公开(公告)号：CN105206270B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201510514595.7

申请日：2015-08-20

Applicant: 长安大学

Inventor： 宋青松 ,  田正鑫 ,  安毅生 ,  赵祥模

IPC: G10L15/26 ,  G10L15/08

Abstract: 本发明公开了一种组合PCA和RBM的孤立数字语音识别分类系统及方法，首先，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)与一阶差分MFCC相组合，初步抽取孤立数字的语音动态特征；然后采用主成分分析(PCA)对MFCC组合特征作线性降维处理，并统一新得到的特征的维数；进而，采用受限波尔兹曼机(RBM)对所得新特征作非线性降维处理；最后，采用Softmax分类器对非线性降维后的数字语音特征完成识别分类。本发明采用PCA线性降维、统一特征的维数与RBM非线性降维相结合，大大改善了模型的特征表征与分类能力，提高了孤立数字语音识别正确率，为实现孤立数字语音高准确率识别提供了一种高效的解决方案。

公开(公告)号：CN105206270A

公开(公告)日：2015-12-30

申请号：CN201510514595.7

申请日：2015-08-20

Applicant: 长安大学

Inventor： 宋青松 ,  田正鑫 ,  安毅生 ,  赵祥模

IPC: G10L15/26 ,  G10L15/08

Abstract: 本发明公开了一种组合PCA和RBM的孤立数字语音识别分类系统及方法，首先，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)与一阶差分MFCC相组合，初步抽取孤立数字的语音动态特征；然后采用主成分分析(PCA)对MFCC组合特征作线性降维处理，并统一新得到的特征的维数；进而，采用受限波尔兹曼机(RBM)对所得新特征作非线性降维处理；最后，采用Softmax分类器对非线性降维后的数字语音特征完成识别分类。本发明采用PCA线性降维、统一特征的维数与RBM非线性降维相结合，大大改善了模型的特征表征与分类能力，提高了孤立数字语音识别正确率，为实现孤立数字语音高准确率识别提供了一种高效的解决方案。

公开(公告)号：CN105069774A

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201510375307.4

申请日：2015-06-30

Applicant: 长安大学

Inventor： 赵祥模 ,  刘占文 ,  高涛 ,  安毅生 ,  王润民 ,  徐志刚 ,  张立成 ,  周洲 ,  刘慧琪 ,  闵海根 ,  穆柯楠 ,  李强 ,  杨楠

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6217

Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习与图割优化的目标分割方法：步骤1：对训练图像采用多示例学习的方法进行显著模型建模，并利用显著模型对测试图像中的包和示例进行预测，得到测试图像的显著性检测结果；步骤2：将测试图像的显著性检测结果引入图割框架，依据示例特征矢量与示例包的标记对图割框架进行优化，求解图割优化的次优解，得到目标的精确分割。本发明采用多示例学习的方法建立显著性检测模型，使其适合特定种类的图像，并将显著性检测的结果用于基于图论的图像分割方法中以指导图像分割，对图割模型框架环节进行了优化，并采用凝聚层次聚类算法求解，使得分割结果能更好地符合语义感知的输出，得到精确的目标分割结果。

公开(公告)号：CN103280113B

公开(公告)日：2014-12-24

申请号：CN201310167669.5

申请日：2013-05-08

Applicant: 长安大学

Inventor： 安毅生 ,  赵祥模 ,  贺冰花 ,  袁绍欣 ,  南春丽 ,  姚迪 ,  张曼 ,  杨峰 ,  雷鹏 ,  梁超 ,  尚龙华

IPC: G08G1/08

Abstract: 本发明属于城市交通控制领域，提供了一种自适应的交叉口信号控制方法，该方法通过安装车辆监测器来检测车辆数，获得车辆排队长度，通过上周期的交叉口车辆排队长度来确定下周期的信号控制策略。利用城市中已铺设的车辆检测器获取交通流数据并计算各车道的排队长度，根据排队长度的不同比例动态调整下一周期的信号配时方案。该方法以周期为单位进行配时方案的计算，运算量小，且能达到交叉口信号根据车流密度实现自适应控制的目的。此外，该方法算法简单，对硬件和工程量要求较低，方便推广。

公开(公告)号：CN204833702U

公开(公告)日：2015-12-02

申请号：CN201520461617.3

申请日：2015-06-30

Applicant: 长安大学

Inventor： 马峻岩 ,  周洁 ,  孟强 ,  王瑾 ,  安毅生

IPC: G08G1/01

Abstract: 本实用新型公开了一种运输车驾驶危情信息采集装置，目的在于：能够有效检测运输车的行驶状况，对运输车的驾驶危情信息进行实时采集，保障运输车的行车安全，所采用的技术方案为：包括设置在运输车上的Raspberry Pi数据处理器(104)，Raspberry Pi数据处理器(104)连接有GPS模块(108)和能够采集车辆自身驾驶危情信息的传感器模组，所述的Raspberry Pi数据处理器(104)上连接有用于采集驾驶室图像信息的第一摄像头(105)和用于采集运输车货箱图像信息的第二摄像头(106)，所述的Raspberry Pi数据处理器(104)上连接有用于通信功能的3G模块(107)，Raspberry Pi数据处理器(104)连接至供电模块(110)。