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公开(公告)号：CN112053587B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010952093.3
申请日：2020-09-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于自动驾驶车辆的自动让位方法、存储介质和系统，其中的方法包括：响应于当前停车场的车位需求信号，获取所述当前停车场的空余车位数量；若所述当前停车场的空余车位数量为零，则获取所述当前停车场中的自动驾驶车辆的信息；根据所述自动驾驶车辆的信息向所述自动驾驶车辆发送让位信号，以使所述自动驾驶车辆驶离所述当前停车场，并将所述自动驾驶车辆所占用的停车位作为空余车位。上述方案能在最大程度内保证人工驾驶车辆可以及时停进停车场，节约用户的停车时间，为用户提供便利。
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公开(公告)号：CN113221843A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110631751.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，尤其为一种基于经验模态分解特征的驾驶风格分类方法，包括以下步骤：步骤S1、选择转弯事件作为判断驾驶风格的事件片段；步骤S2、收集数据，根据方向盘转角方差进行转弯事件提取；步骤S3、在每个转弯事件内对横向加速度和速度特征进行EMD分解，对得到的若干I MF进行特征参数计算，对特征参数形成的特征矩阵进行PCA降维，根据累积贡献率筛选特征参数。本发明通过采用EMD信号分解的方法，筛选出能代表原始信号主要特性能量大的高频分量，丰富了原始样本数据。特征信号选择时同时考虑了横纵两个方向，通过PCA累积的主成分贡献率进行特征参数选择，保证了特征参数提取的独立性与准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110766677A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911015172.5
申请日：2019-10-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于机器视觉检测领域，特别是涉及一种基于机器视觉的气囊点爆过程参数与异常的自动检测方法；该方法首先设计了多台相机与气囊的空间位置关系，以保证算法可以以较高的鲁棒性对气囊点爆过程参数测量与异常检测。在气囊点爆过程开始的同时多台相机进行同步图像采集至点爆过程结束；对图像整理与分组，将分组后的图像进行气囊分割，生成气囊的Vapprox-t曲线，划分气囊点爆过程；在气囊点爆过程的Tt1～Tt2时间段进行气囊弹出异常检测，对气囊点爆过程的Tt2～Tt3时间段对气囊空间拓扑形状进行恢复与气囊各参数测定，最终显示气囊点爆过程的参数与异常信息；本发明检测过程高效灵活,检测结果可视性良好,适用范围广,可以适用于汽车中所有位置的气囊。
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公开(公告)号：CN112053587A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010952093.3
申请日：2020-09-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于自动驾驶车辆的自动让位方法、存储介质和系统，其中的方法包括：响应于当前停车场的车位需求信号，获取所述当前停车场的空余车位数量；若所述当前停车场的空余车位数量为零，则获取所述当前停车场中的自动驾驶车辆的信息；根据所述自动驾驶车辆的信息向所述自动驾驶车辆发送让位信号，以使所述自动驾驶车辆驶离所述当前停车场，并将所述自动驾驶车辆所占用的停车位作为空余车位。上述方案能在最大程度内保证人工驾驶车辆可以及时停进停车场，节约用户的停车时间，为用户提供便利。
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公开(公告)号：CN111797810A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010696894.8
申请日：2020-07-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种行车过程中驾驶员前视预瞄区域的获取方法，包括如下步骤：步骤一、在行驶过程中同步采集驾驶员视角的前视图像及行车记录仪获取的路况图像，并获取驾驶员视角图像坐标系下的行车眼动数据；步骤二、对所述驾驶员视角图像进行图像矫正；步骤三、获得所述驾驶员视角图像坐标系下的注视点，并且计算采样周期内的修正注视点图像坐标；步骤四、对所述驾驶员视角图像和所述行车记录以获取的路况图像进行匹配，消除驾驶员视角图像的动态抖动，获取消除抖动后的修正注视点图像坐标；步骤五、将所述消除抖动后的修正注视点图像坐标投影到世界坐标系，得到驾驶员前视预瞄区域。
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公开(公告)号：CN111797810B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010696894.8
申请日：2020-07-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种行车过程中驾驶员前视预瞄区域的获取方法，包括如下步骤：步骤一、在行驶过程中同步采集驾驶员视角的前视图像及行车记录仪获取的路况图像，并获取驾驶员视角图像坐标系下的行车眼动数据；步骤二、对所述驾驶员视角图像进行图像矫正；步骤三、获得所述驾驶员视角图像坐标系下的注视点，并且计算采样周期内的修正注视点图像坐标；步骤四、对所述驾驶员视角图像和所述行车记录以获取的路况图像进行匹配，消除驾驶员视角图像的动态抖动，获取消除抖动后的修正注视点图像坐标；步骤五、将所述消除抖动后的修正注视点图像坐标投影到世界坐标系，得到驾驶员前视预瞄区域。
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公开(公告)号：CN110766677B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911015172.5
申请日：2019-10-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于机器视觉检测领域，特别是涉及一种基于机器视觉的气囊点爆过程参数与异常的自动检测方法；该方法首先设计了多台相机与气囊的空间位置关系，以保证算法可以以较高的鲁棒性对气囊点爆过程参数测量与异常检测。在气囊点爆过程开始的同时多台相机进行同步图像采集至点爆过程结束；对图像整理与分组，将分组后的图像进行气囊分割，生成气囊的Vapprox‑t曲线，划分气囊点爆过程；在气囊点爆过程的Tt1～Tt2时间段进行气囊弹出异常检测，对气囊点爆过程的Tt2～Tt3时间段对气囊空间拓扑形状进行恢复与气囊各参数测定，最终显示气囊点爆过程的参数与异常信息；本发明检测过程高效灵活,检测结果可视性良好,适用范围广,可以适用于汽车中所有位置的气囊。
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