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公开(公告)号：CN106541968B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610873534.4
申请日：2016-09-30
Applicant: 张家港长安大学汽车工程研究院
IPC: B61L27/04
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉分析的地铁车厢实时提示系统，包括：图像采集单元；传感器单元：传感器单元发出拍摄信号；图像存储与转化单元；图像处理单元：接收图像存储与转化单元传输的图像数字信号，根据第一CCD相机拍摄的图像判断车厢转移乘客的数目，根据第二CCD相机拍摄的图像判断车厢上车人数，将车厢实时人数传递给中转单元；中转单元：传输图像处理单元的数据至提示单元；提示单元：将中转单元传递来的数据通过下一站地铁站内乘客候车区的显示屏进行显示。使用本发明，能实时对车厢内乘客数量进行判断，使乘客能够得到较为空闲车厢信息，减少不必要的拥挤和上车时间。
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公开(公告)号：CN106321694B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610873535.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 张家港长安大学汽车工程研究院
Abstract: 本发明涉及一种鼓式制动器自动冷却系统，包括：热敏电阻，用于探测制动器内刹车片的温度；比较器TL431，热敏电阻RV的温度高于预设值时比较器TL431导通；热敏电阻的温度低于预设值时比较器TL431关断；PWM方波发生器NE555：比较器TL431输出的导通信号触发PWM方波发生器NE555工作，输出方波信号；场效应管Q3：根据PWM方波发生器NE555的方波信号接通或断开水泵；储水罐的出水口连接水泵的进水口，水泵的出水口通过管道连接至制动器并在制动器处设置与管道连接的喷头。本发明的冷却系统的开启与调速均依靠热敏电阻阻值的变化进行自动冷却，减少了司机的手动参与，提高了行驶安全性。
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公开(公告)号：CN106494237A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610872902.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 张家港长安大学汽车工程研究院
IPC: B60L7/10
CPC classification number: B60L7/10
Abstract: 本发明涉及一种纯电动汽车再生制动能量回收系统，飞轮组一端通过电磁离合器与力矩转速传感器、电机顺序连接，所述的飞轮组另一端通过磁粉离合器与变速器、制动器顺序连接；制动踏板与制动器连接，所述的制动踏板与制动器之间安装制动踏板行程传感器；蓄电池组通过电机控制器与电机电连接，蓄电池组控制器与蓄电池组电连接；总控制器与电机控制器、蓄电池组控制器、电磁离合器、磁粉离合器、制动踏板行程传感器、力矩转速传感器电连接。纯电动汽车开发人员可以根据不同的汽车负载及车型，选择不同控制策略，研究汽车在不同制动模式下的能量回收情况，解决纯电动汽车开发时监测再生制动的难题。
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公开(公告)号：CN108898625B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
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公开(公告)号：CN105976337B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610307360.5
申请日：2016-05-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中值引导滤波的图像去雾方法，获取雾霾天气下的图像；将获得的含雾图像转换到RGB颜色空间，并且获得各个像素点的R、G、B三个通道的值；对各个像素点的R、G、B三个通道值进行比较，获得最小值，从而得到图像的初始暗通道图像；根据获得的初始暗通道图像，计算大气光值A；根据透射率估计公式，得到粗估计透射率；通过中值引导滤波对粗估计透射率进行滤波，获得精准的透射率；将获得的图像以及获得的大气光值A和获得的透射率代入大气光成像模型方程反向求解即获得去雾图像。本发明在实现对透射率进行精确优化的同时还对暗通道先验对大气光估计的过程进行了优化，同时具有更快的运算速度，更加具有实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108389175A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN107784639A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711064600.4
申请日：2017-11-02
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法，首先获取待滤波的遥感图像；接着将获取到的遥感图像由RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的遥感图像分别计算脉冲权值、空间相似度、亮度相似度、梯度相似度和局部均值等滤波器系数；而后按照本发明提出的多边滤波器进行滤波处理；最后将去噪处理后的Lab颜色空间的遥感图像转换到RGB颜色空间并输出。本发明能够较好地滤除遥感图像中的脉冲噪声，与双边滤波相比去噪后图像的信噪比有显著提升，算法实用性较强，对提高遥感图像质量和提取有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN107492094A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710601296.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06T2207/10004 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明公开了一种高压电线绝缘子的无人机视觉检测方法，获取高压电线绝缘子图像；将高压电线绝缘子图像由RGB模型转换成HSV模型；采用十字梯度搜索法检测HSV模型的亮度分量，获取方向梯度及空间亮度相似度，生成前景图像；采用8邻域连通域分割法对经过前景图像进行连通域分割，获得绝缘子连通域图像；采用LOG算子对绝缘子连通域图像进行边缘提取得到图像的边缘信息；采用8邻域的边缘跟踪方法对图像边缘点进行8邻域边缘归类；对经过8邻域边缘归类获得的像素类组，分组进行边缘直线检测，显示识别出的绝缘子轮廓。本发明可获得完整的绝缘子连通域图像，有效的提高了绝缘子的识别准确率；同时有效的提高了运行速度，并降低了计算的复杂程度。
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公开(公告)号：CN107392869A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN107085833A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710241062.5
申请日：2017-04-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于梯度倒数自适应开关均中值融合的遥感图像滤波方法，步骤1：获取无人机遥感图像；步骤2：选取大小为n×n的模板，求出模板中心点与模板内其余(n×n‑1)像素点之间的梯度值并保存；步骤3：将步骤2中所得到的梯度值和阈值进行比较，判断该像素点是否由椒盐噪声或随机噪声所引起；步骤4：根据步骤3得出的结果，如果该像素点不是由椒盐噪声或随机噪声引起，用梯度倒数加权算法进行平滑处理；如果该像素点是由椒盐噪声或随机噪声引起，则用自适应开关均中值融合算法进行滤波去噪处理；步骤5：通过步骤4得到滤波去噪后的无人机遥感图像。本发明克服了现有遥感图像滤波算法在面对多种类型分布噪声时适用范围的局限性。
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