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公开(公告)号：CN106228163A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610590698.6
申请日：2016-07-25
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4642
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的局部差三进制序列图像特征描述方法，包括如下步骤：步骤一：图像采集设备采集图像信号并将所采集的图像信号上传给处理器；步骤二：处理器调用分辨率差值调整模块将步骤1中所采集的图像信号分辨率调整为，并将调整后的图像表示为图像矩阵；步骤三：处理器对步骤2中得到的图像矩阵进行多尺度分块；步骤四：在同一分块模式下，提取多尺度分块下的局部差三进制模式特征；步骤五：利用k均值空间下最小冗余的互信息特征选择方法对局部差三进制模式特征进行选择；得到图像最终的识别特征；步骤六：处理结果同步输出。本发明设计合理、实现方便，操作简便，图像特征提取速度快、效果好，实用性强。
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公开(公告)号：CN105069774A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510375307.4
申请日：2015-06-30
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/6217
Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习与图割优化的目标分割方法：步骤1：对训练图像采用多示例学习的方法进行显著模型建模，并利用显著模型对测试图像中的包和示例进行预测，得到测试图像的显著性检测结果；步骤2：将测试图像的显著性检测结果引入图割框架，依据示例特征矢量与示例包的标记对图割框架进行优化，求解图割优化的次优解，得到目标的精确分割。本发明采用多示例学习的方法建立显著性检测模型，使其适合特定种类的图像，并将显著性检测的结果用于基于图论的图像分割方法中以指导图像分割，对图割模型框架环节进行了优化，并采用凝聚层次聚类算法求解，使得分割结果能更好地符合语义感知的输出，得到精确的目标分割结果。
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公开(公告)号：CN102831600B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210257591.1
申请日：2012-07-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权割合并的图像层次分割方法：步骤1：以图像的像素为顶点构造赋权图，构建无向权图的加权割合并的代价函数；步骤2：选取种子点，定义稀疏插值矩阵，更新与合并种子点所代表类的权值，层次迭代得到优化的相似矩阵，使原始图像在不同层次粗化，直至得到突显兴趣区域停止迭代，求解优化代价函数所表示的特征系统，得到无向赋权图中突显兴趣区域的粗分割；步骤3：针对突显兴趣区域进行从上到下扫描边界，采用的逆插值方法进行边界合并，得到图像的最优分割。本发明改进了归一化割的图像分割方法，采用了归一化割框架体系的思想，大大的提高了图像的分割效果，在子图边缘处分割效果的改进尤为明显。
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公开(公告)号：CN102831600A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210257591.1
申请日：2012-07-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权割合并的图像层次分割方法：步骤1：以图像的像素为顶点构造赋权图，构建无向权图的加权割合并的代价函数；步骤2：选取种子点，定义稀疏插值矩阵，更新与合并种子点所代表类的权值，层次迭代得到优化的相似矩阵，使原始图像在不同层次粗化，直至得到突显兴趣区域停止迭代，求解优化代价函数所表示的特征系统，得到无向赋权图中突显兴趣区域的粗分割；步骤3：针对突显兴趣区域进行从上到下扫描边界，采用的逆插值方法进行边界合并，得到图像的最优分割。本发明改进了归一化割的图像分割方法，采用了归一化割框架体系的思想，大大的提高了图像的分割效果，在子图边缘处分割效果的改进尤为明显。
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公开(公告)号：CN100592350C
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200810017281.6
申请日：2008-01-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线阵CCD成像的交通信息采集系统，该系统包括：设置在两个道路断面上方的支架上的两个相距一定距离的线阵CCD相机，每一个线阵CCD摄像机配有辅助照明大灯，在距离两个线阵CCD相机前方的15米处，安装有多个辅助面阵摄像机，这些辅助面阵摄像机分别位于车道的中间和车道的分割线上，其中，车道的中间的辅助面阵摄像机对通过道路的车辆进行抓拍，车道分割线上的辅助面阵摄像机用于全景拍摄；当车辆通过该道路断面，线阵CCD摄像机即可采集到通过道路断面车辆的线阵图像数据，并进行处理分析，得到交通流量、车辆速度、车流密度和道路占用率的交通参数，面阵摄像机抓拍车辆图像，进行分析处理得到车牌信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101231699A
