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公开(公告)号：CN109583365A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811427546.X
申请日：2018-11-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 基于成像模型约束非均匀B样条曲线拟合车道线检测方法，首先对图像进行中值滤波和直方图均衡化处理，得到增强后的车道线图像；其次采用Canny算子对图像进行边缘检测，得到车道线边缘图像；然后对边缘图像进行Hough变换直线检测，提高边缘连续性的同时减少背景干扰边缘；再次基于“相机光轴与道路平面平行”以及“左右车道线平行”的假设，在相机几何成像模型的基础上，推导车道线-相机成像模型约束下的控制点估算模型；最后结合车道线边缘像素位置信息求解非均匀B样条曲线模型参数，实现车道线拟合。本发明能有效提高提高控制点定位精度和车道线检测准确度，提高基于曲线拟合的车道线检测算法对背景干扰的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108791306A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810263975.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: B60W40/107 , B60W30/08
Abstract: 本发明公开了一种车速引导方法，该方法根据目标车辆在不同探测区域行驶状态的变化，实时计算邻居车辆对目标车辆所产生的影响力，保证车辆在周围车辆的影响下能更加合理且安全的行驶。该方法综合运用周围车辆的行驶状况，使得计算结果更加准确合理，具有较高的实时性，同时也能更加高效的调节驾驶环境，提高道路的通行率。
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公开(公告)号：CN108764111A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810500886.4
申请日：2018-05-23
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00744 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开一种车辆异常驾驶行为的检测方法，S1：计算相邻两位置点的距离、时间间隔、速度、加速度、方向和转角；S2：再对车辆的异常驾驶行为进行特征提取；S3：当检测目标表现出异常驾驶行为时，度量GPS轨迹中任意两个位置点驾驶行为特征之间的距离；S4：再根据从步骤S1中提取的信息，以及从步骤S3中得到的数据点间的距离，对步骤S2中各个驾驶行为进行聚类分析，并对聚类簇的结果进行标记；S5：根据从步骤S4中得到的聚类分析结果，与待测GPS轨迹中的点进行对比检测，判断该点是否为超速、急加速、急减速、急刹车或频繁变道驾驶行为中的异常点，若是异常点，则根据异常点的信息对应得出车辆的异常驾驶行为；否则车辆为正常驾驶。
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公开(公告)号：CN108538069A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810508927.4
申请日：2018-05-24
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0967
CPC classification number: G08G1/096783
Abstract: 本发明公开了一种匝道合流区车辆速度管控系统及方法，属于道路交通控制领域，包括车载通信设备和路侧控制单元，所述车载通信设备用于采集车辆运动信息，并发送到路侧单元，路侧单元接收控制区域内所有车辆的信息，集中决策，利用区域内车辆时间调控方法，对车辆到达合流点的时间进行统一管理调控，然后利用车辆行为优化控制方法，按照时间管控要求，形成区域内车辆行为控制律，然后将此控制率发送到每辆车辆，每辆车执行自己接收到的控制率使其能准时到达合流点。本发明利用车路集中式通信技术，通过控制区域车辆合流时间管控和车辆合流行为优化，实现匝道区车辆高效的、低油耗的、舒适度高的合流。
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公开(公告)号：CN107103749A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710359383.5
申请日：2017-05-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种车联网环境下跟驰交通流特性建模方法，包括以下步骤：1)以全速度差车辆跟驰模型作为普通车微观跟驰交通流模型进行建模；2)联网车跟驰行为建模；3)普通车跟驰模型稳定性分析；4)联网车跟驰模型稳定性分析；5)混合交通流稳定性分析；6)分别对普通车跟驰模型和联网车跟驰模型进行参数标定；7)使用参数标定后的模型对不同车联网渗透率下的混合交通流进行仿真验证。本发明符合车联网普及推广的实际情况，用实测交通数据对所选定的普通车和联网车跟驰模型参数进行标定，增加了交通仿真验证结果的可信度。本发明方法能够为车联网逐渐普及过程中的交通控制及驾驶策略的设计提供基本依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105024965A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510408307.X
