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公开(公告)号：CN119580220A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616278.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的道路交通标志检测方法，该方法包括采集道路交通标志图像，并对其进行预处理，得到道路交通标志数据集，基于改进后的UNet分割网络构建道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对道路交通标志检测模型进行训练，将采集的道路交通标志图像输入训练后的交通标志检测模型，进行效果测试。本发明不仅能够实现高精度的交通标志检测，还具备较强的实时性和适应性，适用于自动驾驶、智能交通管理等多个领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119580219A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616277.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像语义理解的道路交通标志识别方法，该方法包括基于图像采集设备进行图像采集，对采集到的图像进行预处理，构建道路交通标志数据集，基于Blip网络构建道路交通标志检测模型，并基于道路交通标志数据集对该模型进行训练，得到训练后的道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对训练后的道路交通标志检测模型进行效果测试。本发明可以对道路交通标志进行识别并从颜色、形状以及组成等方面对标志生成语句描述，从宏观角度识别出车道类型避免了对已标注标志的依赖，能够在复杂环境下实现高效、准确的交通标志识别，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN106407315A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610783688.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G01C11/08 , G01C21/26 , G06F16/583 , G06K9/00791 , G06K9/4671 , G06K9/6201
Abstract: 本发明公开了一种基于街景图像数据库的车辆自主定位方法，包括步骤1，使用相机采集场景图像，提取采集的图像的主颜色特征向量信息、SURF特征点和位置信息存储在数据库中；步骤2，将车辆行驶中拍摄的图像作为待匹配图像，提取待匹配图像的主颜色特征向量，通过计算待匹配图像的主颜色特征向量与原数据库中图像主颜色特征向量的相似度，得到初始匹配图像，提取初始匹配图像的位置信息，初步确定车辆的位置；步骤3，提取初始匹配图像的邻域图像，组成搜索空间，将待匹配图像与搜索空间的图像进行特征点匹配，得到最佳匹配图像，提取最佳匹配图像的拍摄位置坐标和其八邻域位置坐标，计算各个坐标的权重，再通过公式计算出车辆位置的精确坐标。
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公开(公告)号：CN102831600B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210257591.1
申请日：2012-07-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权割合并的图像层次分割方法：步骤1：以图像的像素为顶点构造赋权图，构建无向权图的加权割合并的代价函数；步骤2：选取种子点，定义稀疏插值矩阵，更新与合并种子点所代表类的权值，层次迭代得到优化的相似矩阵，使原始图像在不同层次粗化，直至得到突显兴趣区域停止迭代，求解优化代价函数所表示的特征系统，得到无向赋权图中突显兴趣区域的粗分割；步骤3：针对突显兴趣区域进行从上到下扫描边界，采用的逆插值方法进行边界合并，得到图像的最优分割。本发明改进了归一化割的图像分割方法，采用了归一化割框架体系的思想，大大的提高了图像的分割效果，在子图边缘处分割效果的改进尤为明显。
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公开(公告)号：CN103499350A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310455813.5
申请日：2013-09-28
Applicant: 长安大学
IPC: G01C21/24
CPC classification number: G01C21/30
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102831600A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210257591.1
申请日：2012-07-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权割合并的图像层次分割方法：步骤1：以图像的像素为顶点构造赋权图，构建无向权图的加权割合并的代价函数；步骤2：选取种子点，定义稀疏插值矩阵，更新与合并种子点所代表类的权值，层次迭代得到优化的相似矩阵，使原始图像在不同层次粗化，直至得到突显兴趣区域停止迭代，求解优化代价函数所表示的特征系统，得到无向赋权图中突显兴趣区域的粗分割；步骤3：针对突显兴趣区域进行从上到下扫描边界，采用的逆插值方法进行边界合并，得到图像的最优分割。本发明改进了归一化割的图像分割方法，采用了归一化割框架体系的思想，大大的提高了图像的分割效果，在子图边缘处分割效果的改进尤为明显。
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公开(公告)号：CN113674524A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110856839.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于交通技术领域，公开了一种基于LSTM‑GASVR的多尺度短时交通流预测建模、预测方法及系统。建模方法包括：对采样的交通流数据进行重构、归一化及工作日因素升维等步骤预处理数据；建立LSTM模型提取数据特征，训练LSTM短时交通流预测模型；使用遗传算法GA优化SVR模型中的参数，选择最优的模型参数组合，训练SVR短时交通流预测模型；利用SVR算法优化LSTM模型的预测结果，输出结果即为未来15min的交通流预测值，实现了交通流的实时高精度预测。多种预测方法比较分析表明，本发明较LSTM、GRU、CNN、SAE、ARIMA、SVR，预测精度提高了20％，R2达到了0.982，解释方差为0.982，mape为0.118。本发明的交通流预测方法为交通管理人员判断路网状态，进行交通控制及车流引导提供了有力支撑。
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公开(公告)号：CN108880339B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810638908.3
申请日：2018-06-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种三直流电机反向串联控制系统及方法，四相逆变器的八个IGBT模块采用两两串联的方式组成四桥臂并联在直流电源的正负极，反向串联的三直流电机分别串联四桥臂，三直流电机依次经速度传感器、电流传感器和速度调节模块后分别经两级PI控制器与参考电压合成器连接，参考电压合成器经PWM脉冲生成单元与四相逆变器连接，四相逆变器分别经电流调节模块和一级PI控制器与参考电压合成器连接，通过参考电压合成器连接至PWM脉冲生成单元，由PWM脉冲生成单元产生的脉冲控制信号控制八个IGBT模块的通断驱动三直流电机运行。本发明能够让三个电机进行四象限运行，能够改变电机的运转方向、运转速度并且能够将电机回馈系统的能量送回电网，减少能量的消耗。
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公开(公告)号：CN109873827A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910164490.1
申请日：2019-03-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 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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公开(公告)号：CN109823347A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910185640.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供智能网联车驾驶行为辅助安全系统与方法，通过驾驶行为监控模块能够对驾驶人在驾驶车辆行驶的过程中多种行为方式以及对行驶车速的监测，可以综合管控驾驶人的驾驶行为，并对出现的不良驾驶行为进行及时的报警提示，辅助驾驶人及时纠正不良驾驶行为，督促其安全行驶，保障行车安全。通过驾驶行为诊断模块综合分析驾驶人已出现和易出现的不良驾驶行为，形成诊断报告，通过驾驶行为训练升级模块制定出具有个性化的驾驶行为训练策略，将驾驶行为诊断报告和驾驶行为训练策略发送至驾驶人及其相关人员，便于后期驾驶人及其相关人员查看，督促辅助驾驶人进行驾驶行为纠正，为安全驾驶保驾护航。
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