-
公开(公告)号：CN117409583B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311399400.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 长安大学 , 陕西智能网联汽车研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联汽车控制中心的车辆状态评估预警方法，属于车辆状态评估预警技术领域，在进行状态评估预警的车辆上安装监测设备和数据连接传输设备，将汽车数据、道路信息数据和天气环境数据综合处理构建第一评估预警模型，驾驶员数据构建第二评估预警模型，两个模型分别对不同的数据进行处理，独立计算的同时综合联动，实现更为准确的风险评估预警，在车辆行驶过程中，数据实时导入分析后获取风险评级并实时提醒驾驶员；除了采集常规汽车数据、道路信息数据和天气环境数据外，还增加了驾驶员数据采集，使得在进行车辆状态评估预警时，智能化程度更高，信息覆盖更全面，评估预警结果更准确，有效提高安全性，具有较高应用价值。
-
公开(公告)号：CN106569210A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610905725.4
申请日：2016-10-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感的土壤水分反演方法和装置，包括以下步骤：步骤1,根据SAR影像的参数信息，反演得到SAR影像中各个像元的地表组合粗糙度；步骤2,根据入射角范围和各个像元的地表组合粗糙度这两个指标，逐像元进行分类判断选择对应的土壤水分反演半经验方程；步骤3,通过野外实测数据对各半经验方程的系数进行回归拟合，得到像元对应的经验反演方程；步骤4,得到SAR影像中各像元对应的土壤水分；本发明突破了目前常规使用单一反演方程反演所有不同区域土壤水分的方法，使得本发明适用性更广泛；另外本发明考虑了土壤有效温度和土壤质地对后向散射系数的影响，能够有效提高土壤水分的反演精度。
-
公开(公告)号：CN117409583A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311399400.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 长安大学 , 陕西智能网联汽车研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联汽车控制中心的车辆状态评估预警方法，属于车辆状态评估预警技术领域，在进行状态评估预警的车辆上安装监测设备和数据连接传输设备，将汽车数据、道路信息数据和天气环境数据综合处理构建第一评估预警模型，驾驶员数据构建第二评估预警模型，两个模型分别对不同的数据进行处理，独立计算的同时综合联动，实现更为准确的风险评估预警，在车辆行驶过程中，数据实时导入分析后获取风险评级并实时提醒驾驶员；除了采集常规汽车数据、道路信息数据和天气环境数据外，还增加了驾驶员数据采集，使得在进行车辆状态评估预警时，智能化程度更高，信息覆盖更全面，评估预警结果更准确，有效提高安全性，具有较高应用价值。
-
公开(公告)号：CN117148369A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311119396.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 长安大学 , 陕西智能网联汽车研究院有限公司
IPC: G01S17/08 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶小车前方障碍物距离测量方法，调节无人驾驶小车车头的固态激光雷达，使得固态激光雷达与目标障碍物在一条竖直线上；测量雷达与障碍物的距离并作为距离真实值St；重复得到多个距离真实值St构建得到真实距离集合C1，多次订阅激光雷达的节点话题，得到估计值集合C2；变换障碍物的横向位置，对真实距离集合C1和估计值集合C2，基于点云聚类处理获取得到真实距离集合C3和估计值集合C4；将得到的真实距离集合C3和估计值集合C4进行比较，得到准确距离。本发明解决固态激光雷达易受外界干扰，以及固态激光雷达测距时固定视场角度的技术问题，能够提高获取的测距准度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117092946A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310891982.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 长安大学 , 陕西智能网联汽车研究院有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑PSO优化横向LQR控制器的方法及系统，设计横向LQR控制器对粒子进行编码，通过随机函数生成随机的初始化粒子种群；对轨迹跟踪过程中跟踪的每一个轨迹点处对应LQR控制器的损失函数值进行累加，计算GA‑PSO的适应度函数；将初始化粒子种群按照适应度进行排序，对前半部分进行粒子群算法优化，并把优化后的粒子群作为遗传算法中的染色体；对粒子群优化算法中的惯性权重进行改进，将执行完操作的Q系数矩阵和R系数矩阵合并生成ps/2个个体，再与粒子群优化算法生成的ps/2个个体组成完整的ps个个体的完整种群，当达到迭代次数时，输出最优的个体与适应度的数值以实现优化。本发明在降低跟踪误差和减少计算负荷方面具有显著效果，且鲁棒性好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106569210B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610905725.4
