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题名立体交通系统通感算一体化关键技术
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作者
李晨玮
周建山
田大新
段续庭
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机构
北京航空航天大学交通科学与工程学院
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出处
《移动通信》
2024年第3期14-20,共7页
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基金
国家自然科学基青年基金“随机不确定干扰下无人机-车辆群体拓扑可靠性机理及组网传输优化研究”(52202391)
国家自然科学基区域联合创新基金重点项目“车路云感传一体化与智能汽车安全决策理论及关键技术”(U20A20155)。
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文摘
以无人机、智能网联汽车、道路基础设施等空地平台为载体的立体交通系统是智慧城市综合交通在6G网络中发展的前沿方向。随着海量无线通信终端、智能传感器等物理设备与交通运输环境、载运工具和道路基础设施深度融合,立体交通系统对通信感知的需求日益增长;然而,当前系统的发展受网络体系结构、通信资源、计算资源和感知能力的制约,其信息交互与综合处理能力亟待协同提高。另一方面,通信感知与边缘计算一体化(ISACEC)技术发展及其在空地协同网络中应用,为立体交通系统演进提供了新的推动力。面向立体交通系统应用场景,总结了ISAC-EC技术发展与应用现状,然后构建了空对地、地对空通信感知联合优化模型,给出了通信波束和雷达波束联合设计的关键技术思路;最后,针对典型应用场景开展仿真实验,结果展现了通感算一体化关键技术在立体交通系统中的应用潜力和优势,可为系统发展建设提供指导。
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关键词
立体交通系统
无人机
智能网联汽车
通信感知与边缘计算一体化
凸优化
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Keywords
three-dimensional transportation system
unmanned aerial vehicle
intelligent connected vehicle
integrated sensing and communication with edge computing
convex optimization
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名无人机视角下车辆小目标智能检测算法研究
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作者
王海玮
蔡耿基
张为
游峰
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机构
广东交通职业技术学院
华南理工大学土木与交通学院
车路一体智能交通全国重点实验室
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出处
《广东交通职业技术学院学报》
2025年第1期57-63,共7页
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基金
广东省自然科学基金(编号:2024A1515012115)
中国高校产学研创新基金(编号:2021ZYB04003)
+1 种基金
车路云重点实验室开放课题(编号:2024-B011)
广东省普通高校特色创新类项目(编号:2022KTSCX256)。
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文摘
随着低空经济与无人机技术的快速发展,无人机可作为获取交通信息的新型载具。针对无人机视角下车辆小目标数据集较为稀缺的问题,构建了包括客车、货车和巴士三类的车辆小目标检测数据集。对YOLO系列网络在无人机场景中的适配性进行系统对比,最终优选YOLOv8网络,作为车辆小目标检测的核心框架。为全面评估算法性能,论文构建了基于准确率、召回率、平均精度均值、Giga浮点运算量及权重文件大小等的多维度评价指标。在此基础上,在YOLOv8m模型上增加了适用于小目标检测的优化层,构建YOLOv8m-p2网络。实验结果表明,YOLOv8m-p2在保持较低运算与存储开销的同时,大幅提升了无人机航拍下车辆小目标的识别精度与实时性,并在小目标捕捉能力与预测准确度方面予以平衡。
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关键词
无人机
车辆数据集
目标检测
YOLO
低空经济
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Keywords
UAV
vehicle dataset
object detection
YOLO
low-altitude economy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名一种面向非结构化道路的点云语义分割方法
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作者
王章宇
陈阳
周彬
王杰
段星集
赵忠山
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机构
北京航空航天大学交通工程与科学学院
车路一体智能交通全国重点实验室
北京航空航天大学合肥创新研究院
特种车辆无人运输技术工业和信息化部重点实验室
国能北电胜利能源有限公司露天矿运输队
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第2期457-465,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFB1600301)
国家自然科学基金青年基金(52102448)。
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文摘
针对以露天矿区为代表的非结构化道路场景环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题,提出一种面向非结构化道路的点云语义分割方法,包括预处理、特征提取网络及逆处理3部分。其中,预处理通过坐标转换将三维点云映射到二维Range View(RV)图上,以提高网络推理速度;特征提取网络包括卷积注意力模块及多尺度残差模块,卷积注意力模块用于细化分割边界,解决道路边界模糊问题,多尺度残差模块使用大卷积核扩大感受野并融合上下采样特征,以适应非结构化道路环境下障碍物尺寸变化较大的问题;逆处理通过K最邻近(KNN)算法修正语义标签并将点云映射回三维空间。在典型非结构化道路露天矿区数据集上对所提方法进行测试,平均交并比达到85.1%,推理速度达到6.423 ms,与主流的基于球面投影的语义分割网络相比整体精度提升了3%,此外,所提方法在非结构化道路场景下进行了实际应用。
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关键词
三维点云
语义分割
非结构化道路
深度学习
注意力机制
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Keywords
3D point-cloud
semantic segmentation
unstructured roads
deep learning
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名国外公路数字化进展与发展启示
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作者
陈浩
陈泓宇
朱丽丽
李唯琛
车晓琳
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机构
安徽皖通高速公路股份有限公司
车路一体智能交通全国重点实验室
交通运输部公路科学研究所
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出处
《中国交通信息化》
2024年第S01期17-19,共3页
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文摘
本文从典型发达国家公路基础设施建设模式入手,研究探讨各国典型的公路数字化建设情况,分类别讨论各国发展特色和推进思路,也从案例角度给出了建设过程中顶层设计、机制建立、技术创新、评价体系、人才培养等具体做法,展示特色做法对各国公路数字化推动的行动价值、经济价值和社会价值,对典型发达国家公路数字化进展进行了特色梳理和多角度观察。
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关键词
公路
数字化
进展
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型
被引量：3
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作者
陈湘源
潘涛
周彬
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机构
国能榆林能源有限责任公司
国能信息技术有限公司
北京航空航天大学车路一体智能交通全国重点实验室
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第12期63-69,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52102448)
国家重点研发计划项目(2022YFB4703702)。
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文摘
井工煤矿无轨胶轮车数量多,运输易受搬家倒面、突发事件等影响,传统的人工调度方法效率低,且易造成车辆闲置、空载、里程浪费等问题,而现有的辅助运输车辆调度方法大多面向固定任务使用离散事件优化的方案,将全局模型拆解为局部模型,缺乏对井工煤矿整体情况的分析。针对上述问题,提出了一种基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型,介绍了该模型中信息收集模块、数据建模模块和工业求解器模块设计方案,以及无轨胶轮车全局调度流程。该模型采用基于“分批求解、迭代优化”的无轨胶轮车全局调度算法,由百度工业求解器基于动作调整启发式算法对车辆调度问题进行优化求解,解决了传统调度模型求解时间长、易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型较人工调度方法大幅降低了使用车次,提高了车辆运转效率,调度优化的求解时间低于基于Gurobi求解器的局部调度模型,更适用于井下辅助运输场景下大规模复杂调度任务。
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关键词
井工煤矿
辅助运输
无轨胶轮车
车辆调度
全局调度优化
百度工业求解器
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Keywords
underground coal mine
auxiliary transportation
trackless rubber-tyred vehicles
vehicle scheduling
global scheduling optimization
Baidu industrial solver
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分类号
TD54
[矿业工程—矿山机电]
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