-
公开(公告)号：CN118736528A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859960.7
申请日：2024-06-28
申请人： 山东大学
摘要： 本发明属于无人驾驶技术领域，提供了基于变结构卷积神经网络的无人驾驶目标识别方法及系统，本发明针对无人驾驶过程中需要识别行人、车辆和交通信号灯等目标，对卷积神经网络结构的主干网络进行改进，定义搜索空间的参数类型和取值范围，用蚁群算法改进冠豪猪算法的第三防御机制搜索方向及触发第四防御机制的条件，结合冠豪猪算法和蚁群算法各自优势，形成融合智能算法。利用得到快速收敛且具有良好全局搜索能力的融合智能算法作为搜索策略，根据已搜索空间生成新的结构参数向量，将这些向量转化为卷积神经网络结构模型并使用适应度函数评估，然后进行多次寻优，得到更准确的目标检测卷积神经网络模型，实现了更准确和快速的目标优化。
-
公开(公告)号：CN114722975A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210637423.9
申请日：2022-06-08
申请人： 山东大学
摘要： 本申请属于智能驾驶及大数据分析技术领域，具体涉及一种基于模糊理论和大数据分析的驾驶意图识别方法及系统，包括以下步骤：获取历史驾驶数据；对所获取的历史驾驶数据进行聚类分析，得到不同驾驶意图的聚类中心和簇团；根据所得到的聚类中心构建驾驶意图识别规则库；基于大数据分析对所得到的簇团内的不同驾驶意图参数进行模糊化处理，得到驾驶意图的置信度模糊隶属度函数；根据采集到的实时驾驶数据和所构建的驾驶意图识别规则库，识别所采集到的实时驾驶数据的驾驶意图；基于所得到的驾驶意图的置信度模糊隶属度函数，计算所识别出来的驾驶意图的置信度。
-
公开(公告)号：CN114610030B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210227656.1
申请日：2022-03-08
申请人： 山东大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D105/15
摘要： 本发明公开了一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统，包括：采用蚁群算法进行路径寻优，当本次最优方案与上次迭代形成的最优方案的综合成本相对误差小于设定阈值时，得到蚁群算法迭代的第一收敛结果；采用人工鱼群算法进行聚群、追尾，得到人工鱼群算法的第一次寻优结果；若第一收敛结果优于人工鱼群算法的第一次寻优结果，则在第一次寻优结果的基础上，采用蚁群算法继续寻优至收敛得到第二收敛结果；选取第一收敛结果和第二收敛结果中较小的结果作为最优路径；否则，采用人工鱼群算法继续路径寻优至收敛，此时得到的结果作为最优路径。本发明能够避免出现单一算法陷入局部最优的问题，使得规划结果更加准确和可靠。
-
公开(公告)号：CN114722975B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210637423.9
申请日：2022-06-08
申请人： 山东大学
摘要： 本申请属于智能驾驶及大数据分析技术领域，具体涉及一种基于模糊理论和大数据分析的驾驶意图识别方法及系统，包括以下步骤：获取历史驾驶数据；对所获取的历史驾驶数据进行聚类分析，得到不同驾驶意图的聚类中心和簇团；根据所得到的聚类中心构建驾驶意图识别规则库；基于大数据分析对所得到的簇团内的不同驾驶意图参数进行模糊化处理，得到驾驶意图的置信度模糊隶属度函数；根据采集到的实时驾驶数据和所构建的驾驶意图识别规则库，识别所采集到的实时驾驶数据的驾驶意图；基于所得到的驾驶意图的置信度模糊隶属度函数，计算所识别出来的驾驶意图的置信度。
-
公开(公告)号：CN114610030A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210227656.1
申请日：2022-03-08
申请人： 山东大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统，包括：采用蚁群算法进行路径寻优，当本次最优方案与上次迭代形成的最优方案的综合成本相对误差小于设定阈值时，得到蚁群算法迭代的第一收敛结果；采用人工鱼群算法进行聚群、追尾，得到人工鱼群算法的第一次寻优结果；若第一收敛结果优于人工鱼群算法的第一次寻优结果，则在第一次寻优结果的基础上，采用蚁群算法继续寻优至收敛得到第二收敛结果；选取第一收敛结果和第二收敛结果中较小的结果作为最优路径；否则，采用人工鱼群算法继续路径寻优至收敛，此时得到的结果作为最优路径。本发明能够避免出现单一算法陷入局部最优的问题，使得规划结果更加准确和可靠。
-
公开(公告)号：CN118710651A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410864320.5
