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[发明专利]一种基于行程时间特性的重点监测车辆判别方法-CN202310884840.8在审
发明人： 孙棣华;赵敏;黄嫘英 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行程时间特性的重点监测车辆判别方法，包括以下步骤：采集高速公路ETC数据，对通过两两相邻ETC门架的行车数据进行时空匹配；根据ETC时空匹配数据，计算通过两两相邻ETC门架的所有车辆的行程时间；提取多种典型路段的单车行程时间数据，设置行程时间阈值，筛选出有效行程时间记录，构建山区高速公路行程时间数据集；基于KDE‑FPCA进行车辆行程时间分布估计；基于CNN‑AM‑BiLSTM进行路段行程时间短时预测；基于行程时间分布及路段平均行程时间特点设计构建重点监测车辆特征数据集；设计构建重点监测车辆判别模型。本发明可适用于基于ETC数据的山区高速公路重点监测车辆判别，成本低、计算速率快。
一种基于行程时间特性重点监测车辆判别方法

[发明专利]一种适用于高速公路监控视频下的车牌目标检测方法-CN202310845871.2在审
发明人：廖孝勇;赵敏;孙棣华;刘俊毅;王世森;王璟婷;李扬扬;李林峰 -专利权人：重庆大学;重庆首讯科技股份有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于高速公路监控视频下的车牌目标检测方法，包括以下步骤：采用注意力机制改进SSD的检测分支，将高层特征图通过注意力模块得到的特征掩码与浅层特征图进行逐元素点乘；采用叠加的方式融合各层特征图，然后结合车牌特点，设计适用于高速公路场景下的注意力特征金字塔；在自建的数据集上训练车牌目标检测模型；用训练完毕的模型检测高速公路场景下的车牌目标，获取车牌目标的位置和大小。本发明适用于高速公路监控视频下的车牌目标检测方法，多尺度目标检测性能好，定位精度高，可直接应用于高速公路监控视频下的车牌目标检测。
一种适用于高速公路监控视频车牌目标检测方法

[发明专利]考虑单隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法-CN202010506485.7有效
发明人： 孙棣华;唐毅;王卫平;赵敏;王世森;陈星州;陈力云;黄启亮 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了考虑单隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法，包括：基于预测路段的道路实际数据，建立道路仿真模型；基于时空消耗理论，获取预测路段的道路实际通行能力，建立估计模型；将不同的交通流量大小作为输入量，获取根据所述道路仿真模型得到的预测路段的通行能力与根据所述估计模型得到的预测路段的通行能力的偏差；根据偏差，修正估计模型，得到预测路段的实际通行能力。本发明主要考虑高速公路中存在隧道与外场在道路属性上不同的介质对于道路实际通行能力的影响，通过仿真的方式分析其实际的通行能力，基于时空消耗理论建立了针对隧道的高速公路基本路段的实际通行能力估计模型，为缓解交通拥堵问题的缓解提供一定理论依据。
考虑隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法

[发明专利]适于夜间高速公路监控场景的车辆目标检测方法-CN202310872870.7在审
发明人：赵敏;孙棣华;夏龙强 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种适于夜间高速公路监控场景的车辆目标检测方法，包括以下步骤：提取高速公路的监控视频，获取待检测的图像；改进FCOS深度学习模型的主干网络结构，提取特征图；选用特征金字塔网络FPN融合特征图，获取多尺度特征图；对多尺度特征图进行目标分类和边界框回归，得到检测目标；训练目标检测模型；使用训练好的目标检测模型检测监控视频下的车辆目标。本发明适于夜间高速公路监控场景的车辆目标检测方法，能够有效提高夜间车辆目标特征提取的精确度，更好地应对场景中目标尺度变化大、干扰因素多等状况，实现在保证检测效率的同时提升检测精度。
适于夜间高速公路监控场景车辆目标检测方法

[发明专利]一种考虑跟踪误差约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法-CN202310857610.2在审
发明人： 孙棣华;赵敏;郭泽磊 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑跟踪误差约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：结合车辆与地面的作用力以及轮胎的侧偏现象，对车辆的受力进行分析化简，建立二自由度车辆动力学模型；将航向角误差以及横向轨迹误差作为控制器的跟踪目标，建立车辆轨迹跟踪的误差模型；建立误差转换函数对误差模型进行转换；基于误差转换模型，建立车辆轨迹跟踪的综合误差函数模型；设计滑模控制器对综合误差函数模型进行跟踪。本发明保证了系统在轨迹跟踪中同时具有较好的瞬态性能和稳态性能，保证了车辆轨迹跟踪中的精确性，避免了车辆因轨迹跟踪的误差过大而导致与其它车辆或是障碍物发生碰撞的可能性，进一步提升了行车安全。
一种考虑跟踪误差约束自动驾驶汽车轨迹控制方法