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200710188562.3
申请日：2007-12-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像纹理检测车辆存在的方法，将线阵CCD图像利用小波变换获取一行数据的小波系数，找出其中的局部极大点和极小点，并量化为仅包含1、－1和0的序列，每20行进行一次累加，统计5000行数据中累加和出现的频数最高的数值，作为新的背景纹理，以此每隔5000行更新一次背景，逐行进行二值化计算，获取当前行与前19行数据小波变化量化后的累加和，并将其逐段与背景纹理相比较，如果大于某个阈值，则认为该行中的该段为目标，置为1，否则，则置为0，以此对该行数据进行二值化，在此基础上，逐行进行车辆分割，为每个车道设置若干车辆计数器，逐段判断其所属的车道，并进行车辆信息的修改，以此实现实时车辆分割。
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公开(公告)号：CN101206229A
公开(公告)日：2008-06-25
申请号：CN200710188563.8
申请日：2007-12-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线阵CCD图像的车辆速度匹配方法，该方法在道路相距一定距离的两个断面上分别安装两个线阵CCD摄像机，两个线阵CCD摄像机指向垂直向下，线阵CCD摄像机上配有红外线激光源，线阵CCD摄像机的帧速率大于1000帧/秒，分辨率大于1024线；对两个线阵CCD摄像机得到的图像序列进行相关匹配计算，从而获得同一个目标在两个图像序列中的时间差，利用该时间差和两个摄像机的距离，根据速度公式V＝s/t即可以得到目标车辆的行进速度。适用于交通卡口中的车辆测速等场合。
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公开(公告)号：CN101135134A
公开(公告)日：2008-03-05
申请号：CN200710018367.6
申请日：2007-07-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种智能便携式沥青路面检测仪，在检测仪的底板上设置位移传感器座、位移传感器座内部设置位移传感器，位移传感器座上设置位移传感器座压盖，位移传感器的铁芯通过位移传感器压盖伸出，位移传感器的铁芯上端与探针组件一端相连，探针组件的另一端与探针连接；在底板上设置导轨杆，导轨杆与探针组件相连，在底板上还设置探针孔和红外温度传感器座，温度传感器座上设置红外温度传感器，红外温度传感器的探头与底板垂直，在底板上设置与红外温度传感器的探头相对应的红外对地孔。本发明大大提高了检测人员的工作效率，并严格保证检测数据的准确性、真实性、客观性，从而保证沥青路面施工的质量控制。
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公开(公告)号：CN201166920Y
公开(公告)日：2008-12-17
申请号：CN200820028097.7
申请日：2008-01-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于线阵CCD成像的交通信息采集装置，该装置包括：设置在两个道路断面上方的支架上的两个相距一定距离的线阵CCD相机，每一个线阵CCD摄像机配有辅助照明大灯，在距离两个线阵CCD相机前方的15米处，安装有多个辅助面阵摄像机，这些辅助面阵摄像机分别位于车道的中间和车道的分割线上，其中，车道的中间的辅助面阵摄像机对通过道路的车辆进行抓拍，车道分割线上的辅助面阵摄像机用于全景拍摄；当车辆通过该道路断面，线阵CCD摄像机即可采集到通过道路断面车辆的线阵图像数据，并进行处理分析，得到交通流量、车辆速度、车流密度和道路占用率的交通参数，面阵摄像机抓拍车辆图像，进行分析处理得到车牌信息。
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公开(公告)号：CN212847147U
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202022138439.4
申请日：2020-09-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本实用新型公开了一种警示信号协同的行人感知路侧系统，属于交通路口安全警示技术领域。视频监测设备对人行道通行路口进行实时图像采集，并将采集得到的图像信息传输给主控单元；主控单元对接收到的图像信息进行处理，当检测到有行人进入人行道时，主控单元控制警示信号单元闪烁，警示车辆人行道上正有行人通过并做出礼让，避免因人车抢道或驾驶员视野出现盲区无法及时发现行人而引发交通事故，协同人车通行。本实用新型系统能够有效保障行人的优先通行权，提高人车冲突点的协同通行效率；利用交通语言建立“车让人”的交通理念，发展文明交通。
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