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电子科技大学专利

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一种无人驾驶汽车在城市交通场景中驾驶策略计算方法 [发明 ]有效

申请号:CN202110531088.X      申请日:2021-05-16      公告号:CN113449589B      公告日:2022-11-15     

申请人:桂林电子科技大学      当前权利人:桂林电子科技大学

发明人:古天龙   朱恩新   李龙

摘要:

一种基于队列长度预测的交叉口生态驾驶优化方法 [发明 ]有效

申请号:CN202110523552.0      申请日:2021-05-13      公告号:CN113393688B      公告日:2022-07-19     

申请人:杭州电子科技大学      当前权利人:杭州电子科技大学

发明人:翟春杰   杨祥宇   杨建   颜成钢   孙垚棋

摘要:本发明公开了一种基于队列长度预测的交叉口生态驾驶优化方法。首先,利用车路通信技术获得交通流和信号灯相位信息,基于运动冲击波模型预测队列排队长度;接下来,考虑排队长度,构建燃油最优车辆轨迹优化问题,并将其简化为停车等待和不停车优化问题,以获取实时解;然后,将获取的实时解作为智能汽车的期望加速度,并且为了保证车辆的安全,必要时,将根据智能驾驶员模型所得的安全加速度作为智能汽车的期望加速度,以避免碰撞。本发明方法使得智能汽车利用车路通信技术获得交通流与信号灯信息,以预测车队长度,所设计的生态驾驶算法避免了车辆在交叉口处的剧烈加减速,从而减少智能汽车通过交叉口时的油耗与行驶时间。

一种基于多阶段彩色图像引导的道路场景深度补全方法 [发明 ]审中

申请号:CN202110510868.6      申请日:2021-05-11      公开号:CN113393511A      公开日:2021-09-14

申请人:杭州电子科技大学      当前权利人:杭州电子科技大学

发明人:杨宇翔   曹旗   倪志浩   高明裕   董哲康   黄继业

摘要:本发明涉及一种基于多阶段彩色图像引导的道路场景深度补全方法。激光雷达得到的道路场景深度图像非常稀疏,缺失的深度信息带来了极大的不确定性,仍难以满足实际应用的需求。因此如何发掘场景稠密彩色图像和稀疏深度图像的内在约束关系,完成稀疏深度图像的高质量补全是目前的研究热点。本发明多阶段彩色图像引导的深度图像补全网络由“彩色引导”和“精细化补全”两个阶段构成,将“彩色引导”阶段重建的特征融合到“精细化补全”阶段中实现了多阶段的特征引导,可以有效实现深度图像的高质量补全。高质量的道路场景深度感知对道路目标检测,自动驾驶智能汽车等应用都是至关重要的,因此本发明具有重要的理论价值和实际意义。

一种氢燃料电池工作的识别预测方法、存储介质及系统 [发明 ]审中

申请号:CN202110480786.1      申请日:2021-04-30      公开号:CN113486698A      公开日:2021-10-08

申请人:华中科技大学, 桂林电子科技大学, 东风柳州汽车有限公司      当前权利人:华中科技大学, 桂林电子科技大学, 东风柳州汽车有限公司

发明人:黄其柏   赵开阳   郑伟光   许恩永   肖剑锋

摘要:本发明涉及一种氢燃料电池工作的识别预测方法,其包括步骤采集氢燃料电池汽车在多种行驶状态下的特征参数;对采集到的特征参数进行预处理,划分不同工作模式,并进行归一化数据重构处理;利用预处理后的特征参数进行训练,构建第一LSTM模型;对预处理后的特征参数进行变量整合及时序处理,并进行训练,构建第二LSTM模型;分别选取第一LSTM模型及第二LSTM模型的最优超参数,得到识别及预测模型。本发明还提供一种存储介质及氢燃料电池工作的识别预测系统,本发明提供的氢燃料电池工作的识别预测方法、存储介质及系统可得到快速且精确的氢燃料电池汽车能量系统工作模式的识别和预测效果。

一种基于人工智能算法的视频数据边缘计算方法 [发明 ]审中

申请号:CN202110472085.3      申请日:2021-04-29      公开号:CN113192363A      公开日:2021-07-30

申请人:杭州电子科技大学      当前权利人:杭州电子科技大学

发明人:陈媛芳   钟哲华   施昕辰   孙振宇   万好祎   姚岑

摘要:本发明公开了一种基于人工智能算法的视频数据边缘计算方法,具体步骤如下:S1:采用摄像头采集行车视频流,利用激光测距传感器采集行人、车辆与使用者所在车辆之间的距离;S2:开发板采用YOLO算法对采集到的数据进行处理,将目标物体标注出来;将S1中摄像头采集激光测距传感器检测到的数据以及经S2数据处理后的结果反馈至显示屏和报警装置进行处理。本发明能在汽车行驶中进行车辆、行人、自行车等物体的实时检测,计算出大致的距离,并在近距离时给出声音报警,以辅助驾驶,通过边缘计算实现实时监测、并给出文字信息的提示、计算距离并给出报警等一系列操作,无需将数据上传服务器,以保障所需的实时性。