[发明专利]一种基于路侧激光雷达的3D车辆目标检测方法-CN202310885141.5在审
发明人： 孙棣华;赵敏;陈云 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于路侧激光雷达的3D车辆目标检测方法，包括：对原始激光雷达点云数据进行预处理；将预处理后的点云输入CenterPoint网络，提取点云的多尺度体素特征以及鸟瞰图特征，生成一阶段目标目标中心候选；采用改进的关键点采样方法选取关键点，利用PointNet网络提取关键点特征；利用两层Transformer结构将提取的鸟瞰图特征、关键点特征、点体素特征生成融合点云的多表征形式、多尺度和关键点相互关系的点间特征；利用二阶段检测头，结合感兴趣区域网格池化模块细化中心提案，并预测检测置信度。本发明引入注意力机制，增强了对于目标精细特征的提取能力，提高了目标检测能力，可适用于基于路侧激光雷达的车辆目标快速有效检测。
一种基于激光雷达车辆目标检测方法

[发明专利]一种多车型的混合交通中网联车辆跟驰行为刻画方法-CN202210873634.2有效
发明人： 孙棣华;赵敏;张弛;潘妍睿 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种多车型的混合交通中网联车辆跟驰行为刻画方法，属于智能交通信息技术领域。本发明包括以下步骤获取网联场景下t时刻和t+△t时刻观测路段跟驰车与前导车的运动参数；通过获取的所述运动参数计算t时刻观测路段跟驰车与前导车的速度差和位置差，以及t时刻车流平均速度；根据t时刻观测路段的跟车对组合类型，计算前导车对跟驰车的车型因素影响；通过获取的所述运动参数以及所述t时刻前导车对跟驰车的车型因素影响计算t时刻跟驰车的期望跟驰间距；根据上述步骤得到的数据计算t+T时刻跟驰车的加速度，从而对跟驰车的运动状态进行描述。本发明对对交通系统的动态运行规律进行仿真与分析，为交通的管理与控制提供理论依据。
一种车型混合交通中网联车辆行为刻画方法

[发明专利]一种基于宏观模型的近信号区混合交通可变限速控制方法-CN202310872967.8在审
发明人： 孙棣华;赵敏;何清妍 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宏观模型的近信号区混合交通可变限速控制方法，包括以下步骤：对近信号区路段进行功能和长度上的划分；将各路段的交通流信息周期性反馈给控制区域内的车辆；基于宏观模型构建适用于近信号区的混合交通可变限速模型；根据控制目标确定目标函数和约束条件，设计基于宏观模型的混合交通可变限速控制方法；控制设定时间间隔内每一控制路段内的车辆按照计算最优的速度执行速度调节过程。本发明给出了一种在新型混合交通条件下对近信号区混合车群有效控制的可变限速控制方法，为缓解近信号区内信号灯周期性调控和车辆换道带来的不利影响提供了新途径。
一种基于宏观模型信号混合交通可变限速控制方法

[发明专利]一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法-CN202210865904.5有效
发明人：赵敏;孙棣华;张栩豪;柴纪豪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法，该方法包括以下步骤：步骤1)确定隧道入口区域车辆理想行驶速度；步骤2)计算单个车辆瞬时一致性定量值步骤3)；计算隧道入口区域车辆协同一致性定量值步骤；4)评价隧道入口区域车车协同效果，本发明的一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法，可根据隧道入口区域的特点，确定了隧道入口区域车辆的理想速度，使得提出的一致性评价方法更具有针对性，同时，考虑了隧道入口区域车辆协同行驶过程中，位于不同位置的车辆对整体一致性的影响，可以使本发明建立的一致性评价方法更加贴合实际情况。
一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法

