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公开(公告)号：CN105223559A
公开(公告)日：2016-01-06
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：CN105096271A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510505156.X
申请日：2015-08-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像检测方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将步骤1得到的RGB颜色空间的交通图像转换到Lab颜色空间；接着对步骤2得到的Lab颜色空间的交通图像进行滤波处理；最后将步骤3处理后的Lab颜色空间的交通图像转换到RGB颜色空间，输出处理后的雾霾天气下交通图像。本发明既满足了雾霾天气状况下图像的滤波效果，又有效地保持了图像的边缘信息，对后续的交通图像处理及信息提取尤为重要。
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公开(公告)号：CN114744310B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210129771.5
申请日：2022-02-11
Applicant: 长安大学
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明公开了基于SOC自适应分阶的动力锂电池两步充电方法，包括：建立动力锂电池等效电路模型，通过实验确定动力锂电池等效电路模型中内阻随SOC变化的拟合曲线，对拟合的内阻‑SOC曲线以1％SOC的步长进行采样，利用Canopy算法对采样点预聚类，确定内阻‑SOC曲线划分的阶数，采用二分K‑means算法对获得内阻‑SOC曲线精确的自适应划分，根据充电电流和内阻对应关系，采用优化后非支配排序的哈里斯鹰优化算法NSHHO求解最优的充电电流组合，根据最优的充电电流组合构建充电策略优化模型，利用充电策略优化模型对充电时间和充电损耗进行优化。该方法较恒流恒压策略和均分多阶恒流充电策略的充电欧姆损失减少有效，温升表现上较小。
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公开(公告)号：CN112234673B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011065240.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于均衡电路的电池能量均衡方法，涉及电池能量技术领域，提供的均衡控制算法中采用AUKF算法提高SOC估计精度，并解决仅利用SOC作为均衡控制算法的参数时对电池可能造成的过充和过放伤害。本发明所设计的模糊神经网络为一阶T‑S模糊神经网络，需要通过学习确定前件参数和后件参数共5个参数，学习算法采用的是BP算法和最小二乘法的混合算法，前件参数通过BP算法确定，后件参数通过最小二乘法确定。通过数据库中的数据对模糊神经网络进行训练，辨识得到了全部参数。
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公开(公告)号：CN110491141A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910780670.2
申请日：2019-08-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆信息识别系统及识别方法，上位机对相邻两个地磁传感器的预处理后的数据消除时间差距，并采用DTW算法对消除时间差距后的数据进行特征点对齐；上位机采用自适应加权融合方法对特征点对齐后的数据进行融合；上位机根据融合后的数据采用FWOA-GA-BP神经网络算法对车辆类型进行分类。采用DTW算法对车辆数据中的特征点进行对齐，并利用相关函数的自适应加权融合的方法对传感器三轴数据进行融合，融合后的数据采用FWOA-GA-BP神经网络算法对车辆类型进行分类，提高了系统的检测精度和车辆类型分类的精度。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN104914434B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201510313289.7
申请日：2015-06-09
Applicant: 长安大学
IPC: G01S13/93
Abstract: 本发明公开了一种巡航直升机机载雷达检测预警高压电线的方法，包括如下步骤：(1)建立高压电线目标的巡航直升机机载雷达检测预警模型的方法设计；(2)输入模型及雷达参数，建立模型仿真；(3)启发式算法设计；此种算法设计是本发明创新的算法，首先将模型仿真中的图像序列转化为相应的二维坐标点，然后将其按照x-y方向递增的顺序分配到三个不同的矩阵中，通过启发式算法可以有效地检测出高压电线。此种启发式检测高压电线方法，与传统的Hough变换直线检测的相比，检测目标成功率更高和虚假目标率更低。能够为巡航直升机机载雷达检测预警高压电线提供更可靠，更高效率的技术支撑。
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公开(公告)号：CN104914874A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510313361.6
申请日：2015-06-09
Applicant: 长安大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应互补融合的无人机姿态控制系统及方法，首先读取传感器数据并对进行相应滤波；然后针对不同传感器的频域特性进行自适应互补融合，得到当前飞行器的空中姿态信息，进而得到控制所需的欧拉角；接着对飞行器进行数学建模并设计了两个控制器，其一是用来对俯仰角和横滚角控制；其二用来对航向角控制；最后对两个控制器输出进行叠加获得一个总的输出，并通过驱动器改变电机转速实现对飞行器的平稳控制。本发明实现了姿态宽范围高精度解算，数据收敛更快，精度更高。
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公开(公告)号：CN117420442A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311468774.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 长安大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/27 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于MNQ‑LSTM的电池剩余寿命预测方法，涉及电池RUL预测技术领域，包括步骤：通过电池样本数据创建带有右侧截断的T型数据，利用LSTM和MQ‑DNN构建多个非交叉分位数长短期记忆网络MNQ‑LSTM，对MQ‑DNN中的隐藏层添加批量标准化层、dropout层和高斯噪声层；将T型数据作为输入特征输入MNQ‑LSTM中输出K个节点，获得不交叉的RUL点预测的分位数，进行RUL点估计和概率预测；通过RUL点估计和概率预测获得电池寿命的预测结果。本发明对RUL分布以及退化过程进行概率预测，每个电池通过计算多个分位数水平，可以高精度和平滑地推导RUL概率密度分布的估计。
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公开(公告)号：CN114720878B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210295063.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 长安大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种退役电池的状态检测方法，包括：采用主程序分析法对常规充电工况下电池终止状态一致性的测试数据分析得到充电曲线的特征值，将特征值运用Canopy算法融合PSO‑k‑means分类算法进行聚类，得到电池最终的分类结果，利用分类好的该型号电池的循环老化测试数据，提取工况曲线的特征值，利用该特征值建立基于自适应PSO‑神经网络容量预测模型建立电池老化模型，用特征值表征电池的容量与内阻的衰减情况，提取电池簇核心部分电池特征值，利用建立好的电池老化模型，快速估计出电池实际容量与阻抗等参数。该方法可以对剩余电量、剩余容量和阻抗状态未知的退役动力电池实现快速分类和状态检测。
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