公开(公告)号：CN120039245A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510347563.6

申请日：2025-03-24

Applicant: 燕山大学

Inventor： 焦晓红 ,  唐文滨 ,  张亚辉 ,  方嘉仪 ,  薛佳琪 ,  张婷

IPC: B60W20/11 ,  B60W20/15

Abstract: 本发明公开了一种基于个性化温控的冷链混动车能耗优化控制方法，属于冷链运输车辆能耗优化领域，包括：获取冷链混动车的行程信息，初始化车辆关键参数；利用行程信息及车辆关键参数计算座舱温差和货舱温差，建立个性化温控能耗预测模型进行个性化温度控制；设计基于自适应神经网络模糊推理系统的参考SOC预测模型预测电池参考SOC；结合个性化温控能耗预测模型和参考SOC预测模型，定义考虑燃油、电能及温控能耗的多目标优化问题，构建基于自适应动态规划的能量管理模型；应用能量管理模型，实时调节各动力源间功率分配，优化控制车辆整体能耗。本发明解决了冷链混动车复杂强时变环境中多维信息融合的个性化温控及实时优化能耗问题。

公开(公告)号：CN119963811A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510025897.1

申请日：2025-01-08

Applicant: 燕山大学

Inventor： 闻佳 ,  李佳林 ,  张婷 ,  王欣怡

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于体素裁剪和精细化几何形状的3D目标检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：S1数据预处理，将训练使用的数据集中的点云帧沿着X、Y和Z轴方向裁剪成固定大小；S2构建网络模型并进行模型训练：首先准备好训练使用的点云数据，数据包括点云场景数据和目标标签数据；接着构建网络模型，并且设置好每个模块的超参数；然后将训练数据送入网络模型进行训练，整个训练过程中通过Adam算法来优化模型，从而得到表现最好的网络模型权重；最后保存好网络模型权重；S3模型测试：使用测试集数据验证模型效果。本发明能够实现精确的3D目标检测，有效解决感受野受限和目标几何形状缺失问题，并且通过体素裁剪加快模型的推理速度。

公开(公告)号：CN114881308B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202210440834.9

申请日：2022-04-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 焦晓红 ,  王振南 ,  张亚辉 ,  张婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了基于元学习的网联车辆速度预测方法，所述方法概括为：利用归一化方法对网联车辆驾驶数据进行预处理以及构建预测模型的学习任务集；结合元学习方法构建时间‑通道注意力卷积网络速度预测模型以提高预测模型的适应性；将上述基于元学习的网联车辆速度预测模型在大量的学习任务上展开学习并得到元学习器；将元学习器在新道路环境下通过少量数据进行几轮训练即可生成适应新环境的时间‑通道注意力卷积网络的参数并可达到很高的预测精度。

公开(公告)号：CN114881308A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210440834.9

申请日：2022-04-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 焦晓红 ,  王振南 ,  张亚辉 ,  张婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于元学习的网联车辆速度预测方法，所述方法概括为：利用归一化方法对网联车辆驾驶数据进行预处理以及构建预测模型的学习任务集；结合元学习方法构建时间‑通道注意力卷积网络速度预测模型以提高预测模型的适应性；将上述基于元学习的网联车辆速度预测模型在大量的学习任务上展开学习并得到元学习器；将元学习器在新道路环境下通过少量数据进行几轮训练即可生成适应新环境的时间‑通道注意力卷积网络的参数并可达到很高的预测精度。