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公开(公告)号：CN109905847A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910165171.2
申请日：2019-03-05
申请人： 长安大学
摘要： 本发明提供GNSS盲区智能车辅助定位系统累积误差的协同校正系统及方法，在GNSS信号中断情况下，采用车载辅助定位系统进行定位；当智能车行驶到RFID感应区域时，图像采集设备进行图像采集并进行定位；车载RFID阅读器设备根据RFID信号强度计算得到基于RFID定位的车辆位置信息；基于图像定位的车辆位置信息和基于RFID定位的车辆位置信息进行融合计算，得到更加精确的车辆定位信息，将基于车载辅助定位系统的车辆位置信息与精确的车辆定位信息比较，得到车载辅助定位系统的累积误差，得到误差校正指令，发送误差校正指令到车载辅助定位系统使其进行误差校正。本发明能够校正车辆的辅助定位系统产生的累积误差。
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公开(公告)号：CN104866873B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510169963.9
申请日：2015-04-10
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06K9/64
摘要： 本发明公开了一种基于手机图像匹配的室内定位方法：步骤1，将室内地面划分为多个虚拟网格；步骤2，在每个虚拟网格中拍摄四幅图像，将室内所有虚拟网格中拍摄的图像根据拍摄方向的不同存为四类图像；在每类图像中选出一个或多个基准图像，将每类图像的基准图像与对应类中的图像一一匹配；步骤3，目标用户使用手机拍摄待匹配图像，根据方向信息确定待搜索图像；在待搜索图像中搜索出待匹配图像的最佳匹配图像；步骤4，给目标粗略位置对应的虚拟网格以及八邻域网格分别赋权值；根据所述权值计算目标用户的位置。本发明定位准确，算法复杂度低，且无需在手机上安装其他硬件，仅利用手机自身摄像头即完成定位，成本低、可靠性高、通用性好。
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公开(公告)号：CN107368787A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710459554.1
申请日：2017-06-16
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种面向深度智驾应用的交通标志识别算法，基于网络对多源公测数据集平移扩展性与稳定性的考虑，建立多源公测数据集对于交通标志的统一类别表征，通过基于局部上下文信息随机裁剪的数据增强策略实现了数据集的扩展，以及多尺度卷积特征图网络与集合网络迭代交替验证训练策略，得到了性能较好的检测网络与识别网络，使网络易于训练且收敛更快；基于自底向上的卷积特征，通过自顶向下融合多尺度卷积特征网络建模方法，提高小尺寸交通标志的查全率；不追求设计更深更复杂的Convnet以获取更高的物体识别率，而是针对交通标志目标的特点，通过对比实验，提出一种能够获得更优信息流动与更好性能表现的集合网络，实现了交通标志的高效识别。
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公开(公告)号：CN103473774B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201310406668.1
申请日：2013-09-09
申请人： 长安大学
摘要： 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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公开(公告)号：CN103499350B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310455813.5
申请日：2013-09-28
申请人： 长安大学
IPC分类号： G01C21/24
摘要： 本发明公开了一种GPS盲区下融合多源信息的车辆高精度定位方法及装置，该方法捷联矩阵算法根据陀螺仪输出的角速率信息、加速度计输出的加速度信息计算得出INS车辆位置信息与通过路面匹配技术得到的定位信息，采用卡尔曼滤波算法进行融合从而输出最终融合定位信息。由于INS定位算法具有累积误差，该方法在道路旁边设置锚节点重新校正车辆位置信息。通过该方法可得到稳定、可靠、高精度的车辆高精度位置信息，适用于楼宇密集的城市道路、山区、隧道等无GPS信号环境。
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公开(公告)号：CN116823638A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310535330.X
申请日：2023-05-12
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于改进GAN的图像去雾方法，涉及图像去雾技术领域，包括以下步骤：获取有雾图像；将有雾图像输入至基于改进GAN的生成器网络模型，输出去雾图像。本发明采用生成对抗网络为基本框架，在生成器中加入融合注意力的残差模块和联系上下文的去雾模块，并且使用改进PatchGAN判别器网络结构实现对生成器生成图像的监督。使得去雾图像整体清晰，易于观察，图像色彩饱满与真实图像更为接近。
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公开(公告)号：CN116721403A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310723460.6
申请日：2023-06-19
申请人： 山东高速集团有限公司 , 长安大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种道路交通标志检测方法，属于交通标志图像处理技术领域，包括：获取交通标志图像数据集；根据交通标志图像数据集，生成对应的带雾图像数据集；将带雾图像数据集输入生成对抗网络模型中对对抗网络模型进行训练，训练后的生成对抗网络模型，用于将带雾图像转化为对应的去雾图像；利用交通标志图像数据集训练用于图像识别的网络模型，得到训练好的交通标志检测识别模型；将待检测的带雾图像送入训练后的生成对抗网络模型中，生成待检测的带雾图像对应的去雾图像，并将去雾图像输入训练好交通标志检测识别模型中，得到的交通标志的识别结果。该方法能够检测复杂道路交通标志。
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公开(公告)号：CN109752008B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910164507.3
申请日：2019-03-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G01C21/28 , G01C21/30 , G01C21/34 , G01S19/48 , B60R16/023
摘要： 本发明提供智能车多模式协同定位系统及方法，采集车辆行驶路段的路面图像和场景图像，并获取GNSS位置信息；如果接收到GNSS位置信息，则以GNSS位置信息作为定位信息；如果接收不到GNSS位置信息，则检查车辆行驶路段是否预先建立视觉地图数据库，如果否，则根据采集到的路面图像采用基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取；如果是，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取；或者，将基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术和基于视觉里程计的车辆定位技术得到的位置信息进行融合。本发明融合三种定位技术，可以很好的解决GNSS盲区无法获得定位信息的问题。
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公开(公告)号：CN109859472B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910165183.5
申请日：2019-03-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/0967 , B60Q9/00
摘要： 本发明提供车辆行驶路障感知系统、方法、车辆及车路协同主动安全系统和方法，能够感知路障，并将其上传至网络系统，实现车路协同。通过测距模块间断的定时的测量行驶路段测量地面低洼深度，通过分析测量数据得到地面低洼程度，然后判断车辆是否可以安全通过；当车辆感知到地面低洼程度后可以选择将该路况信息上传到车路协同系统，再由车路协同系统发送给该路段行驶的其他车辆，从而实现路障感知和车路协同主动安全。
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公开(公告)号：CN109873827B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910164490.1
申请日：2019-03-05
申请人： 长安大学
摘要： 本发明提供一种车路协同系统及其数据安全传输方法，在网络通信模块内搭载病毒识别程序、文件改写程序以及双向认证程序，对传输的感知信息数据进行病毒风险识别、文件改写判断，并对网络通信模块进行双向认证，只有双向认证成功后才能传输感知信息数据，并且只有没有病毒风险和未曾被改写的感知信息数据才允许进行传输；信息传输至控制中心，在控制中心接收信息前，通过内嵌在控制中心的通信安全保护模块再次进行病毒风险识别、文件改写判断，并对网络通信模块进行注册识别和双向认证，识别没有病毒风险且没有被改写且注册和双向认证成功后，控制中心才接收传输的感知信息数据。本发明从多个角度保证了传输数据的安全性。
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