申请日：2024-06-30
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762
摘要： 本发明提供了一种基于多传感器融合的无人驾驶点云实例分割方法及系统，本发明提出基于多传感器融合的点云分割方法，对获取的的点云对原始点云进行降采样以及地面分割，将获取到的图片进行分割得到的结果转换作为点云的附加信息，将附加信息作为先验数据形成所有目标实例的点云簇团，使用统计滤波得到粗分割结果，然后进行逐簇团的点云迭代聚类。对于每一个簇团，使用结合DBSCAN和孤立森林算法，提出的迭代孤立森林空间聚类算法，重复迭代直到点云簇团不再发生变化，最终得到点云的实例簇团。可以实现点云更准确的聚类分割，且将多传感器的数据进行有效融合，使实例分割的效率和准确度提高。
-
公开(公告)号：CN117873051A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310473628.2
申请日：2023-04-24
申请人： 山东大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 本发明涉及基于蚁群算法的作业路径规划方法及系统，包括以下步骤：构建栅格地图并初始化；将起点栅格、障碍栅格和蚂蚁走过的节点加入禁忌表；确定下一步可转移节点；若可转移节点不为零，则计算所有可转移节点的转移概率，确定蚂蚁下一步转移的栅格，并将转移后的栅格加入禁忌表；保存转移后增加的路径长及转移后的路径，若转移后的节点是终点栅格，该蚂蚁完成本次迭代的路径规划；若不是终点栅格则重复确定下一步可转移节点；所有蚂蚁完成路径规划后，当蚂蚁更新信息素，保存本次迭代的最优路径，进入下一次迭代；若当前迭代次数达到最大迭代次数，则结束，比较每次迭代得到的路径，以其中的最短路径作为路径规划结果。
-
公开(公告)号：CN118736522A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410863880.9
申请日：2024-06-29
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提出了一种基于智能优化的无人驾驶图像识别方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明采用折射反向学习机制改进波搜索算法的初始化，利用LEVY飞行改进波搜索算法的全局搜索，结合黄金正弦算法改进波搜索算法局部寻优中的发射电磁波过程，得到改进的波搜索算法；使用改进的波搜索算法对卷积神经网络结构的Triplet Attention注意力机制中添加的三个权重进行训练，得到改进的卷积神经网络结构用于进行无人驾驶图像的识别，本发明提高了无人驾驶图像识别的精度。
-
公开(公告)号：CN116453076A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310216918.9
申请日：2023-03-02
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06V10/778
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种融合灰狼策略和鲸鱼算法的目标检测方法及系统，包括：获取待检测图像；基于待检测图像，采用最优目标检测模型，得到待检测图像中的目标；其中，最优目标检测模型采用融合灰狼策略和鲸鱼捕食的算法，对目标检测模型的参数进行训练迭代得到；所述融合灰狼策略和鲸鱼捕食的算法，基于缩放因子和种群集中度，控制鲸鱼螺旋捕食策略、灰狼捕食策略和随机游走策略的执行概率，对每个个体的位置进行更新；所述缩放因子与两相邻周期最优适应度的比值相关；所述种群集中度与所有个体适应度之和相关。提高了目标检测模型的检测能力特别是小目标的检测能力。
-
公开(公告)号：CN114987487A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210789665.X
申请日：2022-07-06
申请人： 山东大学
摘要： 本发明属于自动导航驾驶技术领域，提供了一种智能驾驶多种隶属度模糊控制方法及系统。该方法包括，基于获取的每一控制周期内拖拉机或工程机械的位置相关参数，得到转向角；根据作业不同急迫程度，确定转向角的多种模糊隶属度函数；考虑拖拉机或工程机械实际运行工况参数，构建调整系数K；通过调整系数K，动态调节多种模糊隶属度函数，结合当前控制周期内拖拉机或工程机械的位置相关参数，确定下一个控制周期的转向角，以实现智能转向控制。本发明可以增加拖拉机或工程机械导航控制在复杂工况下的稳定性、安全性和准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
10 条记录 (耗时 0.019 秒)
