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公开(公告)号：CN1945596A
公开(公告)日：2007-04-11
申请号：CN200610097376.4
申请日：2006-11-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 用于车道偏离报警的车道线鲁棒识别方法，该识别方法首先对感兴趣的左、右两个局部窗口进行有条件的边缘检测，之后构建相应的梯度方向映射表；进而，根据所提出的梯度方向直方图处理方法，确定每个局部窗口车道线边缘点的梯度方向范围；然后，针对车道线边缘点在方位和空间上的连续性特征，提出了车道线边缘候选点集与有效点集的筛选算法并对每个局部窗口进行了筛选；最后，对已确定的每个局部窗口相应的有效点集，通过提出的基于标量化处理Kalman滤波方法实现了车道左、右标志线特征参数的快速准确提取。本发明提出的识别方法具有良好的实时性、环境适应力和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN119478402A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411530836.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种基于多层鸟瞰图辅助的激光雷达语义分割域泛化方法，该方法首先引入一个三维稀疏卷积编码器‑解码器神经网络，将原始点云数据转换为三维稀疏体素特征；接着，通过增加一个自上而下的辅助任务以增强主干网络学习域不变特征的能力；在辅助任务中，将三维空间在笛卡尔坐标系下按照高度进行划分，生成多层鸟瞰图BEV投影，用来弥补二维投影过程中损失的高度信息；随后，利用点云真值标签对网络进行监督训练，联合优化三维分割头以及BEV分割头；该方法利用多层BEV信息，能够解决在使用三维稀疏卷积网络做语义分割时，源域和目标域之间出现域转移现象，而导致网络性能出现显著下降的问题。
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公开(公告)号：CN112581498B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011290831.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/62 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向智能车路系统的路侧遮挡场景车辆鲁棒跟踪方法，该方法的核心在于，依靠少量标注的遮挡场景目标实例，基于生成对抗网络和场景迁移的方法，设计了一种具有局部遮挡及开阔场景适应性的目标检测跟踪模块，从而大举减少局部遮挡场景下目标检测跟踪模块丢失目标的概率，另一方面，基于卡尔曼动态位置估计的方法，设计了适用于严重遮挡场景过程的车辆多目标跟踪模块，通过集成上述两种模块，形成了遮挡场景全过程的车辆目标鲁棒跟踪系统。本发明所设计的方案具有较强的遮挡场景适应性和目标位置跟踪能力，可广泛应用于智能车路系统不同的遮挡场景之中。
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公开(公告)号：CN117611627A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311268996.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波和长短时记忆融合的多目标跟踪方法及系统，采用等转角速率和速度运动模型的无迹卡尔曼滤波方法对跟踪目标的状态向量进行目标运动状态估计，根据目标在上一帧的运动信息使用无迹卡尔曼滤波算法进行当前帧跟踪目标运动状态的预测，并在跟踪目标丢失时，使用长短期记忆神经网络进行预测和修正；同时，基于加权特征距离计算相似度，根据匈牙利算法对检测目标和跟踪目标进行两阶段数据关联，通过生命周期管理对匹配结果对应的检测和跟踪目标实现稳定的属性更新，实现多目标跟踪。本发明方法解决了复杂交通环境下的遮挡、拥堵等因素导致的漏跟踪、误跟踪、ID切换问题，并且实现了较快推理速度的多交通目标跟踪能力。
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公开(公告)号：CN117515092A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311466967.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 东南大学
IPC: F16F7/12 , F16F7/00 , B23P15/00 , B32B15/01 , B32B3/12 , B32B7/12 , B32B37/12 , B32B37/24 , B32B37/10 , B32B38/04
Abstract: 本发明提供了一种折纸型蜂窝吸能材料以及其制备方法。折纸型蜂窝材料由折纸型蜂窝胞元在空间拓扑得到。蜂窝胞元可拆分为两个连接型胞元和两个Miura胞元。蜂窝胞元的上中下颈端均呈正六边形，且三个正六边形全等。蜂窝胞元在高度方向上根据中心平面轴对称。折纸型蜂窝异面受压时，蜂窝会因外力压缩而发生预先设定的变形，达到吸能减震的效果。基于剪纸原理，提供了一种折纸型蜂窝吸能材料制备方法，先通过机器切割将蜂窝薄板切割成既定形状，通过固定的折叠模式将薄板弯折成波纹板，再将波纹板胶粘形成折纸型蜂窝，此方法有望实现折纸型蜂窝吸能材料的量产。
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公开(公告)号：CN117454103A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311425133.9
申请日：2023-10-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2132 , G06F18/2134 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06Q50/26 , G08G1/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种有限观测条件下全路段交通流量估计方法，构建几何矩阵分解模型实现，所述方法包括：将需要估计的时空交通流量矩阵分解为时空维度上的两个低秩因子矩阵；利用路段间交通速度的空间相关系数建立路段间交通流量的先验空间约束；基于ARIMA模型学习交通速度变化时间相关性，根据时间相关系数建立路段间交通流量的先验空间约束；通过ADMM算法迭代计算矩阵参数，填补有限观测条件下交通流量的缺失数据。本发明的方法将固定检测器采集的部分交通流量数据和浮动车数据结合到几何矩阵分解模型中，对全路段交通流量矩阵进行估计，对于研究信息匮乏的交通环境下路网信息感知技术提供了方法论。
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公开(公告)号：CN116946162A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311209606.1
申请日：2023-09-19
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00 , B60W40/064 , B60W40/072 , B60W40/076 , B60W40/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑路面附着条件的智能网联商用车安全驾驶决策方法。首先，将安全驾驶决策问题建模为有限马尔可夫决策模型，并定义决策模型的基本参数。其次，设计决策模型的网络架构。最后，训练决策模型的网络参数。本发明提出的方法综合考虑了路面附着条件、道路坡度和弯度等因素对于行车安全的影响，能够适应不同的交通环境和行驶工况，解决了现有的商用车驾驶决策方法适应性差、决策不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116930981A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311027268.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向特征稀疏环境的激光雷达鲁棒定位方法，首先，将激光雷达点云转换为距离图像，其次，构建激光雷达点云超分辨率网络，对下采样后的低分辨率图像进行训练，输出高分辨率图像，接着，将训练好的网络输出的高分辨率图像重新转换为激光雷达点云，最后，基于超分辨率后的激光雷达点云，利用经典的激光雷达点云配准算法进行位置解算。本发明公开的面向特征稀疏环境的激光雷达鲁棒定位方法，有效克服了激光雷达稀疏性带来的定位不准甚至失效的难题。
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公开(公告)号：CN116451040A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310413777.X
申请日：2023-04-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量纲归一化因子设计的提高分数阶傅里叶域分辨率的方法，首先对多分量线性调频(LFM)信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT)处理，初步估计多分量LFM信号的调频系数；再依据该调频系数设计量纲归一化因子，对多分量LFM信号进行重采样和补零处理；最后通过FRFT对重采样和补零后的信号进行辨别。利用该方法可以提高多分量LFM信号在分数阶傅里叶域(包含分数阶与分数域频率)中的分辨率，得到优化的分辨效果。
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