公开(公告)号：CN114384509A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210037368.X

申请日：2022-01-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 韩国鑫 ,  刘夫云 ,  周星 ,  李栋 ,  张成财 ,  宋佳愔 ,  杨音文

IPC: G01S13/86 ,  B60W60/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开一种智能驾驶车辆数据支持的安全行驶决策生成方法，包括步骤一、数据感知准备与多模态信息获取，步骤二、不同尺度传感器间的时间配准，步骤三、基于双重图像重构数据驱动的深度神经网络多目标跟踪数据关联并输出LSTM序列间数据关联结果，步骤四、根据多目标跟踪数据关联结果进行多传感器数据融合，步骤五、基于多模态数据融合的智能驾驶车辆安全行驶决策模型并输出行驶决策；本发明实现智能驾驶车辆在杂波环境多目标交叉情况下多传感信息的正确融合以及多模态信息支撑下车辆的安全行驶决策，在提高智能驾驶车辆多传感数据融合准确性的同时，提供安全行驶决策作为双重安全保障，从而增强智能驾驶车辆行驶的安全性。

公开(公告)号：CN114384509B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202210037368.X

申请日：2022-01-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 韩国鑫 ,  刘夫云 ,  周星 ,  李栋 ,  张成财 ,  宋佳愔 ,  杨音文

IPC: G01S13/86 ,  B60W60/00 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种智能驾驶车辆数据支持的安全行驶决策生成方法，包括步骤一、数据感知准备与多模态信息获取，步骤二、不同尺度传感器间的时间配准，步骤三、基于双重图像重构数据驱动的深度神经网络多目标跟踪数据关联并输出LSTM序列间数据关联结果，步骤四、根据多目标跟踪数据关联结果进行多传感器数据融合，步骤五、基于多模态数据融合的智能驾驶车辆安全行驶决策模型并输出行驶决策；本发明实现智能驾驶车辆在杂波环境多目标交叉情况下多传感信息的正确融合以及多模态信息支撑下车辆的安全行驶决策，在提高智能驾驶车辆多传感数据融合准确性的同时，提供安全行驶决策作为双重安全保障，从而增强智能驾驶车辆行驶的安全性。