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[发明专利]考虑路面附着条件的智能网联商用车安全驾驶决策方法-CN202311209606.1在审
发明人：罗为明;李旭;徐启敏;胡锦超;胡玮明 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑路面附着条件的智能网联商用车安全驾驶决策方法。首先，将安全驾驶决策问题建模为有限马尔可夫决策模型，并定义决策模型的基本参数。其次，设计决策模型的网络架构。最后，训练决策模型的网络参数。本发明提出的方法综合考虑了路面附着条件、道路坡度和弯度等因素对于行车安全的影响，能够适应不同的交通环境和行驶工况，解决了现有的商用车驾驶决策方法适应性差、决策不准确的问题。
考虑路面附着条件智能商用安全驾驶决策方法

[发明专利]一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法-CN202311212627.9在审
发明人：罗为明;李旭;胡锦超;徐启敏;胡玮明 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法，属于新一代信息技术领域。首先，建立基于图神经网络的驾驶行为预测模型，并定义预测模型的输入和输出。其次，定义驾驶行为预测模型的相关参数。最后，设计驾驶行为预测模型的网络架构，并对其进行训练。本发明提出的方法站在路侧的全局化视角，能够预测多个交通参与者的驾驶行为，有助于提高道路重点区域的行车安全。此外，该方法无需计算车辆动力学模型，计算耗时低，且使用的传感器成本较低，计算方法清晰，便于大规模推广。
一种基于神经网络车辆驾驶行为预测方法

[实用新型]一种用于施工工地的视频监控装置-CN202320256634.8有效
发明人：姜英伟;孙志强;林佳飞;张寅卯;张明洋;杨玉山;冀龙飞;周刚;段俊峰;胡耀宇;徐瑞博;胡玮明;孙岩;倪芳 -专利权人：内蒙古京宁热电有限责任公司;北京京能信息技术有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种用于施工工地的视频监控装置，包括摄像头、无线网桥发射端、无线网桥接收端和太阳能供电系统，所述摄像头与所述太阳能供电系统连接，所述摄像头与所述无线网桥接收端连接，所述无线网桥接收端与所述无线网桥发射端连接，所述无线网桥发射端通过路由器与交换机连接。本实用新型使用太阳能板进行发电、以蓄电池进行储电和供电，解决摄像头供电问题，以5G CPE终端、5G CPE终端和路由器组成的无线网桥实现远距离摄像头的网络传输功能，从而解决了电源线缆和光缆敷设困难的问题，解决5G网络建设成本和流量使用成本高的问问，从而满足在建筑工地进行摄像头安装和使用。
一种用于施工工地视频监控装置

[发明专利]一种路侧视角下的重点车辆驾驶行为预测方法-CN202211070528.7有效
发明人：李旭;胡玮明;胡锦超;陆红伟;徐启敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种路侧视角下的重点车辆驾驶行为预测方法。首先，确定驾驶行为预测网络的输入和输出。其次，构建面向重点车辆的驾驶行为预测网络。最后，训练驾驶行为预测网络，实现了路侧视角下重点车辆的驾驶行为预测。本发明提出的方法，利用了智能路侧设备的全局视角优势与先验信息，且考虑了周围交通参与者对重点车辆驾驶行为的影响，可以对重点车辆“下一步”可能的行为意图进行辨识，实现其“未来”驾驶等行为的“行为级”有效预测。
一种侧视重点车辆驾驶行为预测方法

[发明专利]一种用于施工工地的视频监控装置-CN202310136579.3在审
发明人：姜英伟;孙志强;林佳飞;张寅卯;张明洋;杨玉山;冀龙飞;周刚;段俊峰;胡耀宇;徐瑞博;胡玮明;孙岩;倪芳 -专利权人：内蒙古京宁热电有限责任公司;北京京能信息技术有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于施工工地的视频监控装置，包括摄像头、无线网桥发射端、无线网桥接收端和太阳能供电系统，所述摄像头与所述太阳能供电系统连接，所述摄像头与所述无线网桥接收端连接，所述无线网桥接收端与所述无线网桥发射端连接，所述无线网桥发射端通过路由器与交换机连接。本发明使用太阳能板进行发电、以蓄电池进行储电和供电，解决摄像头供电问题，以5G CPE终端、5G CPE终端和路由器组成的无线网桥实现远距离摄像头的网络传输功能，从而解决了电源线缆和光缆敷设困难的问题，解决5G网络建设成本和流量使用成本高的问问，从而满足在建筑工地进行摄像头安装和使用。
一种用于施工工地视频监控装置