申请日：2015-07-13
Applicant: 长安大学
IPC: H04L27/26
CPC classification number: H04L27/2614
Abstract: 本发明涉及基于窗函数平滑的载波预留OFDM信号峰平比抑制方法，首先对发送信号进行串并变换与正交振幅星座映射，并对映射后的信号进行OFDM调制与并串变换；其次对幅度超过预设的峰平比门限的残留信号进行滤波，并将滤波后的残留信号放置在预留载波中；最后将预留载波上的信号与发送信号合并，经过放大后发射。本发明能以极低的实现复杂度获得较好的峰平比性能，有效提升射频功率放大器的工作效率，不会产生带外辐射，也不会影响OFDM系统接收端的误码率性能；本发明的实现与接收端无关，且不需要额外发送边带信息给接收端，也不会产生带内外失真，可与现有的标准直接兼容，能够满足现代通信系统的需求。
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公开(公告)号：CN103617733B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201310654292.6
申请日：2013-12-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网信标机制的高速公路交通检测方法与装置，包括车载广播单元、信标接收装置A、信标接收装置B、同步标定模块、RS485总线、数据处理模块、无线传输模块、远程监控系统和数据存储模块。本发明所设计的一种基于车联网信标机制的高速公路交通检测方法与装置通过在高速公路上建立虚拟检测区域，并在该虚拟检测区域内处理接收的信标消息完成对交通流的检测和道路实时交通状况的监控。抗外界干扰能力强、设备简单、成本低、检测准确、易于系统维护，降低了数据处理的复杂性，提高了交通检测速度，能够对交通的管理起到辅助的作用，实现路况信息的快速采集和准确监控。
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公开(公告)号：CN104658251A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510061094.8
申请日：2015-02-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于定向天线的十字路口车流检测方法与装置，利用车载广播单元发送信号，信号被信标接收装置接收，完成车辆信标消息的采集；将采集到的车辆信标消息传输到数据处理模块,并对车辆信标消息进行分析处理，实现车流统计和车辆行驶方向的识别；将数据处理模块得到的交通检测信息通过无线传输模块传输到远程监控系统，实现交通流的统计以及远程监控；监控系统中的信息由数据存储模块进行存储。本发明利用定向天线检测车流，克服传统蓝牙设置等方法易出现的相互干扰且检测范围狭窄的情况；定向天线其覆盖范围广，使得车流检测更加准确，且能够针对十字路口区域的车辆行驶转弯等特殊性，进行车流量的准确检测。
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公开(公告)号：CN103927526A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410181851.0
申请日：2014-04-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于高斯差分多尺度边缘融合的车辆检测方法，首先对图像进行高斯尺度变换，得到四幅相邻尺度的高斯图像。然后对这四个尺度相邻的高斯图像进行相邻尺度图像之间差分运算，得到三个不同尺度的高斯差分图像并对其采用Sobel算子进行边缘检测，再进行尺度向上搜索的边缘融合，得到尽可能多的车辆边缘信息同时去除大量背景边缘，再对融合的边缘图像进行膨胀、闭运算、孔洞填充等一系列形态学操作，得到代表车辆的连通域图像，最后根据连通域的位置信息在原图像中确定出车辆所在位置的外界矩形，实现车辆检测。本发明对多尺度图像进行处理，降低了算法复杂度，减少了计算量，能有效提高车辆检测的效率，得到较好的检测结果。
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公开(公告)号：CN103218167A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310114048.0
申请日：2013-04-02
Applicant: 长安大学
IPC: G06F3/0488 , G06F3/044
Abstract: 本发明提供了一种车载终端单点触摸手势图形识别方法，该方法通过建立直角坐标系，获取起始点，获取最值点，获取终止点和计算手势图形类型得到最后的手势图形类型，本发明提供的单点触摸手势图形识别方法，不需要预先设置手势图形库，也不需要对采集到的手势点进行存储，当用户离开触摸屏时，即完成对所有点进行判断，识别出用户的手势图形。与图形匹配方法相比较，本发明的方法的识别速度提高了两倍。本发明提供的单点触摸手势图形识别技术降低了算法的空间复杂度，提高了识别的速度，方便用户快速的便捷操作。
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