公开(公告)号：CN113534790B

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202110540239.8

申请日：2021-05-18

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  广西交通设计集团有限公司

发明人： 李晓欢 ,  陈明凤 ,  王长海 ,  唐欣 ,  陈倩 ,  罗海宇

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本申请提供了一种路径规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及控制与决策技术领域。该方法包括：确定搜索空间中的运动粒子和预设的随机树中的起始点和目标点，生成随机节点，生成第一引力，基于预设的适应度函数确定运动粒子中适应度最小的目标粒子，生成第二引力，生成中间树节点，生成目标路径。本申请实施例在新节点的生成过程中，通过粒子群算法得到的全局最优的粒子，克服了现有技术中随机性强、算法运算量大、不容易收敛的缺陷，加入全局最优粒子对新节点的引力，使得新节点的生成有一定的偏向性，但又不过于的依赖目标节点，不会过度的依赖目标节点，会尽可能减少新节点的生成失败，降低路径规划所需的时间。

公开(公告)号：CN113534790A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110540239.8

申请日：2021-05-18

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  广西交通设计集团有限公司

发明人： 李晓欢 ,  陈明凤 ,  王长海 ,  唐欣 ,  陈倩 ,  罗海宇

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本申请提供了一种路径规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及控制与决策技术领域。该方法包括：确定搜索空间中的运动粒子和预设的随机树中的起始点和目标点，生成随机节点，生成第一引力，基于预设的适应度函数确定运动粒子中适应度最小的目标粒子，生成第二引力，生成中间树节点，生成目标路径。本申请实施例在新节点的生成过程中，通过粒子群算法得到的全局最优的粒子，克服了现有技术中随机性强、算法运算量大、不容易收敛的缺陷，加入全局最优粒子对新节点的引力，使得新节点的生成有一定的偏向性，但又不过于的依赖目标节点，不会过度的依赖目标节点，会尽可能减少新节点的生成失败，降低路径规划所需的时间。

公开(公告)号：CN113589288B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202110704069.2

申请日：2021-06-24

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  霍科辛 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G01S13/93 ,  G01S13/931 ,  G01S13/937

摘要： 本申请提供了一种基于毫米波雷达的目标筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取毫米波原始数据，确定毫米波原始数据中对应的扫描点；确定各扫描点的特征数据，基于归一化处理后的特征数据，采用预设的聚类算法对扫描点进行聚类，基于各组聚类点中扫描点的特征数据，确定各组聚类点对应的物体类型，确定目标物体。本申请实施例通过提取毫米波数据的特征数据，将特征数据进行归一化处理，通过预设的聚类算法对扫描点进行聚类，并基于各类聚类点的特征数据，确认目标物体，通过特征数据的聚类，能够有效排除非车辆、船只障碍物，并区分移动中的车辆、船只和非移动车辆、船只，为自动驾驶提供技术支持。

公开(公告)号：CN112561395B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202011565407.0

申请日：2020-12-25

申请人： 桂林电子科技大学 ,  广西综合交通大数据研究院

发明人： 李晓欢 ,  唐峯竹 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q10/047

摘要： 本公开提供了一种无人机协同方法、系统、装置、电子设备及存储介质，涉及无人机协同领域。该方法包括：获取待执行任务和待执行任务的特征；将待执行任务基于特征分配至多个无人机，基于每个无人机需要执行的待执行任务的特征，确定每个无人机执行待执行任务的顺序，并下发任务执行指令。本公开实施例基于待执行任务的特征对待执行任务进行分配，并对每个无人机执行的任务进行再次分配，确定每个无人机执行任务的顺序，分层的分布式方法能够灵活处理高度动态的任务，满足动态任务的需求，提高系统鲁棒性，并且对现有任务进行再分配，提高任务的完成度和完成效率，同时将复杂的多任务协同问题转化为相对简单的路径规划问题，提高无人机的协同效率。

公开(公告)号：CN113219439B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202110379595.6

申请日：2021-04-08

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  苏昭宇 ,  唐欣 ,  陈倩

IPC分类号： G01S7/487 ,  G01S7/493 ,  G01S17/89 ,  G06T17/00 ,  G06T19/20

摘要： 本申请实施例提供了一种目标主干点云提取方法、装置、设备及计算机存储介质，涉及激光雷达技术领域。该方法包括：获取目标平面的原始点云的坐标信息，确定目标平面的平面种子点；采用预设的线性模型对目标平面进行拟合，确定目标平面的拟合模型；采用预设的算法确定拟合模型中的主干点云，得到目标平面的主干点云。本申请实施例通过各激光点的坐标信息，采用坐标信息，能够有效去除原始点云中坐标高度值过高的激光点，采用线性模型能够有效模拟去除过高点后的点云的拟合平面，然后基于该拟合平面，进一步去除该拟合平面中过高或者距离过大的激光点，保证过高点和干扰点完全被去除，提升点云的精确度，方便后续点云的使用。

