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公开(公告)号：CN117664154A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311678464.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明实施例提供了一种CAD地图向高精度电子地图转换的方法。该方法包括以下步骤：S1、对CAD地图进行预处理；S2、将预处理后的CAD地图的DWG文件转换为SHP文件；S3、在转换得到的SHP文件中添加GPS坐标；S4、将已添加GPS坐标的SHP文件转换为OSM文件；S5、根据CAD地图的特征信息对OSM文件进行编辑；S6、将编辑后的OSM文件转换为XODR文件。本发明成本低、实用性强，将CAD地图转换为XODR文件，对高精度地图的制作有很大应用价值，对推动自动驾驶技术的进一步发展和应用及实现更安全、高效的智慧交通系统做出贡献。
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公开(公告)号：CN117336490A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311172528.2
申请日：2023-09-12
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/85 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 一种基于感兴趣区域的深度视频编解码方法、系统及存储介质，该方法包括：实时获取视频帧并进行预处理；将预处理后的实时视频帧输入预训练的深度目标检测网络进行识别并生成ROI掩码；分别将实时视频帧、对应的ROI掩码及编码参考帧输入深度视频编码网络，结合ROI掩码及编码参考帧对实时视频帧进行非均匀编码，得到编码后的若干初始视频码流；将若干初始视频码流打包形成视频数据包，并发送至接收端；将视频数据包中的数据按照预设重组逻辑进行重组形成完整视频码流。该系统用于实施上述方法，该介质通过处理器执行上述方法。该基于感兴趣区域的深度视频编解码方法、系统及存储介质，能够满足低延迟、高分辨率、高帧率的高品质视频的要求。
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公开(公告)号：CN111770451B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010457794.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车路协同的道路车辆定位及感知方法，具体包括以下步骤：步骤S1：车载端获取道路车辆的车身状态信息，将车身状态信息发送至路侧端；步骤S2：路侧端获取环境状态信息，与接收到的车身状态信息进行时间及空间同步；步骤S3：路侧端将完成时间及空间同步的车身状态信息和环境状态信息进行关联匹配，匹配完成后将车身状态信息和环境状态信息进行融合，生成车辆融合状态信息，路侧端根据车辆融合状态信息更新道路车辆的环境状态信息，并将车辆融合状态信息发送回车载端；步骤S4：车载端根据接收到的车辆融合状态信息更新道路车辆的车身状态信息。与现有技术相比，本发明具有提高道路车辆的定位精度、扩大车载端的感知范围等优点。
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公开(公告)号：CN111669703B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010540158.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种NB‑IoT终端定位系统及方法，用于对NB‑IoT终端进行定位，其特征在于，包括：至少一个NB‑IoT终端，包括应用处理器以及调制解调器；NB‑IoT网络，包括多个NB‑IoT基站，每个NB‑IoT基站的网络信号覆盖形成多个小区；以及云服务器，与NB‑IoT网络有线连接，其中，云服务器包括基站信息存储单元、数据解压缩单元、时延估计单元、终端定位计算单元以及定位输出单元，该云服务器根据调制解调器采集的OFDM符号进行时延估计，同时获得不同小区与服务小区之间的时延估计差RSTD，进而利用时延估计差、基站位置信息以及基站同步时间差等计算出终端位置的经度/纬度以及置信度信息作为NB‑IoT终端的终端位置信息，最终将该终端位置信息进行输出。
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公开(公告)号：CN103116995B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201310008178.6
申请日：2013-01-09
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/09 , H04L12/721 , H04L12/801
Abstract: 本发明涉及一种基于电子眼的车联网数据传输路径选择优化方法，包括以下步骤：1）电子眼实时采集道路交通视频图像；2）视频处理模块根据道路交通视频图像提取交通参数；3）云计算平台根据交通参数，结合国家道路服务等级水平表，确定交通流状态信息；4）路边单元向车辆节点广播交通流状态信息，每个车辆节点接收到交通流状态信息后，自适应调整车辆节点发送beacon消息的广播周期；5）车辆源节点根据电子地图确定与车辆目的节点之间数据传输路径上可能经过的十字路口；6）车辆源节点根据数据传输路径上可能需要经过的十字路口之间的交通流状态信息，选择最优路径进行数据发送。与现有技术相比，本发明具有通信可靠、数据传输及时性高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101350642B
