结果；基于修复结果建立基于多前车信息的控制方法；基于控制方法对网联自动车围观驾驶行为进行控制，直至网联自动车对应的混合车辆队列达到预设效果，本发明通过使用滤波法的感知数据修复算法对实时运动状态信息进行修复后建立基于多前车信息的控制方法，提高了对车辆队列的控制效果，解决了现有的考虑路侧感知性能的车路协同混合车辆队列控制方法对车辆队列的控制效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN116958952B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310845871.2
申请日：2023-07-11
Applicant: 重庆大学 , 重庆首讯科技股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速公路监控视频下的车牌目标检测方法，包括以下步骤：采用注意力机制改进SSD的检测分支，将高层特征图通过注意力模块得到的特征掩码与浅层特征图进行逐元素点乘；采用叠加的方式融合各层特征图，然后结合车牌特点，设计适用于高速公路场景下的注意力特征金字塔；在自建的数据集上训练车牌目标检测模型；用训练完毕的模型检测高速公路场景下的车牌目标，获取车牌目标的位置和大小。本发明适用于高速公路监控视频下的车牌目标检测方法，多尺度目标检测性能好，定位精度高，可直接应用于高速公路监控视频下的车牌目标检测。
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公开(公告)号：CN117831285A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311854469.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆大学 , 重庆首讯科技股份有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提出了一种基于MPC的高速公路异常事件下的上游动态分流方法，通过ETC数据、车辆轨迹数据和路段属性，使模型能够更好地理解和捕获预测路段的交通状况。本发明针对高速公路异常事件下的交通诱导分流研究较少，已有研究没有考虑上游多路段流量对异常事故路段的协同影响，无法形成上游多路段协调动态分流控制方案，提出建立高速METANET宏观交通流模型，设计MPC控制上游分流量方案，对交通状态的实时监测与预测，同时作为输入反馈回MPC控制器，形成动态的上游分流方案，并能在必要时动态调整分流量，保障整体交通系统的高效运行。本发明可以为交通管理人员组织应急交通提供支撑，提高高速公路通行能力和服务水平。
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公开(公告)号：CN112633162B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011533497.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了适于高速公路外场遮挡条件下的行人快速检测及跟踪方法，包括以下步骤：步骤一：对高速公路监控视频图像进行数据重建、增强；步骤二：快速获取高级语义、更为突出且大感受野的特征，主要包括以下三个部分；步骤三：构建适用于小尺度目标检测的FPEM特征融合增强结构，主要包括以下两个部分：步骤四：构建并行DeepParts部件检测器+基于概率密度函数的置信图分布；步骤五：损失函数的设计；步骤六：轨迹跟踪预测，状态更新。本发明能有效降低因目标遮挡、目标缩小、目标丢失、目标相似、目标变换等因素造成的行人目标检测错误的情况，提高跟踪精度的同时满足实时性的要求。