[发明专利]一种抑制隧道入口区域交通流负效应的网联动车控制方法-CN202210876423.4有效
发明人：赵敏;孙棣华;董旭东;王尧 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种抑制隧道入口区域交通流负效应的网联动车控制方法，其包括以隧道入口处为起点向上游选择一段长度为S的区域，构建车辆运动学模型，网联自动车利用通信感知设备感知控制区域内车的位置和速度，并对车道从右至左依次编号为1～n，路网中的网联自动车判断当前自己所处的车道，获取相邻车道中车辆类别、车辆纵向距离、车速，计算安全换道距离、安全换道间隙，并作出是否调整车速及是否换道的决策。本发明中综合考虑了网联自动车周围的所有车辆信息，为网联自动车的速度调整以及换道提供了数据基础；其根据每辆网联自动车的状态采用不同的换道算法，既能保证跟驰换道安全，又能抑制该区域的负效应影响。
一种抑制隧道入口区域通流负效应联动控制方法

[发明专利]一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法-CN202210585701.0有效
发明人： 孙棣华;刘忠诚;赵敏;梁勇康 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法，其特征在于，包括：利用路测设备获取控制区内的所有车辆的位置、速度和加速度；确定位于控制区域内的所有网联自动车；确定头车网联自动车和非头车网联自动车；对头车网联自动车应用第一车辆自动控制算法；对非头车网联自动车应用第二车辆自动控制算法。本发明实现了不同智能化等级车辆间的协同运动控制，提高了快速路车道缩减区的通行效率。
一种快速路车道缩减混合交通牵制控制方法

[发明专利]一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法-CN202010462591.X有效
发明人：赵敏;孙棣华;陈宇浩 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法，本发明一方面从语义信息、细节信息和感受野三个角度来构建各级特征信息均衡且充足的特征金字塔；另一方面，为了提升检测器对极端尺度目标的召回率，本发明摒弃手工设置Anchor尺寸和长宽比参数，利用网络自己学习出Anchor所需的尺寸和分布。本发明从特征金字塔和Anchor设置的角度重新设计单阶段检测器，从而提升单阶段检测器在多尺度目标上的检测精度同时兼顾检测速度。
一种基于深度学习适用于尺度目标检测阶段检测器设计方法

[发明专利]一种基于多特征级联匹配的高速公路外场车辆跟踪方法-CN202010581402.0有效
发明人：赵敏;孙棣华;张廷明 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征级联匹配的高速公路外场车辆跟踪方法，跟踪方法从高速公路外场实际环境出发，在车辆目标检测的基础上，融合了运动特征、表观特征和轨迹特征，并通过级联匹配，从而实现车辆的跟踪。本发明能有效降低因目标遮挡、目标丢失、目标变形、目标相似等因素造成的车辆目标匹配错误的情况，提高跟踪精度的同时满足实时性的要求。
一种基于特征级联匹配高速公路外场车辆跟踪方法

[发明专利]一种考虑检测设备分布的车检器数据修复方法-CN202210908725.5有效
发明人： 孙棣华;赵敏;向光华;王世森;谌锐;陈星州;任玲;王璟婷 -专利权人：重庆大学;重庆首讯科技股份有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑检测设备分布的车检器数据修复方法，属于电力电子技术领域。该方法包括：采集高速公路沿线布设的多源检测设备监测获得的交通流数据，进行完整性分析；基于Kendall相关系数，对多源检测设备监测获得的交通流数据进行一致性检验；根据完整性分析和一致性检验结果，确定不同检测设备分布下的车检器数据修复模型的输入输出关系，从而构建车检器数据修复模型的训练集和测试集；基于支持向量回归算法构建车检器数据修复模型，然后在训练集中，完成车检器数据修复模型的训练与模型参数的求解，之后在测试集中完成车检器数据修复模型的测试。本发明方法适应性强，能充分利用高速公路的多源数据，有效修复车检器中缺失数据或异常数据。
一种考虑检测设备分布车检数据修复方法

[发明专利]一种基于稠密残差结构的点云特征提取方法-CN202211464457.9在审
发明人：王博思;孙棣华;赵敏;陈新海;张迪思 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稠密残差结构的点云特征提取方法，包括：获取待检测的点云；利用点云特征提取网络提取点云的特征，其中，点云特征提取网络包含两个或以上顺序连接的特征提取阶段，每个特征提取阶段为一个稠密残差结构，稠密残差结构包含两个或以上的稠密连接的残差结构，每个残差结构包括顺序连接的第一MLP层、第一BN层、第一激活层、第二MLP层和第二BN层，每个残差结构还包括第二激活层，其中，对于每个残差结构，第一MLP层的输入和第二BN层的输出相加之后输入第二激活层，第二激活层的输出即为残差结构的输出，通过点云特征提取网络实现点云的分阶段分区域的特征提取。该方法可以实现对目标更加精确的分类或分割。
一种基于稠密结构特征提取方法

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