公开(公告)号：CN113535388B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202110711120.2

申请日：2021-06-25

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  陈明凤 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06F9/455

摘要： 本申请提供了一种面向任务的服务功能聚合方法，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取预设时间段内的至少一个任务；对各任务进行任务分解，得到各任务分别包含的虚拟网络功能；计算各虚拟网络功能计算各任务之间的任务相似度，基于任务相似度对至少一个任务进行分类。本申请实施例从任务角度出发，根据任务相似度对任务进行分类，在同一类内根据底层物理资源的限制进行功能聚合。提高了聚合效率，降低了实例化成本，提高了物理资源利用率；此外在类内聚合时本申请从底层物理资源的约束下进行聚合，考虑了底层物理资源限制，提高了映射时请求接受率和降低了物理资源碎片化。

公开(公告)号：CN112508924B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202011483335.5

申请日：2020-12-15

申请人： 桂林电子科技大学 ,  广西综合交通大数据研究院

发明人： 李晓欢 ,  卢昌达 ,  赵峰 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种小目标检测识别方法、装置、系统和存储介质。小目标检测识别方法包括：获取待检测识别的目标图像；将所述目标图像输入到预设的卷积神经网络模型中进行检测识别并输出检测识别结果；其中，预设的所述卷积神经网路模型可对所述目标图像进行卷积处理、残差处理、下采样处理以及特征融合处理，得到目标图像特征融合结果，并对得到的所述目标图像特征融合结果进行检测识别。通过获取图像并将图像通过预设的卷积神经网络模型进行包括卷积处理、残差处理、下采样处理以及特征融合处理等处理之后，进行检测识别，能够有效地检测出图像中的小目标，提高图像检测识别的准确性和精度，提高检测识别的效率。

公开(公告)号：CN113589288A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110704069.2

申请日：2021-06-24

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  霍科辛 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G01S13/93 ,  G01S13/931 ,  G01S13/937

摘要： 本申请提供了一种基于毫米波雷达的目标筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取毫米波原始数据，确定毫米波原始数据中对应的扫描点；确定各扫描点的特征数据，基于归一化处理后的特征数据，采用预设的聚类算法对扫描点进行聚类，基于各组聚类点中扫描点的特征数据，确定各组聚类点对应的物体类型，确定目标物体。本申请实施例通过提取毫米波数据的特征数据，将特征数据进行归一化处理，通过预设的聚类算法对扫描点进行聚类，并基于各类聚类点的特征数据，确认目标物体，通过特征数据的聚类，能够有效排除非车辆、船只障碍物，并区分移动中的车辆、船只和非移动车辆、船只，为自动驾驶提供技术支持。

公开(公告)号：CN113535381A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110637857.4

申请日：2021-06-08

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  陈明凤 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06N3/12 ,  G06N3/00

摘要： 本申请提供了一种基于改进遗传算法的服务功能链映射方法、装置及设备，涉及计算机技术领域。该方法包括：基于任务请求中的虚拟网络功能和物理节点信息的映射方案生成染色体；生成初始种群；基于适应度值确定个体最优染色体集合和群体最优染色体并进行迭代，得到目标群体最优染色体，目标群体最优染色体对应的映射方案为目标映射方案。本申请实施例通过对多条服务功能链的映射方案进行混合多编码，不论对哪部分进行交叉、变异都不会对编码的其他部分造成影响，降低了算法复杂度和时间复杂度，通过最优交叉，每个个体可以根据当前搜索状态动态调整搜索策略，通过自由交叉，可以扩大搜索空间避免陷入局部最优，从而引导SFC映射趋近最优解。

公开(公告)号：CN112712036A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011632849.2

申请日：2020-12-31

申请人： 广西综合交通大数据研究院 ,  桂林电子科技大学

发明人： 李晓欢 ,  马新舒 ,  陈倩 ,  唐欣

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

摘要： 本公开提供了一种交通标志识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及图像识别技术领域。该方法包括：采用预设的聚类算法对交通标志数据集中的交通标志进行聚类，确定各类交通标志的尺寸；采用预训练的目标检测模型对待识别的图像数据进行识别，确定与尺寸对应的目标交通标志。本公开实施例通过预设的聚类算法，消除无效数据对聚类中心的影响，大大提高了先验框与交通标志之间的匹配度，不仅有利于降低训练网络的复杂度，缩短网络训练时间，而且有助于提高模型的检测精度，增加残差结构来增强了浅层网络的特征提取能力；通过增加预测尺度和锚框数量，能够使用提取的浅层特征图进行预测，提高对交通标志的检测准确率。