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公开(公告)号：CN111339967B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010131268.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多视域图卷积网络的行人检测方法，采用卷积神经网络从待处理图像进行特征提取，对提取的特征图像进行多次池化、卷积处理得到预处理特征图像，然后采用多视域池化金字塔提取中得到的预处理特征图像的多尺度特征信息特征图，然后进行人体图卷积得到多个人体图卷积后的特征图，采用Nbox个锚点的预测框分别对人体图卷积后的特征图中的人体目标区域进行预测并识别，完成预测框及预测类别概率值，使用最大池化构建多视域特征金字塔，提高了检测效率，本发明能够有效且高效地处理行人检测中的尺度变化和遮挡问题。
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公开(公告)号：CN109993060B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910155781.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种深度摄像头的车辆全向障碍物检测方法，该方法通过在车辆周围布设深度摄像头，开启深度视频流并读取深度帧，对深度数据进行去噪处理，利用空间区域生长算法对深度图像进行分割，然后对障碍物区域进行聚类分割，继而确定障碍物最近点，生成障碍物检测区域，计算障碍物距离，当障碍物接近时生成接近警告，并对检测结果进行可视化。本发明方法对车辆行进过程中的障碍物进行全向检测，有效提高了车辆盲区范围内的障碍物检测能力，并可以向驾驶员提供实时的全向避障信息，大大提高了车辆的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN114970321A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210461605.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态轨迹流的场景流数字孪生方法及系统，首先提出一种检测跟踪一体化多模态融合感知增强网络，在大幅度提高网络处理速度的同时，实现目标语义轨迹的精准提取与辨识；并提出一种结合道路布局与交通力耦合关系的目标轨迹预测方法，建模场景中语义的时序演变规律，实现交通运行环境中的目标轨迹预测；基于轨迹提取和语义辨识以及预测的运动轨迹，对中观层面交通态势的时序演变规律建模，获取基于真实目标动态轨迹流的场景流数字孪生。本发明能够有效实现目标语义轨迹的精准提取与辨识，同时可视化场景流数字孪生，为精准化交通管控服务提供决策支持。
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公开(公告)号：CN108765336B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810515497.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于暗亮原色先验与自适应参数优化的图像去雾方法，根据白色区域像素值普遍较高的特点提出了亮原色先验理论，将该理论与暗原色先验理论相结合，有效解决了雾天图像中白色区域的去雾问题，将类天空区域的像素值与最大暗通道值进行自适应的加权处理，使得求取的大气光值鲁棒性更强，再通过自适应权值优化的图像去雾算法，从而更好的实现了去雾后图像的优化处理，通过自适应尺度的引导滤波算法，将原有雾图像的尺寸大小自适应调节滤波尺度，使得滤波后效果更佳，从而实现图像的有效去雾，本方法不仅有效解决了原算法不适用于大面积白色区域和去雾后图像偏暗等问题，而且去雾之后的图像视觉效果更加真实自然。
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公开(公告)号：CN108833833B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810636310.0
申请日：2018-06-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了发明面向智能网联汽车场景图像数据感知与协同处理系统，通过单移动智能体图像数据感知与处理装置、路侧基础设施装置和远程服务器实现图像数据感知与协同处理系统，单移动智能体图像数据感知与处理装置中车载图像处理平台通过完成目标检测与识别、场景流估计等算法实现单视角图像数据处理；利用路侧基础设施装置中路侧图像处理平台通过完成目标检测与识别、图像融合等算法实现俯视视角图像数据处理与多视角图像融合处理，本发明结构简单，系统构成稳定，图像数据处理效率高，通信数据传输速度快且稳定，可以实现城市复杂交叉口路段先验地图绘制、智能网联车辆协同通行控制与引导等，加快推动智能网联汽车产业的落地实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112255996A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011133332.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于整车在环的CACC稳定性测试系统及方法，乘用车道路动态模拟试验台架、DSRC设备、虚拟前车控制模块和控制模块作为测试系统的硬件组成，协同工作提供待测车辆进行测试的必要场景；控制模块实现运动参数、车辆位置、车辆状态的信息读取与处理。能够有效的对CACC编队方式下车辆队列行驶的稳定性进行测试，使用方便、简单。本发明一种基于整车在环的CACC稳定性测试方法，能够有效的对CACC编队方式下车辆队列行驶的稳定性进行测试，使用方便，成本低，测试过程简单。
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公开(公告)号：CN111382542A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010121280.7
申请日：2020-02-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种面向全寿命周期的公路机电设备寿命预测系统，该系统包括公路隧道关键机电设备识别模块，用于对公路隧道机电设备中的关键设备进行识别筛选；公路隧道机电设备剩余寿命预测模块，用于对从公路隧道机电设备中识别筛选出来的关键设备进行剩余寿命预测；高速公路机电设备退化分析模块，用于对高速公路机电设备进行退化分析。本预测系统将关键设备识别筛选与公路隧道机电设备剩余寿命预测相结合，大大提高了预测系统的效率和准确性。再结合高速公路机电设备退化分析，能够实现针对公路机电设备的全寿命周期的寿命预测。
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公开(公告)号：CN109993060A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910155781.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种深度摄像头的车辆全向障碍物检测方法，该方法通过在车辆周围布设深度摄像头，开启深度视频流并读取深度帧，对深度数据进行去噪处理，利用空间区域生长算法对深度图像进行分割，然后对障碍物区域进行聚类分割，继而确定障碍物最近点，生成障碍物检测区域，计算障碍物距离，当障碍物接近时生成接近警告，并对检测结果进行可视化。本发明方法对车辆行进过程中的障碍物进行全向检测，有效提高了车辆盲区范围内的障碍物检测能力，并可以向驾驶员提供实时的全向避障信息，大大提高了车辆的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN109961159A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910172218.8
申请日：2019-03-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种新型机动车整车不解体检测及联网监管方法，本发明涉及机动车检测技术领域；基于分布式系统构建原理，搭建四层网络框架；构建的检验机构级平台实现检测数据录入、上传：检验机构主要用于将机动车检测数据进行采集和上传；构建的市级云平台核实和评定检测机构上传的数据，监督机构实施检测，并将检测数据在市级云平台共享；构建的省级云平台汇总所属市级云平台的数据，实现数据在省级共享，监督市级机构履行职责；构建的国家级云平台实现全国数据的共享，监督省级机构履职。可以使机动车检测过程透明化、公开化，能够有效抑制不良竞争、打击弄虚作假行为，改善道路交通安全；并且可以优化检测流程，实现检测数据的零冗余。
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公开(公告)号：CN106228163B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610590698.6
申请日：2016-07-25
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/46
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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