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公开(公告)号：CN117007066A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310722703.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T11/20
Abstract: 多规划算法集成的无人驾驶轨迹规划方法及相关装置，包括获取车辆环境感知数据，得到两类结果级的感知信息；将两类结果级的感知信息作为场景分析模型的输入，选择最优轨迹规划算法；采用贝塞尔曲线来生成车辆在结构化场景下的运动路径，并加之速度规划得到最终的运动轨迹；在非结构化场景下采用感知信息对非结构化场景进行表征，并利用改进的混合A*算法来搜索路径，得到最终的运动轨迹。本发明将城区环境下无人车的运动规划问题分解成为场景分析和轨迹规划两个可以进行单独建模的子问题。通过场景中交通参与者的状态特征与场景的栅格图实现对环境状态的表征，利用势场模型产生及时的奖励解决强化学习训练中稀疏奖励的问题。
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公开(公告)号：CN109974739B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910299485.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于高精度地图的全局导航系统，包括引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块；引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块依次连接：该系统通过构建引导线地图、全局引导线提取、导航地图构建等方法步骤离线创建导航地图，给出结构化场景下精确的导航地图信息。该导航系统能够适应与城区和高速等结构化场景，对于智能车在实际环境中的导航有重要作用。由于该系统对于高精度地图的要求简单，对场景具有很好的鲁棒性的，因此这一技术可广泛应用于无人驾驶汽车导航、智能车视觉辅助驾驶等领域。
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公开(公告)号：CN110097620A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910299097.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于图像和三维激光的高精度地图创建系统，该系统融合了图像数据和激光数据，通过数据处理模块、地图生成模块和地面标识参数化模块等方法步骤离线创建高精度地图，得到结构化城区环境下的包含语义信息的地图。由于系统具有高精度的检测效果和较高的自动化程度，能够适应大范围场景下的地图创建，对辅助无人车的场景感知、决策导航有着重要的意义，因此这一技术可广泛应用于无人驾驶汽车视觉导航、智能车视觉辅助驾驶等领域。
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公开(公告)号：CN106204530B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610481607.5
申请日：2016-06-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像配准的古代西夏文活字印刷术鉴别方法，其中图像配准算法主要采用基于动态树的非刚体配准，通过提取字符图像的边缘特征点，根据仿射迭代最近点(ICP)算法的配准结果来度量字符图像的形状相似性，将相似的图像预连接起来，并在此基础上动态地利用一致点漂移(CPD)方法进行图像的非刚体配准；通过比较图像配准算法的结果来衡量字符图像之间的误差，选择出具有相对准确配准结果的字符图像，从而判断这些字符图像是否是由相同类型的活字模板印刷而成，最后，再结合这些字符图像的其他特征来进一步论证此判断。本发明采用基于配准识别的方法更加科学，与人为地比较几何特征的方法相比也更方便和快捷。
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公开(公告)号：CN108917761A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810427773.6
申请日：2018-05-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种无人车在地下车库中的精确定位方法，该方法包括：激光点云地面分割模块、圆柱特征提取与特征匹配，以及非地面有效点选择模块、激光有效点合并与降采样模块、栅格地图产生与三维地图匹配模块、初始位姿模块。该方法的思路是利用圆柱特征，剔除激光点云场景中的动态障碍物，选择属于地下车库本身结构的激光有效点，然后利用地图匹配技术实现车辆精确定位。该方法对初始位姿的敏感性要远远低于传统方法，且具有较高的定位精度，适用于无人车在地下车库中的定位与导航，尤其适合在地下车库中含有大量动态障碍物的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107797973A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710892740.4
申请日：2017-09-27
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F17/2252 , G06N99/005
Abstract: 一种面向硬件实现的GBDT分类模型压缩方法，该方法引入自定义剪枝、自定义编码以及自定义寻址来实现模型结构上、参数上及寻址上的压缩，以此来降低模型的存储空间。在提取构建模型的必须参数后，对其中的预测值value数据进行近似，并在此基础上对于模型中的每棵决策树进行剪枝；对剪枝后的模型进行自定义寻址，并将寻址信息记入相应节点的参数信息当中；同时，对于模型中的每一组节点信息进行二进制组合编码后按序存入其类别对应的数组即实现了对GBDT分类模型的压缩。利用位运算读取节点编码中存储的参数信息即可实现模型重建。对原始模型的剪枝、模型参数的编码以及模型寻址过程的改变，使模型在硬件系统中的存储占用得到大幅降低。
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公开(公告)号：CN101839692B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010184619.4
申请日：2010-05-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种单相机测量物体三维位置与姿态的方法，利用单相机获得待测目标的图像，通过精确识别待测目标上的标记点，来确定待测目标的实时三维位置与姿态信息；根据检测场景和范围选定合适的相机，并对相机进行标定，获得相机的内外参数；根据待测目标设计目标标记点并将标记点合理布局；然后根据相机捕获的图像进行目标检测和特征点的识别，并将检测到的特征点与标记点进行匹配；最后根据测量点与物体标记点的对应关系来求待测目标的三维位置与姿态信息。对于非刚性物体还能够检测到物体是否有变形。本发明采用单相机来实现三维测量，能够获知目标在三维空间中的空间几何参数、位置与姿态等信息，降低了测量成本和测量系统的体积，并且便于操作。
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公开(公告)号：CN101459848B
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN200810236508.6
申请日：2008-12-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种分布式多格式数字视频转码结构设计方法，该方法对源视频文件解复用后将视频进行快速无缝分割，通过动态调度程序，将视频片段以及音频文件发送到各个转码PC上进行快速多格式的转码，在输入某一种格式的视频后只需解码一次，便能输出多种格式的码流，并且能对输出码流进行很好的码率控制，最后收集转码后的视频片段进行无缝拼接并与转码后的音频文件复用。本发明改善了像素域级联转码器的转码效率，增强了视频转码后的质量。
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公开(公告)号：CN101115200B
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200710017714.3
申请日：2007-04-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种运动矢量的精细粒度可伸缩编码方法，该方法首先采用运动矢量量化方法形成运动矢量的基本层和增强层，然后以分数位平面编码的方法对运动矢量的量化残差进行分数位平面编码，形成运动矢量的子平面可行截断点，再通过运动矢量编码码率优化的方法，形成运动矢量的优化截断点；最后通过联合码率分配的方法，对运动矢量数据和运动估计残差数据进行联合码率分配，以得到符合用户码率、时空分辨率需求的码流。从而改善了低码率情况下视频的传输应用问题，增强了可伸缩视频码流适应不同终端用户需求的能力。
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公开(公告)号：CN101478678A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200810236531.5
申请日：2008-12-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，该方法采用视频分割技术来得到感兴趣的区域ROI，采用感兴趣区域ROI的运动估计技术得到前景、背景的运动矢量树，采用边界判断的运动补偿技术得到每一个像素的运动轨迹，采用感兴趣区域的边界传递技术得到每一级低频帧的边界，采用基于感兴趣区域ROI的运动补偿时域滤波技术来去除时域冗余。将原来的视频分成较为独立的两部分区域，对于每一部分可以单独进行处理，通过上述方法实现基于感兴趣区域内容的可伸缩视频编码。在码率较低时，对于人们所关注的内容区域可以分配更多的码率，使得前景区域内容更加清晰，以达到较好的观看效果。
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