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[发明专利]一种基于回归的车道线检测方法及系统-CN202110290948.5有效
发明人：郑南宁;朱丹彤;黄宇豪;王圣琦;南智雄 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开一种基于回归的车道线检测方法及系统，方法具体为：将待检测图像输入至训练好的车道线关键点回归网络模型中，得到一系列的车道线关键点及其类别置信度，并根据所述类别置信度对所述车道线关键点进行筛选，保留置信度大于预设值的车道线关键点作为聚类和拟合时使用的车道线关键点；通过透视变换函数将待检测图像的点变换到鸟瞰图图像下进行DBSCAN聚类，将预测的整张图像内的车道关键点分为不同的车道线上的特征点；根据车道线在实际场景中的形状和所述特征点，采用二次反比例曲线拟合得到车道线检测结果；无需对图像进行复杂的预处理，无需对图像中的每一个像素点进行类别分割，可以识别任意多条车道线，且对多种天气环境下的场景下的检测都具有良好的适应性。
一种基于回归车道检测方法系统

[发明专利]基于车载激光雷达点云的三维目标自适应检测方法及系统-CN202110516998.0有效
发明人：郑南宁;闫欣蕊;黄宇豪;陈仕韬;南智雄;辛景民 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开一种基于车载激光雷达点云的三维目标自适应检测方法及系统，将激光雷达点云栅格化后提取不同尺度的三维特征图和鸟瞰视角下的二维特征图；对激光雷达点云进行最远点采样得到稀疏采样点，分别将原始点云特征、不同尺度的三维特征图、鸟瞰视角下的二维特征图整合至稀疏采样点，丰富采样点特征表达；以采样点特征为输入，通过偏移预测和目标自适应的邻域划分方法生成与目标更加匹配的候选参考点及其对应特征；通过采样点特征和候选参考点特征分别得到目标候选框的分类和回归预测结果；最后进行目标候选框参数精细化；本发明能够在检测精度上超越所有现有基于稀疏候选框的方法和大多数基于稠密候选框的方法。
基于车载激光雷达三维目标自适应检测方法系统

[发明专利]一种人机交互场景下的注意对象预测方法-CN202211637334.0在审
发明人：张富春;南智雄;马宗楠;高崇金 -专利权人：延安大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人机交互场景下的注意对象预测方法，包括：构建外界刺激信息特征提取模型、任务注意力指导模型及构建解码器图像上采样模型，并基于三个模型获得任务注意力神经网络；构建任务注意力神经网络的损失函数，损失函数包括注意力损失函数、权重交叉函数、VAE模型损失函数及任务预测损失函数；基于损失函数对任务注意力神经网络进行监督训练，基于训练后的任务注意力神经网络对目标图像进行处理，获得目标图像每一个像素点的分类类别。本发明从第三视角预测了人的注意力，有效地增强了人机交互方向的应用可能。还构建了人类在日常活动中各种任务以及相应的次级任务中的注意力模型，更有利于挖掘不同任务之间的区别和深层特征。
一种人机交互场景注意对象预测方法

[发明专利]基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法-CN202210925839.0在审
发明人：马宗楠;张富春;南智雄 -专利权人：延安大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法,包括以下步骤：获取初始图像样本，根据初始图像样本通过人体注意力模块获取视觉注意概率图，根据初始图像样本对初始图像样本中手的关键点进行检测并进行高斯滤波获得手位置概率图，根据所述初始图像样本通过全局语义与局部轮廓模块提取物体轮廓信息；基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行基于空间注意力的融合，再进行深监督处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图，完成意图对象预测。本发明基于深监督机制整合了全局语义与局部轮廓信息，人体注意力和手部关键点的线索，预测以自我为中心的图像中的短期下一个活动对象。
基于路径网络结构监督机制意图对象预测方法

[发明专利]一种无人车双闭环纵向控制方法、系统及设备-CN202110477935.9有效
发明人：郑南宁;詹钧翔;张唐一可;史佳敏;关鑫;南智雄 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明提出了一种无人车双闭环纵向控制方法、系统及设备，计算速度和加速度的平滑参考；根据原始速度指令变化率的不同，采用松耦合模式和紧耦合模式计算内部平滑参考基于速度外环—加速度内环的双闭环PID控制器，PID速度环引入平滑前馈，利用先验的前馈控制消除控制变量的大部分变化，再通过PID反馈控制消除剩余扰动影响，得到PID速度环输出；PID加速度‑油门环引入模糊逻辑，自适应调节参数，得到基于模糊逻辑的PID控制变量；采用重心法对模糊控制器输出变量去模糊化，对模糊集合的面积重心相应的输出进行解算，获得加速度‑油门环PID参数，适用于无人驾驶汽车，能在不依赖动力学建模的条件下，实现准确、平稳和舒适的纵向控制效果。
一种无人闭环纵向控制方法系统设备

