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申请/专利权人：山西太重数智科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种多参协同控制的机车走行与定位方法，包括以下步骤：S1、采集混合交通环境下的车流图片数据集，然后进行预处理；S2、将步骤S1预处理的图片数据集按照子队列的个数划分为m块，使用残差多尺度神经网络生成对应的数量估计密度图；S3、基于步骤S2得到的密度图进行积分得到最终估计的每个子队列中人工驾驶车辆的数量n‑1；S4、采集混合交通环境下的车流视频数据集，然后进行预处理。本发明涉及机车控制的技术领域。本发明能够分析人工驾驶车辆与无人驾驶车辆共同存在的混合道路上的车辆运动状态，从而提高了车队的控制性能，进而提高行驶效率和行驶安全性，且能够减少模型中的参数数量和计算复杂度，提高预测效率。
主权项：1.一种多参协同控制的机车走行与定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集混合交通环境下的车流图片数据集，然后进行预处理；S2、将步骤S1预处理的图片数据集按照子队列的个数划分为m块，使用残差多尺度神经网络生成对应的数量估计密度图；S3、基于步骤S2得到的密度图进行积分得到最终估计的每个子队列中人工驾驶车辆的数量n-1；S4、采集混合交通环境下的车流视频数据集，然后进行预处理；S5、利用多尺度特征提取和残差连接技术构建深度神经网络模型，将步骤S4预处理的视频数据作为神经网络的输入，预测人工驾驶车辆在下一时间步长的运动学状态，如速度、加速度、转向角；S6、基于步骤S3所得的车辆数量估计和步骤S5所得的运动学状态预测结果控制车辆的运动状态。
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权利要求：
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