公开(公告)号：CN110148169A

公开(公告)日：2019-08-20

申请号：CN201910208210.2

申请日：2019-03-19

Applicant: 长安大学

Inventor： 王伟 ,  唐心瑶 ,  宋焕生 ,  张朝阳 ,  张文涛 ,  戴喆 ,  梁浩翔 ,  云旭 ,  侯景严 ,  刘莅辰 ,  贾金明 ,  李俊彦 ,  武非凡 ,  雷琪 ,  杨露

IPC: G06T7/60 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种基于PTZ云台相机的车辆目标三维信息获取方法，在视频帧中通过深度学习的方法对车辆目标进行识别，获取车辆目标的三维包络基准点在图像坐标系下的坐标，根据坐标信息结合地平线的约束绘制出最贴合车辆目标的三维包络框，再利用标定结果计算出车辆目标的三维尺寸信息，完成车辆目标的三维信息获取。本发明可适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量车辆目标完成三维信息获取的过程。方法实现简单，通用性好，可以应用于各种道路场景下的三维信息获取，并且结果较为准确。

公开(公告)号：CN109544635A

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201811176193.0

申请日：2018-10-10

Applicant: 长安大学

Inventor： 王伟 ,  严腾 ,  武非凡 ,  侯景严 ,  李婵 ,  张文涛 ,  雷琪 ,  贾金明

IPC: G06T7/80

CPC classification number: G06T7/80 ,  G06T2207/30241 ,  G06T2207/30256

Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于枚举试探的相机自动标定方法，在相机高度和沿车道线方向消失点已知到前提下，以车辆轨迹为约束结合图像梯度，实现对车道线的稳定检测与提取，再建立起三维车道线标定模型，通过枚举试探的思想调整焦距，完成三维车道线模型与实际车道线的匹配，从而确立最终焦距，最后实现相机标定和相机内外参数获取。

公开(公告)号：CN109446917A

公开(公告)日：2019-03-08

申请号：CN201811154229.5

申请日：2018-09-30

Applicant: 长安大学

Inventor： 宋焕生 ,  武非凡 ,  王伟 ,  李婵 ,  严腾 ,  李莹 ,  梁浩翔 ,  云旭

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06T7/194 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于级联霍夫变换的消失点检测方法，包括如下步骤：步骤1：采集道路车辆视频，得到每一帧图像的车辆目标；步骤2：进行Harris角点提取，得到每一帧图像的车辆目标上的特征点；步骤3：获取车辆直线轨迹；步骤4：对车辆直线轨迹进行筛选，筛选后的车辆直线轨迹集合记为L；步骤5：通过级联霍夫变换对筛选后的直线轨迹集合L从图像空间转换到菱形霍夫空间中进行投票，得到投票后的极大值点坐标；步骤6：将极大值点的坐标转换到图像空间中，最终得到图像空间中消失点坐标，完成消失点的检测。采用该方法适用于各种天气条件，避免了特殊天气下消失点的误检，大大提高了消失点检测的准确性。

公开(公告)号：CN107315994A

公开(公告)日：2017-11-03

申请号：CN201710334850.9

申请日：2017-05-12

Applicant: 长安大学

Inventor： 宋焕生 ,  李婵 ,  崔华 ,  王璇 ,  关琦 ,  孙士杰 ,  武非凡

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/246

CPC classification number: G06K9/00724 ,  G06K9/6223 ,  G06T7/246 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了基于Spectral Clustering空间轨迹的聚类算法，包括利用摄像机对道路进行视频图像采集，对视频图像中的每一帧图像中的所有运动目标采用ORB算法提取特征点，然后利用基于双向加权可逆性约束的KLT跟踪算法对特征点进行跟踪，得到所有运动目标的多条运动轨迹以及每条运动轨迹上每个轨迹点在图像坐标系中的坐标值；利用刚体运动约束对所有运动目标的n条运动轨迹构建相似矩阵进行谱聚类，得到不同类别的运动轨迹；对不同类别的运动轨迹进行类间合并，得到类间合并后的运动轨迹；本发明所提到的方法不受工程应用上各类环境的影响和限制，并且易于实现，能有效的对车辆进行实时精确的检测，因此具有很广的应用前景。