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公开(公告)号：CN114895681A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210553716.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 长安大学 , 麒天交通科技(西安)有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种高速公路护栏板检测的机器人及控制方法，通过采集本体与车道线之间的夹角θ'，以及本体与护栏板之间的最大距离d及其方向角α，计算出修正后的本体与护栏板之间的垂直距离D'，进而在与预设的本体与护栏板之间的距离D进行计算得出控制信号uk，最后对机器人的循迹轨迹进行修正，使得机器人能够有效的和护拦板保持恒定距离。通过本申请提供的机器人，可以快速稳定不间断的获取高速公路护栏板的采样参数，替代带了现有的人工检测方法，解决了现有检测效率低、采样点位少、容易误采样和漏采样的问题。同时解决了循迹目标单方面断层循迹失控的问题。
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公开(公告)号：CN110287884B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910559581.5
申请日：2019-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种辅助驾驶中压线检测方法，与现有最新ImageAI检测识别技术结合，能够准确识别图像中的目标车辆，且能够利用Hough变换准确提取车道线，并能经过前后轮位置估计方法准确估计车轮位置，最终通过图像融合以及像素点RGB值提取准确检测车辆的压线情况，具有良好的检测精度。
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公开(公告)号：CN110310241B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910559582.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法，首先制作雾霾图像数据集，然后利用雾霾图像数据集为输入，训练雾霾图像深度分割器，让机器学习雾霾天气下天空和非天空区域的特征；采集雾霾天气下用于测试的交通图像；采用雾霾图像深度分割器对采集的交通图像进行分割，得到天空区域和非天空区域，求取天空区域和非天空区域的大气光值和透射率，加权平均后，得到综合大气光值和综合透射率；利用快速引导滤波对综合透射率细化处理，重构无雾交通场景图片。
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公开(公告)号：CN108845508B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810670604.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CMAC‑滑膜一体化控制的无人机半物理仿真控制方法，首先在MATLAB/Simulink上建立基于CMAC‑滑模一体化控制的模型；然后在LabVIEW上建立控制该模型的地面站；最后根据LabVIEW给定无人机模型飞行指令，通过CMAC‑滑模一体化控制模型输出控制量，最终控制飞行器姿态。本发明提高了控制精度，可以使程序在低成本处理器下实时运行，并达到精确控制，数据收敛更快，精度更高。
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公开(公告)号：CN110310241A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910559582.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法，首先制作雾霾图像数据集，然后利用雾霾图像数据集为输入，训练雾霾图像深度分割器，让机器学习雾霾天气下天空和非天空区域的特征；采集雾霾天气下用于测试的交通图像；采用雾霾图像深度分割器对采集的交通图像进行分割，得到天空区域和非天空区域，求取天空区域和非天空区域的大气光值和透射率，加权平均后，得到综合大气光值和综合透射率；利用快速引导滤波对综合透射率细化处理，重构无雾交通场景图片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110189623A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910533282.4
申请日：2019-06-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种标识牌自动翻牌与更换装置及其使用方法，通过纵向驱动机构带动升降驱动机构和标识牌选择机构沿纵向移动，实现主动轮和被动牙盘的啮合与分离；当主动轮和被动牙盘分离后，通过标识牌选择机构拨动主动轮沿横向移动，从而选择标识牌，选择完成后，通过纵向驱动机构实现主动轮和被动牙盘的啮合，然后通过升降驱动机构驱动标识牌绕标识牌轴旋转，从而实现标识牌的上举，识别完成后，再通过升降驱动机构驱动标识牌落下，从而实现翻牌功能。装置有自主选择功能，可根据要求展示指定的标识牌，并可实现标识牌的切换功能。该方法操作简单便捷，适用性广泛，具有较高的使用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN109919832A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910146066.4
申请日：2019-02-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人驾驶的交通图像拼接方法，获取要进行拼接的交通图像；构建Hessian矩阵，生成所有的兴趣点，用于特征的提取；构建尺度空间；特征点定位；特征点主方向分配；生成特征点描述子；通过双向匹配与相似小波特征匹配实现特征点的匹配；随机从数据集中随机抽出4个样本数据计算出变换矩阵H；计算投影误差，加以判定，若符合则匹配点输出，否则返回，根据特征点进行图像拼接。本发明双向相似小波特征匹配surf算法与传统Surf算法相比提高了粗匹配的精度，同时也减小了下一步Ransac去误匹配的工作量，自适应低迭代Ransac算法与传统Ransac算法相比实现了最少匹配点阈值的自适应并且降低了迭代的次数，提高了算法的效率。
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公开(公告)号：CN105223559B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510657048.4
申请日：2015-10-13
Applicant: 长安大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种可并行切换的远程雷达航迹起始方法，将基于一步延时的修正Hough变换航迹起始方法和快速修正Hough变换航迹起始方法并行运行，其中引入折扣判断系数Dis对两种航迹起始算法的判断切换，以及对航迹起始成功率、虚假航迹起始率和起始时间的综合评价。在低杂波密度的情况下运用快速修正Hough变换能快速的航迹起始方法，用时较短。在高杂波密度的情况下采用基于一步延时的修正Hough变换，该方法能在这种环境下较好的起始航迹。本发明通过对主要因素的权重匹配完美解决了该何时切换才能最快最准确的起始航迹。
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公开(公告)号：CN106127105A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610415465.2
申请日：2016-06-13
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明公开了一种基于快速随机Radon变换的无人机视觉巡线方法，首先利用无人机图像采集设备，获得要处理的高压线图像，并将获得的降质图像转为灰度图；然后对获得的灰度图提取边缘；然后进行基于角度限定参数判决的Radon变换，将竖直方向检测到的线去掉；最后采用加入双阈值取值范围的随机Radon图像检测算法进行判决，得到输电直线。本发明基于高压输电线是暗目标且近似水平的线状特征，利用基于角度限定的多尺度线状目标强化方法对目标进行优化，然后对筛选后结果进行一定角度范围内的Radon变换，并在Radon变换中通过限定阈值的取值范围来达到准确识别高压电线的结果。
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公开(公告)号：CN105976337A
公开(公告)日：2016-09-28
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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