公开(公告)号：CN117877067A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311791152.3

申请日：2023-12-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 常发亮 ,  刘辉 ,  刘春生 ,  黄一鸣 ,  郝鹏辉 ,  周君

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种瞬时行人过马路意图预测方法、系统、介质及设备，涉及交通安全技术领域。该方法包括步骤：获取目标行人过马路时的非可视化观测信息和可视化观测信息，非可视化观测信息和可视化观测信息均为瞬时观测信息；提取瞬时观测信息中的短时特征；使用短时特征匹配长时特征池中相应的伪长时特征，并将伪长时特征与短时特征拼接，完成对多模态长短时特征的提取；根据不同模态之间的关联强度对多模态长短时特征进行融合操作，得到融合特征；对融合特征进行过马路意图预测，得到预测结果。本发明解决了现有方法未考虑到的瞬时观测导致的特征缺失和多模态长短时特征融合问题，提高了在瞬时观测下行人过马路意图预测方法的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN117876983A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311786414.7

申请日：2023-12-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 常发亮 ,  刘辉 ,  刘春生 ,  郝鹏辉 ,  黄一鸣 ,  周君

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明涉及轨迹预测技术领域，尤其涉及一种不完整观测下弱势道路使用者轨迹预测方法及系统。该方法包括步骤：获取弱势道路目标使用者的不完整观测信息，利用带有完整运动模式记忆块的特征提取网络对不完整观测信息进行特征提取，得到伪完整运动特征；对不完整观测信息进行特征提取，得到不完整运动特征与时间记忆向量，将不完整运动特征、时间记忆向量与伪完整运动特征进行融合，得到时空融合特征；构建观测存取融合网络，利用观测存取融合网络对时空融合特征进行识别，得到弱势道路目标使用者轨迹的预测结果。本发明有效提高了不完整观测下的第一视角弱势道路使用者轨迹预测的性能。

公开(公告)号：CN119636794A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411684413.6

申请日：2024-11-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 常发亮 ,  赵朝阳 ,  刘春生 ,  刘辉 ,  黄一鸣 ,  周君

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于人机协作的强化学习自动驾驶方法及系统，属于自动驾驶技术领域。包括：获取自动驾驶车辆的当前状态；将自动驾驶车辆的当前状态输入训练好的自动驾驶网络进行处理，以获取自动驾驶车辆当前时刻的决策动作；引入无奖励策略学习方法，以人类接管成本最小化、动作分布熵和平稳度最大化为目标，通过显式干预机制和隐式干预机制对自动驾驶网络进行训练。设计了显式和隐式干预的价值函数，以最小的人类接管成本和舒适度最大化为目标，训练智能体在不可见的交通场景中进行驾驶；解决自动驾驶汽车在复杂动态交通环境中的策略优化问题。

公开(公告)号：CN119516505A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411684420.6

申请日：2024-11-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 常发亮 ,  侯焱鼎 ,  刘春生 ,  黄一鸣 ,  周君 ,  郝鹏辉

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于仿生复眼阵列相机的车辆检测方法，属于自动驾驶技术领域。包括：获取多视角的单相机图像，分别对多个单相机图像进行特征提取，生成对应的相机特征和语义分割预测结果；通过基于语义信息的注意力机制对相机特征和语义分割预测结果进行处理并映射至三维网格地图，获取体素特征；通过基于深度信息的注意力机制对体素特征进行处理，生成最终特征表示；结合3D卷积和可变形卷积对多视角的最终特征表示进行融合，生成三维网格的占用情况并判断三维网格中是否存在车辆。能够融合相机重叠区域的多视角信息，解决大视场角下的车辆感知与检测存在的检测准确性有待提高的问题。

公开(公告)号：CN117372900A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311279151.0

申请日：2023-09-28

Applicant: 山东大学

Inventor： 刘春生 ,  苗朝阳 ,  常发亮 ,  黄一鸣 ,  郝鹏辉 ,  周君

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/54 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的交通路口旋转多目标跟踪方法及系统，输入交通视频流，逐帧进行旋转目标检测，训练旋转注意力相似性学习模块，提取目标对象的特征；计算第t与第t‑1帧目标跟踪对象的特征之间的余弦距离；计算第t帧目标检测对象的检测框与第t帧目标跟踪对象的预测框之间的欧式距离和面积交并比；根据欧式距离划分邻近检测框和疏远检测框；针对邻近检测框，将第一代价矩阵输入到匈牙利算法中，得到第一次跟踪轨迹；针对疏远检测框和第一次匹配失败的目标跟踪对象，将第二代价矩阵输入到匈牙利算法中，得到第二次跟踪轨迹；将第一次和第二次跟踪轨迹合并，得到第t帧图像的目标跟踪对象的跟踪轨迹，更新目标跟踪对象列表。

公开(公告)号：CN119599904A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411684196.0

申请日：2024-11-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 常发亮 ,  刘宏宇 ,  刘春生 ,  郇恒强 ,  王德鑫 ,  周君

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于自监督条件扩散模型的点云补全方法及系统，包括：获取目标图像；分割所获取的目标图像，将目标图像的分割信息映射到点云空间，得到初步残缺点云；对所得到的初步残缺点云进行点云去噪处理；根据去噪后的初步残缺点云和采用多尺度特征融合机制的自监督条件扩散模型捕捉点云空间几何特征，推测补全缺失点云，生成完成的点云数据，完成基于自监督条件扩散模型的点云补全。