[发明专利]一种面向营运车辆的道路合流区路侧实时精准诱导方法-CN202210501894.7有效
发明人：李旭;胡锦超;朱建潇;徐启敏;祝雪芬;胡玮明;孔栋;胡悦 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G08G1/0967 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向营运车辆的道路合流区路侧实时精准诱导方法。现有的路侧诱导方法在诱导的实时性、诱导精准性方面无法适用于营运车辆。本发明的方法包含以下几个步骤：步骤一：训练环境中的输入数据预处理；步骤二：设计状态空间、动作空间、奖励函数；步骤三：基于深度确定性策略梯度算法，设计深度策略网络和动作网络并进行训练；步骤四：评估营运车辆诱导效果。本发明能够将转向、制动、加速等方面精准量化的安全性最优的驾驶建议发送给营运车辆，诱导营运车辆安全且高效地通过道路合流区。
一种面向营运车辆道路合流区路侧实时精准诱导方法

[发明专利]一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法-CN202010444567.3有效
发明人：李旭;韦坤;徐启敏;胡玮明 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-05-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提出一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法，首先明确影响罐车侧倾状态的车体运动学信息，然后分别建立用于罐车车速和方向盘转角预测的AR模型，接着建立罐车典型侧翻场景集并开展车体运动学信息采集试验，进而设计用于罐车侧倾状态估计的神经网络，最后基于AR模型和神经网络实现罐车侧倾状态的提前预判。该方法使用的车体运动学信息通过CAN总线直接读取，无需外加传感器，操作方便成本低；通过神经网络建立车速、方向盘转角与侧倾状态的非线性映射关系，制作训练样本时考虑典型侧翻场景基元的影响，提高网络预估侧倾状态的准确性；利用AR模型对车速和方向盘转角进行短期预测，联合神经网络实现未来短期内罐车侧倾状态的精确预判。
一种基于车体运动学信息罐车状态方法

[发明专利]一种面向多场景的智能驾驶自主车道保持性能检测方法-CN201910715846.6有效
发明人：李旭;胡玮明;徐启敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多场景的智能驾驶自主车道保持性能检测方法。本方法首先引入β样条曲线，建立了面向智能驾驶汽车测试场景的道路模型。其次，利用改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，建立了基于多源信息融合的车辆运动模型，从而准确推算出车辆运动的关键性基础性能参数。最后，基于道路路网和车辆运动信息，量化并输出自主车道保持性能的评价指标：横向偏差、横摆稳定性和路径跟踪精度。本发明公开的智能驾驶自主车道保持性能检测方法，克服了现有测试方法效率低、适应性差、测试工况相对单一的不足，实现了多种测试场景下智能驾驶汽车自主车道保持性能高精度、高频率的评测。
一种面向场景智能驾驶自主车道保持性能检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的大型营运车辆车道变换决策方法-CN202111309270.7有效
发明人：周炜;董轩;张学文;胡玮明 -专利权人：交通运输部公路科学研究所
申请日： 2021-11-06 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： B60W30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的大型营运车辆车道变换决策方法。首先，定义车道变换决策方法适用的营运车辆运动场景。其次，将车道变换决策问题描述为马尔科夫决策过程，利用软演员评论家算法建立大型营运车辆的车道变换决策模型，得到不同交通环境和行驶工况下的变道决策策略。本发明提出的决策方法，能够为驾驶员提供是否变道、何时变道等安全驾驶策略，实现了准确、有效的大型营运车辆车道变换驾驶决策，具备同时保障大型营运车辆防侧翻和防碰撞的能力，可以有效保障大型营运车辆变道过程中的行车安全。
一种基于深度学习大型营运车辆车道变换决策方法

[发明专利]基于深浅特征融合卷积神经网络的路侧图像车辆分割方法-CN201910161809.5有效
发明人：李旭;郑智勇;胡玮明 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于深浅特征融合卷积神经网络的路侧图像车辆分割方法，该方法针对智能路侧终端图像中车辆相互粘连造成其边界难以准确获取的难题，首先通过对池化层、不同类型卷积层进行优化设计，得到一个高效的卷积神经网络来分层提取车辆特征，进而将网络浅层所提取的边缘细节特征与深层所提取的语义特征融合，得到深浅特征融合卷积神经网络。本发明方法在提高分割速度的同时，获得了完整、准确的车辆分割边界，有效克服了单一网络结构难以准确描述车辆边界的不足，满足智能路侧终端对准确性和实时性的要求。
基于深浅特征融合卷积神经网络图像车辆分割方法