[发明专利]基于深度学习的交通场景联合目标检测和语义分割方法-CN202010604812.2有效
发明人： 南智雄;彭极智;米唯实;徐林海;辛景民;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的交通场景联合目标检测和语义分割方法。该方法实现目标包括：构建基于深度学习的联合目标检测和语义分割网络，其通过将SE模块纳入Skip‑Connection机制中形成语义信息丰富的编码器‑解码器特征图，并设置了一种新的候选框初始化机制生成密集且多尺度的目标候选框，采用空洞卷积扩大感受野获取了全局信息，对分割分支采用Self‑Attention模块优化了语义分割的特征分布，并在语义分割和目标检测之间采用了Cross‑Attention模块优化了二者的性能，同时，目标检测和语义分割任务之间可以互惠互利，有效提高了交通场景中联合目标检测和语义分割结果的精度。仿真结果表明，相比现有方法，本发明对交通场景中的联合目标检测和语义分割精度均有较大提高。
基于深度学习交通场景联合目标检测语义分割方法

[发明专利]一种自主移动机器人及其路径导航和路径规划方法、系统-CN202011192592.3有效
发明人：郑南宁;简志强;张崧翌;陈仕韬;辛景民;南智雄 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种自主移动机器人及其路径导航和路径规划方法、系统，方法包括全局规划过程和局部规划过程；具体如下：获取定位信息和感知信息；根据所述定位信息和感知信息生成代价地图，所述代价地图用于A星路径搜索，得到初始导航路径；对所述初始导航路径进行优化，对优化后路径的顶点进行采样，取出其中的关键点进行插值，得到全局导航路径；根据定位信息和所述全局导航路径生成待选路径组；根据实时感知信息对每一条待选路径进行评价，得到最优路径，并输出；能够在大范围内快速搜索出接近最优的导航路径，得到一系列描述全局导航路径的点，对全局导航路径的点进行调整和选择，得到能够满足曲率连续和无碰撞的需求全局导航路径。
一种自主移动机器人及其路径导航规划方法系统

[发明专利]一种曲率连续的路径规划方法、系统及设备-CN202110076203.9有效
发明人：郑南宁;简志强;张崧翌;南智雄;符嘉玮;陈仕韬 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种曲率连续的路径规划方法、系统及设备，方法包括以下步骤：获取原始路点，生成曲率变化率连续的自然参数曲线，定义局部规划使用的坐标架；获取机器人在笛卡尔坐标系的位姿，基于所述位姿得到机器人在所述坐标架中的对应点；进一步解算出机器人在以所述坐标架为横轴的曲线坐标系下的位姿；在曲线坐标系下采样多个目标点，利用所述多个目标点和作为边界条件解算出多条路径的参数曲线，再将每一条路径从曲线坐标系转换回笛卡尔坐标系；采用损失函数对每一条路径进行评价，损失最小的路径作为当前最优路径，在曲线坐标系中进行规划仍然可以保证规划路径的曲率连续性，可以在顺应全局导航路径趋势的同时，实现局部避障。
一种曲率连续路径规划方法系统设备

[发明专利]一种车辆的车道保持控制方法-CN201810004757.6有效
发明人：孙宏滨;南智雄;于铭瑞;魏平;徐林海;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： B60W30/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种车辆的车道保持控制方法。首先利用车载摄像机捕获的图片进行车道线检测。然后将检测到的车道线从图像坐标系转换到车体坐标系下。本专利提出“虚拟车道线”和“真实车道线”这两个概念，结合真实车道线位置信息和虚拟车道线位置信息计算车辆偏离车道的角度和偏离程度。最后根据偏离量计算转向控制量,实现车道保持。
车道保持车道线虚拟车道车辆偏离车道车道线检测车体坐标系车载摄像机图像坐标系信息计算转向控制偏离量线位置捕获偏离转换检测图片

[发明专利]一种基于语义推理和时空记忆更新的车辆检测方法-CN201710539094.3有效
发明人：王芳芳;南智雄;魏平;徐林海;孙宏滨;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2017-07-04 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义推理和时空记忆更新的车辆检测方法，首先建立3D交通场景模型，将输入图像与3D空间关联，确定3D候选车辆搜索区域；二值化车辆搜索区域，采用快速扫描线算法产生候选车辆；在2D图像和3D空间之间进行语义推理、交互验证，充分利用先验知识、车辆之间的约束关系、事物之间的依赖关系、车辆外观信息，对候选车辆进行滤波处理；利用时空一致性提高车辆检准率和鲁棒性。本发明的候选车辆生成过程在3D空间中进行，这个操作能放大距离较远的车辆，有效提高对远距离小尺寸车辆的检测率，时空记忆更新机制能减少置信度较高车辆偶尔出现的漏检，这也对提高检测率很有帮助，语义推理机制使本发明的误检率降低。
一种基于语义推理时空记忆更新车辆检测方法

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