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公开(公告)号：CN109766588B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811539924.3
申请日：2018-12-17
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于迭代方法的并行化时域混合电磁方法，包括：网格尺寸的计算，采用正方形面片将计算区域分为两部分，采用四面体网格剖分包围面内部区域以实现精确建模，使用六面体网格剖分包围面至计算区域边界的部分以节省计算资源；以均衡负载为原则，将参与计算的节点分成FDTD迭代和FVTD迭代两部分，计算每个节点上的网格量；根据网格上正常迭代需要用到的相邻网格物理量估算节点间的数据通信量，以数据通信量最少为设计目标，将网格分配到具体节点上实现最优并行方案；采用并行FDTD‑FVTD混合方法求解电磁问题，得出计算结果。本发明避免了阶梯化剖分以及网格量大的问题，有效利用计算机资源缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN109325963B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810891823.6
申请日：2018-08-07
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于SVM的公交乘客三维轨迹分类方法，包括以下步骤：利用深度相机获取公交车的上、下车图像，并提取所述图像的前景图像；分别建立相机坐标系和世界坐标系，通过相机标定，获得所述前景图像中像素坐标与世界坐标的转换关系，然后将所述的前景图像转换为世界坐标系下的俯视投影图；针对所述的俯视投影图，首先对俯视投影图进行块化，然后确定局部高度值最大的区域，最后对该区域进行扩展以锁定人头目标，获取人头目标的三维轨迹，然后提取三维轨迹的特征，训练SVM分类器，实现轨迹的分类。本发明方法能够对疑似目标的三维轨迹进行分类，实现对上、下车乘客的计数，并且识别精度高。
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公开(公告)号：CN109584558A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811540864.7
申请日：2018-12-17
申请人： 长安大学
摘要： 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种面向城市交通信号配时的交通流统计方法，采用图像处理技术对视频中的交通目标进行检测及跟踪，获取其轨迹信息，然后通过对轨迹信息和视频场景信息进行分析处理，提取出每条轨迹的起终点坐标进行聚类，获取场景的分区信息，最终获取详细的交通流信息。本发明具有更好的精度和数据的丰富度，提供更丰富的交通参数信息，能用于事故的预警、预防拥堵和自动路径规划，尤其是针对车流量较大场景复杂的情形，本发明提出的方法仍然有较好的效果。同时，通过获得十字路口不同时段的交通流信息还可以进行信号配时，带来了显著的经济效益并且能够提高交通通行效率。
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公开(公告)号：CN108550143A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810298243.6
申请日：2018-04-03
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于RGB-D相机的车辆长宽高尺寸的测量方法，采用相机近距离安装的方式获取清晰的车辆图像，对相机采用基于消失点的标定方法进行标定，得出相机模型内外参数，通过相机深度图像方案，实现车辆目标在世界坐标系下三维点云转化，获取车辆外表面三维坐标信息；利用先验知识和图像处理方法获得车辆外表面的三维坐标，根据车辆运动过程中的序列图形，通过配准方法拼接车辆图像，实现车辆外形三维测量；所述标定方法克服传统方法设备要求高和操作繁琐，标定精度高；通过图像序列间车辆同一位置对应点的匹配关系综合分析车辆的实际位移，配准的精度较高；实现车辆侧面准确拼接，降低车辆长度测量误差，改善车辆侧面拼接的准确性。
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公开(公告)号：CN106156752A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610590924.0
申请日：2016-07-25
申请人： 长安大学
CPC分类号： G06K9/00825 , G06K9/325 , G06K9/6202 , G06K2209/23
摘要： 本发明公开了一种基于逆投影三视图的车型识别方法，基于逆投影三视图的车型识别与车辆建模方法，不受硬件环境限制，能够提取出被检测车辆的三维结构信息及真实尺寸数据，可以很准确的确定出被检测车辆的车型类别，还可以根据逆投影三视图匹配提取的车辆结构建立车辆三维线框模型。此外，这种方法不受车辆影子的影响，可以通过被检测车辆的三维结构很准确很稳定的识别出车型，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106600643B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610938572.3
申请日：2016-10-25
申请人： 长安大学
摘要： 本发明为一种基于轨迹分析的人数统计方法，通过双目相机或RGBD相机获得场景的深度图，对相机进行标定，使用标定后的相机参数将深度图转化为三维点云，将三维点云投影至X‑Y平面，得到场景的俯视图，利用本发明提出的人头锁定方法对俯视图内的人头目标进行锁定，通过训练的分类器(Adaboost、SVM、Bayies等)对轨迹进行进入和出去的判断。本发明用于统计场景内(公交车、扶梯、通道口等)的来往行人，精确的得到进入和出去的人数。
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公开(公告)号：CN106599776B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610938573.8
申请日：2016-10-25
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明为一种基于轨迹分析的人数统计方法，通过双目相机或RGBD相机获得场景的深度图，对相机进行标定，使用标定后的相机参数将深度图转化为三维点云，将三维点云投影至X‑Y平面，得到场景的俯视图，利用本发明提出的人头锁定方法对俯视图内的人头目标进行锁定，通过检测面来对轨迹进行判断，对轨迹进行进入和出去的判断。本发明用于统计场景内(公交车、扶梯、通道口等)的来往行人，精确的得到进入和出去的人数。
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公开(公告)号：CN109685855A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811480427.0
申请日：2018-12-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T7/80
CPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法，从道路交通场景中自动识别出道路边缘线、道路虚线等几何标识，根据这些数据利用多标识融合场景自适应标定方法求解出摄像机方位和焦距等参数，完成标定。在此基础上如果有冗余标识，可以对标定结果进行优化。本发明可以适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量几何信息完成摄像机标定和优化的过程。方法实现简单，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的摄像机标定，并且可以对标定结果进行优化。
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公开(公告)号：CN109685855B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811480427.0
申请日：2018-12-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法，从道路交通场景中自动识别出道路边缘线、道路虚线等几何标识，根据这些数据利用多标识融合场景自适应标定方法求解出摄像机方位和焦距等参数，完成标定。在此基础上如果有冗余标识，可以对标定结果进行优化。本发明可以适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量几何信息完成摄像机标定和优化的过程。方法实现简单，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的摄像机标定，并且可以对标定结果进行优化。
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公开(公告)号：CN111476798A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010199138.4
申请日：2020-03-20
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 赵锋 , 穆勃辰 , 李聪亮
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/64 , G06T7/80 , G06T17/00 , G06K9/00 , G06K9/46 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于轮廓约束的车辆空间形态识别方法及系统，在连续的图像序列中，使用深度学习Mask RCNN的方法识别车辆目标，获取车辆目标在图像坐标系下的二维包络框和分割图像信息；对车辆的分割图像求取轮廓，获取每个车辆目标的轮廓点集合，对轮廓点集合求取轮廓重心点；然后根据二维包络框模型的坐标信息，结合相机标定的结果和地平线信息，求取每个车辆目标在三维包络框模型下的凸包，构建针对特定车辆目标的轮廓约束，从而求解出车辆目标的空间形态信息。本发明可适应不同的道路交通场景，利用摄像机提取场景中大量车辆目标完成空间形态识别的过程。本发明能应用于各种道路场景下的车辆空间形态识别，结果准确，实现简单，通用性好。
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