科研项目
当前位置: 首页 > 科研项目 > 正文

面向智慧城市车路协同系统

2020-05-10 李欢 点击:[]

项目简介:

智慧交通的建设是充分利用云计算、物联网、AI5G等新一代信息技术,综合运用交通科学、系统方法、人工智能、知识挖掘等理论与工具,以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为目标,通过感知化、物联化、智能化的手段,利用核心AI算法挖掘、分析实时数据,及时准确地获取各种道路突发情况及运行情况,为管理者提供实时数据、分析结果和决策依据。通过研究路侧智能感知设备,可扩展的AI边缘计算框架,“人--路”协同感知系统平台,达到用低成本技术方案对道路安全生产实现实时有效的系统预防管理和监测、对路况及道路设施状态实现实时监测、保障恶劣天气下的道路行车安全、有效保障道路养护施工安全的目的,最终通过智能化技术和方法降低严重交通伤害,为推动国民经济发展和保障人民生命安全做贡献。

在面向智慧城市车路协同系统的基础研究中,哈工大AI研究院做了大量基础研究工作,主要包括:司机行为状态的感知与识别,基于能耗优化的边缘节点上的强化学习感知与行为预测算法,车路协同的危险驾驶行为的识别,基于多源大数据融合的城市道路交通特征分析等。与企业合作,为车载智能终端和车路协同系统设计了一套云--端的主动感知应用架构平台。目前,该套技术应用已经部署在4G智能后视镜产品和高速路产巡查系统中,安装在超过60万辆车上,有超过50亿条的轨迹数据,标定了数百万张各种车型车辆数据和道路标线标志数据。基于上述大量数据训练的车辆识别器和道路标线识别器在国内行业内领先。

 

代表性研究论文和专利:

[1] Linna Wu, Huan Li*, Hengtian Ding, Lizhuo Zhang. “Who Has Better Driving Style: Let Data Tell Us.”, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol 1037,  Pages 467-485, Publisher Springer Nature Switzerland, 2019.

[2] Huan Li*, Bing Wang, Yayong Song, and Krithi Ramamritham, VeShare: a D2D infrastructure for real-time social-enabled vehicle networks”, IEEE Wireless Communications, August 2016, 23(4):96-102.

[3] Huan Li*, Kejie Lu, Shicong Meng. “BigProvision: A Provisioning Framework for Big Data Analytics.” IEEE Network, Issue 5, pages: 50-56, September-October 2015.

[4] 李欢,李鸣盛,勾媛洁:一种基于移动终端的汽车驾驶状态的监控方法 ,授权日期:20190820日,中国,专利号:ZL2017 1 0422208.


 

 

 



下一条:咳嗽自动定位检测与分类系统

关闭


地址:哈尔滨市南岗区哈尔滨工业大学科创大厦13层
电话:+86-451-86413041

 Copyright © 2019     技术支持:哈尔滨工业大学网络与信息中心