本申请通过一种用于检测机动车加塞行为的方法及设备，首先获取车辆的行车路况图像序列，接着将所述行车路况图像序列中当前图像输入车辆检测网络模型，以识别所述图像中的全部机动车，然后从所述全部机动车中确定目标机动车，最后基于所述行车路况图像序列，跟踪所述目标机动车，并检测到所述目标机动车被遮挡，则确定有机动车加塞行为发生。通过该方法可实时自动检测当前车辆的行车道路前方是否有其它机动车加塞行为，效率高，具有非常实用的市场价值。
📄 2020114362200
📂 G06V20_54
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-12-10
一种基于联合预测框架的车辆轨迹预测鲁棒增强方法，首先，构建了一个联合时空注意力网络，包含教师模型和学生模型，形成联合预测结构：教师模型专注于正常轨迹的高精度预测，而学生模型通过知识蒸馏从教师模型中学习，并经过简化和增强，以适应对抗性噪声的干扰；其次，为优化学生模型的结构和鲁棒性，设计了一种多阶段剪枝与自蒸馏结合的鲁棒压缩策略，该策略对教师模型进行逐阶段剪枝，接着通过自蒸馏生成适用于对抗性环境的学生模型；然后，基于极值理论提出了流峰值过阈值方法，分析教师模型与学生模型的预测差异，检测异常输入。本发明在对抗性噪声下显著降低了预测误差，且具有高检出率，充分证明其在复杂噪声环境中的预测鲁棒性。
📄 2024117702467
📂 G06N3_0455
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-04
本发明公开了一种基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法，基于已由强化学习算法DQN训练好的交通信号灯控制模型，利用JSMA攻击的前向导数雅各比矩阵和显著图制作对抗样本，将符合限制的对抗样本输入智能体模型中，最后在sumo上分析单交叉口路段的交通状况，以此检验对抗攻击的效果。本发明可以在只修改一小部分原始状态的情况下，对最终的信号灯输出动作造成较大的影响，以此高效地影响单交叉口路段的道路交通状况，降低模型的性能。
📄 2022110405668
📂 H04L9_40
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
本发明涉及基于WOA‑改进TD3算法的车辆纵向控制方法及系统，建立纵向动力学模型，基于待控制车辆的行驶工况配置关联车辆的行驶状态策略；引入不对称Actor‑Critic网络机制，建立基于马尔可夫决策过程的TD3算法网络预测模型，对其输出的期望加速度以优先经验回放机制及WOA优化算法迭代训练；以训练后的预测模型对待控制车辆纵向控制；系统包括配置于待控制车辆的控制器、驱动系统、传动系统和传感设备，传感设备获取待控制车辆的关联车辆的行驶状态，传输至控制器，控制器采用方法获取期望加速度，控制器将期望加速度转换为控制指令，驱动系统基于控制指令控制待控制车辆的加速和制动，传动系统配合驱动系统实现动力传递。
📄 2025106121830
📂 B60W50_00
👤 浙江工业大学
📅 2025-05-13
基于邻域重建和图对比学习的交通轨迹异常检测方法和装置，其方法包括：通过选择Porto数据集并进行数据预处理，构建了一个交通轨迹网络，将每辆车的轨迹数据抽象为图中的节点，并通过边表示车辆之间的关系；通过邻域重建模块，利用图神经网络对节点的接收域进行编码，在降维空间中重建节点的邻域结构，捕捉交通轨迹中车辆之间的复杂关系和属性信息；利用图对比学习最大化正样本相似度和最小化负样本相似度，以增强模型对交通轨迹异常行为的学习能力，进而提高对异常轨迹的检测准确性；通过定义的异常评分函数，计算每个轨迹的异常分数，并基于历史数据和误差分析等手段设定异常分数的阈值；最终，通过排名异常分数，高分的轨迹被标记为可能的异常，实现了对交通轨迹异常行为的有效检测。
📄 2025100138876
📂 G06F18_2433
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-06
一种基于时空超图神经网络的交通流预测方法，包括：1)数据收集：采用真实交通数据集，经预处理，得到实验所需的数据；2)超图构造，将交通数据在空间维度上展现的局部相关性与跨路网同构性进行统一；3)空间特征提取，设计基于超图的双通道超图卷积算法，在捕捉节点间高阶空间关系的同时，学习到超边与节点之间的关系，实现对交通数据空间特征的提取；4)时间特征提取：使用LSTM进行时间特征提取；5)模型构建：联合时间和空间特征，构建用于交通流预测的时空超图神经网络模型；6)数据集验证：采用真实世界的交通数据集对时空超图神经网络模型进行性能评估，最终确定时空超图神经网络模型的有效性，并用于交通流预测。
📄 2022102593383
📂 G08G1_01
👤 浙江工业大学
📅 2022-03-16