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN200810042230.9
申请日：2008-08-29
Applicant: 同济大学
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 本发明公开了一种基于组策略的功率控制方法，属于宽带无线通信技术领域，采用组策略的控制方法和基于多普勒补偿的功率调整算法，基站根据用户终端信号强度的变化判断其移动速度、位置信息和运行状态，结合信道状况计算基站根据多普勒补偿的调整功率，对于具有相同功率调整值的用户插入同一个组内，在上行子帧结束后，各组信息分别写入管理消息集中广播通知用户终端实现功率控制。本发明可有效减少通信系统的运行开销，特别是在高速列车或地下铁路等运行速度较快、运载用户较多的、交通密集的场所，有较频繁功控需求的环境，本发明的效果将更为明显，系统的整体性能将得到更大提升。
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公开(公告)号：CN101425238B
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN200710047589.0
申请日：2007-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: G09B29/00
Abstract: 一种交通地理信息系统生成方法，属于智能交通技术领域，包括以下步骤：1)数字地图分层；2)图层数据组织；3)绘制双向道路；4)绘制交通信息层：在综合考虑交通GIS特点的基础上，将数字地理信息系统的绘制按照地物的地理信息特征分成点层、线层和块层三大类；同时，为每个图层建立一个与之相对应的数据结构，包含该图层的地理信息和该图层地物所共享的属性信息，道路数据绘制采用双向的物理数据，与此同时设计好交通信息显示接口，最后根据当前的显示分辨率，选择该分辨率下应当显示的图层，分别绘制，并叠加这些图层而呈现出最终的数字交通地理信息系统。本发明具有投入小、可靠性好、易于移植、便于扩展和维护等优点。
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公开(公告)号：CN101483893A
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200810207638.7
申请日：2008-12-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态接入路径选择机制的快速接入点切换方法，多跳中继宽带无线接入网络中每个小区存在多个接入点，包括基站和中继站，移动用户在移动的过程中根据当前无线信道质量结合接入路径选择算法动态快速切换到邻居小区的接入点。本发明通过接入点重选，然后根据候选接入点路径的带宽、时延、跳数等信息，结合移动用户当前的连接业务类型及其服务质量参数，从候选接入点中选择满足当前业务条件的接入路径，再根据从后备网络提前获得的业务信息选出最佳锚定接入点，从而确定最佳接入路径，当移动用户需要切换的时候快速切换到目标接入点，快速接入点切换方法减小了切换时延，且由于对不同优先级业务的不同处理提高了切换连接率。
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公开(公告)号：CN118400533A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410497710.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/85 , H04N19/169 , H04N19/80 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T3/4053 , G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种有利于交通监控的视频编解码传输方法及装置，该方法包括：步骤S1，对获取的实时交通监控视频帧进行预处理，并输入深度目标检测网络分离出视频帧的前景与背景；步骤S2，通过自适应背景更新算法实时更新背景模板，并压缩编码生成背景码流；同时利用超分辨率网络对实时视频帧的前景进行增强处理，然后输入深度视频编解码网络进行压缩编码生成前景码流；步骤S3，分别对实时前景码流和更新的背景码流进行打包处理，并发送至接收端；步骤S4，接收端对收到的码流进行解码，融合前景与背景并重组形成完整视频流，并进行视频增强。与现有技术相比，本发明具有提升视频质量、压缩背景冗余信息，以及节约传输资源和存储资源等优点。
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公开(公告)号：CN115440034B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211016027.0
申请日：2022-08-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于摄像头的车路协同实现方法及实现系统，包括设于车辆上的智能网联车载子系统和设于路侧的智能网联路侧子系统，其中，车载摄像头和路侧摄像头通过GNSS授时进行时间同步，智能网联车载子系统和智能网联路侧子系统都将像素坐标转换成WGS84坐标，实现车载摄像头和路侧摄像头的空间对齐，智能网联路侧子系统将检测结果推送给车辆，自车基于自身RTK位置信息与路侧检测结果进行关联融合，自车周围障碍物将车载摄像头检测结果与路侧检测结果进行融合，本发明保证了车路协同系统在信息融合过程中空间上的对齐，不管是自车还是自车周围的障碍物目标都可以通过位置信息与路侧的感知结果进行融合，从而有效实现车路协同感知，推进车路协同落地。
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