申请日：2016-10-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感的土壤水分反演方法和装置，包括以下步骤：步骤1,根据SAR影像的参数信息，反演得到SAR影像中各个像元的地表组合粗糙度；步骤2,根据入射角范围和各个像元的地表组合粗糙度这两个指标，逐像元进行分类判断选择对应的土壤水分反演半经验方程；步骤3,通过野外实测数据对各半经验方程的系数进行回归拟合，得到像元对应的经验反演方程；步骤4,得到SAR影像中各像元对应的土壤水分；本发明突破了目前常规使用单一反演方程反演所有不同区域土壤水分的方法，使得本发明适用性更广泛；另外本发明考虑了土壤有效温度和土壤质地对后向散射系数的影响，能够有效提高土壤水分的反演精度。
-
公开(公告)号：CN117456491A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311392614.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 陕西智能网联汽车研究院有限公司 , 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种雨天车道线检测方法及系统，属于智能网联汽车技术领域，构建基于类沙漏结构的多阶段去雨网络；构建多阶段去雨网络的损失函数；向多阶段去雨网络中输入雨天交通场景图像，通过小尺度精细化雨纹特征提取和大尺度条件下背景层精细化恢复后输出去雨图像，将去雨图像输入车道线检测模型最终的车道线检测结果，实现雨天车道线检测。更好的复原有雨图像，提高LIS在雨天条件下的车道线检测精度。
-
公开(公告)号：CN119399071A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411683608.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 长安大学 , 陕西智能网联汽车研究院有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段渐进式的去雨方法及系统，旨在解决智能网联汽车在雨天场景下车辆检测精度衰退的问题。该方法通过构建专门的车辆检测数据集MCGVD，并将其分为训练集和测试集，利用包含改进U‑Net的特征提取网络和特征融合机制的两阶段渐进式去雨网络TSPNet进行训练。测试集输入训练完成的TSPNet中，通过1x1卷积进行通道升维后提取浅层雨纹信息，再通过改进的编码器‑解码器架构完成深层雨纹信息的提取，最终复原得到车辆图像，实现雨天车辆检测。该系统通过轻量级特征提取与加权模块和高效率特征传递与融合模块，提高了去雨效果和图像质量，显著提升了车辆检测系统在复杂天气条件下的性能，具有重要的实际应用价值。
-
公开(公告)号：CN213928406U
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202023043576.6
申请日：2020-12-16
Applicant: 中铁北京工程局集团第一工程有限公司 , 长安大学
Abstract: 本实用新型提供了一种加压式通风装置，包括风仓，风仓的一端设置有进风口，另一端设置有出风口；加压板密封滑动设置在风仓中，加压板将风仓分隔为进风区和加压区，加压板上设置有进风孔；可伸缩进风管设置在进风区，可伸缩进风管的一端与风仓的进风口连接，另一端与加压板的进风孔连接；加压板驱动机构与加压板连接；本实用新型通过在风仓中设置加压板，组合形成机械式加压风仓，利用加压板驱动机构驱动加压板在风仓中滑动时，风仓内的风流被压缩后，能够与供风点处的风压形成较大的压力差，风仓内的新鲜在压力差的作用下，能够稳定输送至供风点处，并将供风点出的废气沿隧道洞内空间挤出至洞外，通风效果较好，能耗较低。
-
公开(公告)号：CN213479987U
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202022899357.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 长安大学
Abstract: 本实用新型提供一种公路隧道用照明灯，包括桥架外壳、灯体、卡合板和插接槽单元；所述桥架外壳在朝向灯体的安装侧上设有插接槽单元，所述卡合板包括卡合固定板和卡合插接板，其中，卡合固定板固定在灯体上；卡合插接板插入插接槽单元内，实现灯体在桥架外壳的安装；结构紧凑，使用方便，便于对灯体进行维护和检修，大大降低了在隧道内照明灯维修的安全隐患。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.019 seconds)