一种基于Transformer‑WGAN的车辆跟驰行为建模方法，包括：获取跟驰场景中多组跟驰车和其前车的状态序列数据，将数据进行预处理使其符合模型输入的数据格式的步骤；建立Transformer网络模型，利用多头自注意力机制学习跟驰场景中车辆状态序列数据中复杂的时序依赖关系，提取驾驶数据中潜在时间特征的步骤；构建生成对抗网络WGAN，使用时间特征数据实现跟驰场景中车辆未来状态预测；将预测结果和真实结果作为由全连接网络构成的判别器的输入，判别器的目的是将预测结果和真实结果区分开，将预测的结果判断为假；通过生成器与判别器的对抗训练后，使判别器难以判定预测的结果为假，使得最小化预测结果和真实结果之间的误差，实现模型准确预测跟驰场景中车辆未来状态。
📄 2022111133622
📂 G06N3_0455
👤 浙江工业大学
📅 2022-09-14
本发明公开了一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统及实现方法。本发明中车载端数据采集模块中RGB摄像头、IMU惯性测量单元、车辆控制数据采集单元连接车载端数据处理与存储模块，车载端数据处理与存储模块将采集到的图像以唯一标识ID‑三轴速度‑三轴加速度‑转向数值‑油门数值‑刹车数值‑当前档位‑升档‑降档命名并存储，供离线端模型训练使用。离线端模型训练模块使用Caffe深度学习框架搭建训练模型与预测模型，车载端车手操作预测和路书辅助生成模块使用离线端模型训练好的模型在墈路时实时预测车手操作和生成路书。本发明解决了拉力赛时墈路次数受限的问题，解决了车手和导航员因配合不默契导致的路书制作问题。
📄 201810148521X
📂 G05B19_042
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-02-13
本发明公开了一种基于超启发式马氏链进化的汽车多参数运行工况设计方法，该方法以马尔可夫链进化方法为研究基准，将超启发式架构引入到马尔可夫链进化方法中。首先，基于满足马尔可夫性的操作算子，结合策略功能与多样性，定义策略边界变量，设计多个策略因子；然后基于期望运行工况，制定策略因子与工况序列的分配机制和工况种群、最优工况序列的更新机制，设计了评价函数；最后，选择遗传算法作为高层启发式算法，将多策略因子作用到工况序列种群的过程作为低层启发式算法，建立高效多参数工况设计方法。该设计架构中策略因子占比的自适应性使得运行效率较马尔可夫链进化方法进一步显著提高，该方法可移植性强，便于汽车工程师的实际操作使用。
📄 2019108485605
📂 G06F30_15
👤 西安工业大学
📅 2019-09-09
本发明公开了一种基于局部注意力机制的无人车轨迹预测方法，将无人车周围车的历史轨迹作为输入，充分考虑无人车和邻车间的交互对无人车未来轨迹的影响；根据道路的几何结构和车辆几何外形来构建无人车与邻车的空间交互，再通过局部注意力机制估算与无人车未来轨迹相关度较高的部分车辆，计算这部分车辆与无人车间的相关度，利用相关度加权求和构建时间交互；综合无人车在当前时刻的与周围车的时间、空间交互，将综合交互特征输入后接全连接层的解码器，得到未来一段时间无人车轨迹分布和轨迹坐标；训练时用负对数似然损失函数计算损失，通过损失反向传播更新参数，训练好的模型预测无人车未来一段时间的轨迹，辅助后续决策规划的完成。
📄 2020115602979
📂 G06Q10_04
👤 湖北汽车工业学院
📅 2020-12-25
本发明提供了一种适应人自混行环境的行人运动意图辨识方法，包括以下步骤：S1、根据目标行人的状态参数、目标行人所在环境指定区域内的交通实体的状态参数和兴趣感应区域的划分规则，获取每一个兴趣感应子区域内的交通实体的状态参数，根据子区域内交通实体代表获取规则，获取每一个兴趣感应子区域内的交通实体代表的状态参数；S2、依据基于相场理论与模糊逻辑方法构建的行人运动意图辨识模型，对目标行人的状态参数、目标行人的所有兴趣感应子区域内的交通实体代表及该交通实体代表的状态参数进行分析处理，获取目标行人的运动意图辨识结果。能够及时对行人运动动作进行识别，判定当前行人运动意图，还能够为行人主动安全预警提供技术支撑。
📄 2018115517057
📂 G06K9_00
👤 青岛科技大学
📅 2018-12-18
本发明公开了一种飞行器群协同决策生成方法、系统和设备，涉及飞行器技术领域。通过采用预设密度峰值聚类算法计算事件伪标签，基于事件伪标签集训练初始事件抽取模型，得到目标事件抽取模型。通过目标事件抽取模型分别对飞行器群数据集和地面控制站数据集进行事件抽取并进行事件比对，得到方案比对结果。当方案比对结果为不一致时，根据飞行器群对应的授权数据和预设改进的多智能体深度确定性策略梯度算法进行最优指令序列选取，得到飞行器群协同决策。当方案比对结果为一致时，将飞行器群方案作为飞行器群协同决策。基于事件伪标签微调初始事件抽取模型，进而抽取事件，快速把握飞行环境整体态势，制定出相应方案来应对突发状况。
📄 2023113253430
📂 G06Q10_0637
👤 中山大学
📅 2023-10-12
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