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公开(公告)号：CN114169444B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111497535.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种车辆跟驰工况下考虑风险势场分布的驾驶风格分类方法，其步骤包括：1获取原始数据并进行数据预处理；2计算特征参数以获取训练数据；3使用SOM网络对训练数据进行聚类。本发明在现有驾驶风格分类的概念上，首次将风险势场分布的概念引入驾驶风格分类，即通过驾驶员与驾驶环境中各因素互动时的风险势场分布，判断驾驶员的驾驶风格，从而使得驾驶风格分类时不仅仅局限于自车的驾驶数据，而是将驾驶场景中的环境因素也考虑在内，从而提高了驾驶风格分类准确度。
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公开(公告)号：CN115657076A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210944976.9
申请日：2022-08-08
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC: G01S17/931 , G01S7/48 , G06T7/73 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于固态激光雷达语义融合的定位方法，其步骤包括：1、对图像进行语义分割，识别点云中潜在的动态物体，并添加动态物体语义标签；2、充分考虑到固态激光雷达视场角小的特点，在建图过程中使用包含动态物体语义标签的语义点云进行实时定位，并同时不断建立一系列的局部子图；3、在完成建图操作后，将全部的局部子图进行组合拼接，并删除其中带有动态物体语义标签的部分，最终获得排除动态物体的全局泊车地图。本发明能排除停车场中潜在的移动物体，从而能完成地下停车场环境下的可靠定位。
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公开(公告)号：CN114169444A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111497535.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种车辆跟驰工况下考虑风险势场分布的驾驶风格分类方法，其步骤包括：1获取原始数据并进行数据预处理；2计算特征参数以获取训练数据；3使用SOM网络对训练数据进行聚类。本发明在现有驾驶风格分类的概念上，首次将风险势场分布的概念引入驾驶风格分类，即通过驾驶员与驾驶环境中各因素互动时的风险势场分布，判断驾驶员的驾驶风格，从而使得驾驶风格分类时不仅仅局限于自车的驾驶数据，而是将驾驶场景中的环境因素也考虑在内，从而提高了驾驶风格分类准确度。
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公开(公告)号：CN119516805A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411508583.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明属于交通管理领域，具体涉及一种基于流量监测的匝道交织区路面标线调节方法、及其对应的装置和系统。该方法的设计思想是预先确定典型主路车流量和匝道车流量对应的交通场景下，能够达到最佳通行效率时对应的主路中间车道与外侧车道的实线长度。然后实时检测道路车流量，并将当前状态与典型场景进行匹配，再根据匹配结果中确定调整后的标线长度，并通过预设的转换函数得到道路中的标线长度的规范化值，最后根据规范化值对道路标线进行调整。本发明还提供用于实现该策略的相关设备。本发明能够弱化匝道区域车辆不合理换道导致的减速，减轻主路上拥堵程度，提高主路的通行能力；因而具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN119341745A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411886182.7
申请日：2024-12-20
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及车联网通信技术领域，公开了一种车联网数据受控共享方法及系统。该方法包括数据上传阶段：数据拥有方利用量子会话密钥将数据明文加密为密文，并将密文上传至云服务器；量子会话密钥由数据拥有方生成的量子密钥和云服务器分发的量子密钥共同组成；数据拥有方与云服务器进行数据交互时还进行身份认证。授权访问阶段：数据上传方基于数据访问方的假名信息从区块链获取公钥信息，构造含服务数据密文的授权消息并广播给数据访问方和云服务器。数据解密阶段：数据访问方根据授权消息计算临时授权码，利用临时授权码恢复量子会话密钥以解密服务数据密文。本发明能够实现车联网数据在多个接收实体间的快速共享，保护数据的隐私性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119232352A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411748048.0
申请日：2024-12-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及车联网通信领域，公开了基于量子密钥的区块链辅助多服务器认证方法及系统。该方法包括：车辆通过区块链与量子密钥分发网络中的一个云服务器完成相互认证，从而车辆获得量子密钥分发网络预先协商的快速认证凭证；当车辆需要与量子密钥分发网络中的其他云服务器认证时，通过验证所述快速认证凭证的一致性完成认证。本发明的车辆和云服务器进行首次认证可获得防窃听的认证凭证，车辆可以通过凭证与其他云服务器节点快速完成认证。在认证阶段，车辆和云服务器基于量子密钥分发网络和区块链辅助直接进行身份认证的信息交互，避免了由于单点故障导致车联网系统失效的问题。不仅使身份认证更加安全可靠，而且认证更加快速高效。
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公开(公告)号：CN119152461A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411253811.2
申请日：2024-09-09
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法，包括：1.获取多岔口场景数据样本并进行预处理；2.构建多岔口复杂道路场景车道线检测网络，包括：基于注意力机制的图像特征提取网络、点云体柱特征提取网络、车道线生成对抗网络、交叉注意力模块、视角转换模块、检测头；3.利用基于注意力机制的图像特征提取网络与点云体柱特征提取网络对数据样本进行特征提取；4.联合车道线生成对抗网络与交叉注意力模块生成融合特征；5.利用视角转换模块将融合特征转换为BEV特征并传入检测头生成车道线坐标集合。本发明能充分提取多模态信息，有效解决车道线长距离依赖、深度跳跃问题，从而能提高特殊场景下的车道线检测效果。
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公开(公告)号：CN114734987B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210449009.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于汽车理想滑移率的车轮防滑控制方法，包括：1采集驱动车轮的转动角速度，并选取控制对象；2设计观测器，得到控制对象所受的地面力观测量；3根据控制对象所受的地面力观测量估计地面利用附着系数；4构建控制对象的滑移率变化函数，以拟合轮胎魔术公式；5构建基于地面利用附着系数的控制对象的滑移率的计算函数；6根据控制对象的滑移率的计算函数得到适用于各种类型路面的控制对象的理想滑移率的计算函数；7设计控制器，以跟随控制对象的理想滑移率为目标构建控制系统的成本函数；8求得用于汽车稳定性控制的最佳转矩。本发明适用于各种动力源汽车的驱动防滑控制和制动防抱死控制，以提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN114715138B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210448040.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于汽车理想轮速变化率的车轮防滑控制方法，包括：1采集驱动车轮的转动角速度，并选取控制对象；2设计观测器，得到控制对象所受的地面力观测量；3根据控制对象所受的地面力观测量估计地面利用附着系数；4构建基于地面利用附着系数的控制对象的标准滑动率函数；5构建控制对象的轮速度变化率的计算函数；6根据控制对象的轮速度变化率的计算函数得到适用于各种类型路面的控制对象的理想轮速度变化率的计算函数；7设计控制器，以跟随控制对象的理想轮速度变化率为目标构建控制系统的成本函数；8求得用于汽车稳定性控制的最佳转矩。本发明适用于各种动力源汽车的驱动防滑控制和制动防抱死控制，以提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN117437404B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311400412.X
申请日：2023-10-26
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及多模态目标检测技术领域，具体是一种基于虚拟点云的多模态目标检测方法，包括以下检测步骤：将图片输入到神经网络中，对图片进行特征提取，以获得图片的关键点；在虚拟点云构造网络中通过关键点信息构造虚拟点云；将虚拟点云和图片的真实点云进行体素化，获得体素组织；将体素化组织输入到目标检测网络中，获得检测结果；联合更新神经网络、虚拟点云构造网络和目标检测网络中的参数，以获得由神经网络、虚拟点云构造网络和目标检测网络组成的多模态目标检测模型；将待分类的图片输入到多模态目标检测模型中，以获得该图片的类别，本发明能够有效的提高目标检测的准确性。
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