一种普适性轻量级深度学习车辆检测方法 [发明 ]审中

申请号:CN202110459491.6      申请日:2021-04-27      公开号:CN113177560A      公开日:2021-07-27

申请人:西安电子科技大学      当前权利人:西安电子科技大学

发明人:蔡雪莲   罗贸峰   左沛昂   岳文伟   张和和   李长乐

摘要:本发明提出了一种普适性轻量级深度学习车辆检测方法,用于解决现有技术中在计算资源、存储空间有限的情况下,无法同时满足准确率和实时性的问题,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;构建改进的YOLOv4网络模型;对改进的YOLOv4网络模型进行迭代训练;获取车辆检测结果。本发明所构建的主干特征提取网络采用深度可分离卷积模块代替传统卷积模块方式,降低模型大小的同时提高检测实时性,同时所构建的主干特征提取网络所包含的第二瓶颈模块中加入通道混洗模块,一定程度上提高了车辆检测的精度,可用于汽车自动或半自动驾驶。

一种手掌静脉识别汽车身份识别及其控制方法 [发明 ]审中

申请号:CN202110440469.7      申请日:2021-04-25      公开号:CN113505631A      公开日:2021-10-15

申请人:桂林电子科技大学, 桂林森明智能科技有限责任公司      当前权利人:桂林电子科技大学, 桂林森明智能科技有限责任公司

发明人:罗笑南   孙钦   陶训芳   孙波   刘瑞

摘要:本发明公开了一种基于手掌静脉识别的汽车身份识别及其控制方法,其包括:两个手掌静脉采集装置、门锁控制装置、座椅调节装置、方向盘调节装置、后视镜调节装置、影音娱乐装置、存储装置、中央控制器;手掌静脉采集装置用来采集用户手掌静脉信息并将该信息传输到中央控制器;用户信息检验通过后发送相关指令给控制中心,从而做出相应的偏好设置;中央控制器具备4G/5G通讯功能,可通过手机APP进行控制与交互;手掌静脉识别装置可以将已经录入的身份设置偏好,从而避免了每次用车需要调节的麻烦;手掌静脉识别装置相对于传统的钥匙解锁,可以避免去车内拿东西时钥匙不在或者钥匙丢失的情况,从而快捷打开车门;增强了车辆的安全性与便捷性。

基于强化学习的大型电动汽车充电站的充电优化调度方法 [发明 ]有效

申请号:CN202110437101.5      申请日:2021-04-22      公告号:CN113159578B      公告日:2022-05-20     

申请人:杭州电子科技大学      当前权利人:杭州电子科技大学

发明人:葛冬明   江爱朋   王浩栋   吴文浩   徐平   刘亦安

摘要:

一种用于汽车制造的升降装置 [发明 ]审中

申请号:CN202110280535.9      申请日:2021-03-16      公开号:CN112875574A      公开日:2021-06-01

申请人:杭州电子科技大学      当前权利人:杭州电子科技大学

发明人:何海斌   胡文涛

摘要:本发明涉及汽车制造技术领域,具体为一种用于汽车制造的升降装置,包括底部的基台,基台上表面的中部区域设有凹槽,凹槽内固定连接有第一液压缸,第一液压缸的顶端固定连接有升降地板,且升降地板嵌设于凹槽,凹槽内还固定有支撑座,基台上左右两部区域固定安装有支撑架,所述支撑架安装连接有升降机构,所述升降机构上固定安装有夹持机构。本发明通过支撑架上安装升降机构,同时升降机构上安装有夹持机构,使得夹持机构可以对汽车壳体表面进行吸附固定,同时升降机构设置为两组,使得夹持机构可以对汽车壳体的两侧进行固定,并且提供调节两组升降机构的高度差异,可以使得夹持机构上固定的汽车壳体进行倾斜,方便人员加工操作。

一种汽车智能降噪控制系统 [发明 ]审中

申请号:CN202110280685.X      申请日:2021-03-16      公开号:CN112879142A      公开日:2021-06-01

申请人:桂林电子科技大学      当前权利人:桂林电子科技大学

发明人:唐荣江   顾昱彬   何宏斌   石胜文   许恩永   郑伟光

摘要:本发明属于汽车生产技术领域,尤其涉及一种汽车智能降噪控制系统,包括三插管三腔抗性消声器、音频系统、自适应控制装置、麦克风传声器、后次级扬声器、前次级扬声器,采用反馈式主动噪声控制的设置,在传统被动隔音的基础上进一步提高了降噪效果,最大限度的降低了汽车行驶过程中产生的噪声,提高乘员的乘坐舒适性。

中国汽车工程学会:东岳鹏

dyp@sae-china.org

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