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公开(公告)号：CN117056845A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311083571.1
申请日：2023-08-25
Applicant: 长安大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶汽车异常检测方法及系统，采用自动驾驶车辆正常行驶状态下的系统运行数据信息训练深度神经网络异常检测模型得到训练好的异常检测模型；利用异常检测模型对自动驾驶车辆的实时数据进行检测得到自动驾驶车辆的检测结果，本发明能够有效支持工程师或相关领域专家调查黑箱异常检测模型预测的异常。除了有助于节省时间和维护成本外，它还实现了模型的透明性，从而促进工程师或相关领域专家信任所提出的异常检测模型。能够很好的展现对模型输出有重要影响的特征，以及展现这些特征单一地对模型输出产生的影响，进而提升领域专家对深度学习模型决策的理解，更为重要的是加快了领域专家对异常的定位和故障的诊断。
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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：CN107330812A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710362730.X
申请日：2017-05-13
Applicant: 长安大学
CPC classification number: H04L12/4641 , G01M17/007 , G06Q50/10 , H04L41/12 , H04L67/02 , H04L67/06 , H04L67/12 , H04N7/18 , H04W48/20
Abstract: 本发明公开了一种机动车安全技术检验业务信息系统，业务信息系统网络拓扑结构为：检测车间内的工位机、IP摄像机通过LAN互联，外观检查区、底盘动态检验区及底盘检查区的PDA终端通过无线AP接入局域网，业务大厅的资料扫描申请审核系统、检测车间仪器设备检验系统及PDA移动智能检验终端系统通过访问部署在站点计算机的WebService，实现数据的上传与下载。本发明的优点是：本系统采取触发录像方式节省了视频存储空间和机构成本；能使检验机构工作人员的操作更加规范，服务意识有所增强，机构间的不正当竞争减少；监管人员能够更加方便地实现远程监管；检测更加公平公正，车主检车难、排队长等问题得到有效缓解，检测市场更加规范和健康发展。
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公开(公告)号：CN106792432A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610980691.5
申请日：2016-11-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向最大交付能力的车载异构网络垂直切换方法，解决了现有技术中存在的缺乏对异构网络实时状态和车载终端对网络系统影响的考虑的问题，以提高车载异构网络系统的整体效用与工作能力；与现有车载异构网络垂直切换算法相比，本发明能够提高车载异构网络中，车载自组织网络的利用率，降低应用面端到端传输时延和丢包率，提高异构网络整体通信性能。
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公开(公告)号：CN103473774A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310406668.1
申请日：2013-09-09
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法：确定车辆初始位置的地理坐标；在车辆行驶过程中实时拍摄路面图像；对拍摄的当前连续两帧路面图像依次进行匀光处理；实时对匀光处理后的连续两帧路面图像进行匹配，得到该连续两帧路面图像的匹配点对；根据得到的匹配点对进行车辆定位；判断当前两帧图像是否为最后的两帧，是则结束，否则重复上述步骤。该方法仅需要在车辆行驶过程中实时采集路面图像，并对连续两帧路面图像匹配，从而实现自主车辆定位，该方法不易受干扰，定位精度高，且省去了现有定位方法中提前采集全方位街景的费时费力的环节，因此省时省力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103326974A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310219115.5
申请日：2013-06-04
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆通信接入网的自适应传输模式选择系统及其方法，该系统包括：I/B处的车辆信息服务流产生模块、车辆信息服务流分类映射模块、分组递交模块、自适应传输模式选择模块、OFDMA无线资源配置模块、帧发送/接收模块、接入信道/行驶状态/所处地理区域信息探测模块，以及SV处的车辆信息服务流产生模块、车辆信息服务流分类映射模块、分组递交模块、自适应传输模式选择模块、OFDMA无线资源配置模块、帧发送/接收模块、接入信道/行驶状态/所处地理区域信息反馈模块。本发明引入OFDMA和AMC技术，能在ITS信息服务流传输有效性和系统传输高效性之间做出权衡，从而在满足各类ITS信息服务流QoS要求的同时获得尽可能高的系统平均有效数据传输速率。
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公开(公告)号：CN119888183A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411969975.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于轻量化YOLOv5的交通场景目标检测方法，包括：构建交通场景数据集，对交通场景数据集进行预处理及数据集划分，得到训练集、验证集和测试集，对YOLOv5网络进行轻量化处理，并基于轻量化YOLOv5网络构建交通场景目标检测模型，将所述训练集、所述验证集和所述测试集输入至交通场景目标检测模型中进行训练、测试和验证，得到最终的交通场景目标检测模型，将待检测图像输入最终的交通场景目标检测模型中，得到检测结果。本发明通过对模型结构进行改进和优化策略的应用，减少模型的计算量和参数量，提升在资源受限环境中的实时检测性能，同时保持较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN119580220A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616278.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的道路交通标志检测方法，该方法包括采集道路交通标志图像，并对其进行预处理，得到道路交通标志数据集，基于改进后的UNet分割网络构建道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对道路交通标志检测模型进行训练，将采集的道路交通标志图像输入训练后的交通标志检测模型，进行效果测试。本发明不仅能够实现高精度的交通标志检测，还具备较强的实时性和适应性，适用于自动驾驶、智能交通管理等多个领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119580219A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616277.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像语义理解的道路交通标志识别方法，该方法包括基于图像采集设备进行图像采集，对采集到的图像进行预处理，构建道路交通标志数据集，基于Blip网络构建道路交通标志检测模型，并基于道路交通标志数据集对该模型进行训练，得到训练后的道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对训练后的道路交通标志检测模型进行效果测试。本发明可以对道路交通标志进行识别并从颜色、形状以及组成等方面对标志生成语句描述，从宏观角度识别出车道类型避免了对已标注标志的依赖，能够在复杂环境下实现高效、准确的交通标志识别，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116524735A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211731238.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 长安大学 , 河南交投郑辉高速公路有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快速路入口匝道合流区双层优化控制方法及系统，根据进入快速路入口匝道合流控制区域车辆的初始状态信息，使用基于图的最短路径算法确定最优合并序列并分配各车辆到达时间，根据分配的最优合并序列和各车辆到达时间，进行轨迹规划并发送至各车辆，使用有向图描述合并序列的确定过程，以预测车辆行驶延迟为边权重的改进最短路径算法，确定最优合并序列。根据无约束哈密顿分析，设计时间调整算法，保证车辆满足速度和加速度约束，更加安全实用，利用帕累托最优原理设计寻找最优预测窗口算法，保证了所有车辆满足最大速度约束，保证最大化通行效率，确保车辆满足速度约束和最小化燃油消耗。
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