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面向自动驾驶的多模态交通场景理解方法研究

申报人:刘彦博 申报日期:2022-03-22

基本情况

第二十五期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
面向自动驾驶的多模态交通场景理解方法研究
创新训练项目
工学
计算机类
创新类
电子信息与电气工程学院
刘彦博
指导教师
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2011年至2018年参与的项目有信息产业部中国电子科技集团公司车载采集监控系统、北斗车载控制系统、车载电子控制系统。

2018年至2019年教育部产学研华为云智能驾驶开发设计项目。

2019年至2020年教育部产学研5G车路协同开发等项目。

2019年至2020年教育部产学研百度Apollo自动驾驶开发项目。

2020年至2021年教育部产学研AWS云平台的自动驾驶开发项目。

2021年至2022年教育部产学研阿里云平台的自动驾驶开发项目。

指导教师曾指导两届学生参加大学生方程式无人驾驶大赛并获得全国三等奖成绩。

指导学生发表10多篇论文,并获得优秀论文成绩。

详见 https://faculty.sjtu.edu.cn/liuyanbo/zh_CN/index.htm

指导教师将指导学生完成此项目。并对项目进行小论文的指导、专利撰写的指导和软件著作的指导。

指导教师将为学生提供虚拟仿真环境,真实场景中的自动驾驶缩微车、单线/多线激光雷达、毫米波雷达和视觉摄像头等硬件环境和软件环境。

指导教师同时同企业导师共同指导学生完成此项目。

本项目依托教育部2022年产学协同育人项目。基于传感器网络技术、自组网技术应用于智能硬件平台,实现面向应用场景下的分组编队协同控制优化。结合当下无人驾驶技术,涉及技术包含通信传输、图片处理、智能数据分析等创新科技思维。 

本项目通过搭建5G-WIFI通信传输体系,建立自动驾驶微缩车低速行驶场景。

本项目将针对真实场景和虚拟场景中,提取的交通标志图像清晰度和拍摄角度存在多样性的特点,基于融合特征的交通标志分类方法,充分利用交通标志颜色鲜明的特征,以及神经网络特征泛化能力强的特点,采用自编码网络对交通标志进行分类。

本项目将针对行人因为距离观察点远近不同导致的尺度差异,以及行人在直立行走状态下宽高比具有特殊性的特点,基于多尺度行人检测模型三种尺度行人目标分别进行检测,通过特征重组实现图像的长方形网格划分,从而改变图像网格的宽高比,进而提高行人检测的性能。



选题成员

2

指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 刘彦博 登录状态下查看 电子信息与电气工程学院 第一指导教师
2 王留芳 登录状态下查看 学生创新中心 指导教师

选题附件

结束