[发明专利]基于深度强化学习的重型营运车辆防侧翻驾驶决策方法-CN202011512718.0有效
发明人：李旭;胡玮明;胡锦超;祝雪芬 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-12-20 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的重型营运车辆防侧翻驾驶决策方法。首先，面向高等级公路，建立包含直道和弯道的三车道虚拟环境模型。其次，采集道路状态信息和车辆运动信息。最后，将防侧翻驾驶决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用深度确定性策略梯度算法建立重型营运车辆的防侧翻驾驶决策模型，得到不同交通环境和行驶工况下的防侧翻驾驶决策策略，实现对重型营运车辆侧翻主动防控的最优决策。本发明提出的决策方法，克服了现有方法缺乏有效性、环境适应性等不足，为驾驶员提供制动踏板开度、方向盘转角控制量等精确量化的驾驶建议，从而实现有效、可靠、自适应的防侧翻驾驶决策。
基于深度强化学习重型营运车辆防侧翻驾驶决策方法

[发明专利]基于可视化规则引擎构建时序数据模型的系统及方法-CN202211035373.3在审
发明人：胡耀宇;胡玮明;徐瑞博;丁邦林;杜桥桢;田震;叶利娟;童宇;付雷;李世伟;柴献祯 -专利权人：北京京能信息技术有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可视化规则引擎构建时序数据模型的系统及方法，包括，业务定义模块：用于建立计算类业务需求；业务计算模型绘图模块：用于根据计算类业务需求图形绘制业务计算模型；业务计算模型回溯模块：用于查看业务计算模型中的事件数据列表时，查看产生所述事件所定义的业务计算模型。采用本发明实施例，可以实现时序数据模型的构建。
基于可视化规则引擎构建时序数据模型系统方法

[发明专利]城市低速环境下的大型营运车辆安全驾驶决策方法-CN202211070514.5在审
发明人：李旭;胡玮明;胡悦;胡锦超;陆红伟;徐启敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开了城市低速环境下的大型营运车辆安全驾驶决策方法，首先，采集城市交通环境下人类驾驶员的安全驾驶行为，构建形成安全驾驶行为数据集。其次，构建基于多头注意力的营运车辆安全驾驶决策模型。该模型包含深度双Q网络和生成对抗模仿学习两个子网络。其中，深度双Q网络通过无监督学习的方式，学习危险场景、冲突场景等边缘场景下的安全驾驶策略；生成对抗模仿学习子网络模仿人类驾驶员在不同驾驶条件和行驶工况下的安全驾驶行为。最后，训练安全驾驶决策模型，得到不同驾驶条件和行驶工况下的驾驶策略。本发明提出的方法，能够模拟人类驾驶员的安全驾驶行为，且考虑了视觉盲区、突遇障碍物等因素对行车安全的影响。
城市低速环境大型营运车辆安全驾驶决策方法

[发明专利]城市低速环境下的营运车辆侧向防撞驾驶决策方法-CN202211070522.X在审
发明人：李旭;胡玮明;胡锦超;胡悦;孔栋;徐启敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市低速环境下的营运车辆侧向防撞驾驶决策方法。首先，利用硬件在环驾驶模拟仿真平台构建城市交通场景，模拟并采集不同驾驶条件和行驶工况下的安全驾驶行为。其次，通过模仿学习的方式，利用数据集聚合算法模拟人类驾驶员的安全驾驶行为。最后，通过无监督学习的方式，利用近端策略优化算法进一步学习侧向防撞策略，实现对营运车辆侧向防撞驾驶行为的高级决策输出。本发明提出的方法，能够模拟人类驾驶员的安全驾驶行为，且考虑了视觉盲区、交通参与者类型等因素对行车安全的影响，为大型营运车辆提供更加合理、有效的防撞驾驶策略，实现了城市低速环境下的营运车辆侧向防撞驾驶决策。
城市低速环境营运车辆侧向驾驶决策方法

[发明专利]一种面向开放干扰场景的营运车辆前向防撞驾驶决策方法-CN202211070542.7在审
发明人：李旭;胡玮明;胡锦超;孔栋;徐启敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向开放干扰场景的营运车辆前向防撞驾驶决策方法。首先，提取人类驾驶员的安全驾驶行为，构建形成用于前向防撞驾驶决策学习的“类人”驾驶行为数据库。其次，利用行为克隆算法从“类人”驾驶行为数据库中学习前向防撞驾驶策略。最后，利用生成对抗模仿学习算法继续学习驾驶策略，得到具有高度类人水平的前向防撞驾驶策略。本发明提出的方法，能够模拟人类驾驶员的安全驾驶行为，且考虑了视觉盲区、突遇障碍物、不同行驶工况等因素对前向防撞决策的影响，输出加速、减速、转向等高级决策策略，实现了开放干扰场景下的营运车辆前向防撞驾驶决策。
一种面向开放干扰场景营运车辆驾驶决策方法

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