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公开(公告)号：CN110287884B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910559581.5
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/194
摘要： 本发明公开了一种辅助驾驶中压线检测方法，与现有最新ImageAI检测识别技术结合，能够准确识别图像中的目标车辆，且能够利用Hough变换准确提取车道线，并能经过前后轮位置估计方法准确估计车轮位置，最终通过图像融合以及像素点RGB值提取准确检测车辆的压线情况，具有良好的检测精度。
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公开(公告)号：CN110310241B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910559582.X
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法，首先制作雾霾图像数据集，然后利用雾霾图像数据集为输入，训练雾霾图像深度分割器，让机器学习雾霾天气下天空和非天空区域的特征；采集雾霾天气下用于测试的交通图像；采用雾霾图像深度分割器对采集的交通图像进行分割，得到天空区域和非天空区域，求取天空区域和非天空区域的大气光值和透射率，加权平均后，得到综合大气光值和综合透射率；利用快速引导滤波对综合透射率细化处理，重构无雾交通场景图片。
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公开(公告)号：CN108845508B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810670604.5
申请日：2018-06-26
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于CMAC‑滑膜一体化控制的无人机半物理仿真控制方法，首先在MATLAB/Simulink上建立基于CMAC‑滑模一体化控制的模型；然后在LabVIEW上建立控制该模型的地面站；最后根据LabVIEW给定无人机模型飞行指令，通过CMAC‑滑模一体化控制模型输出控制量，最终控制飞行器姿态。本发明提高了控制精度，可以使程序在低成本处理器下实时运行，并达到精确控制，数据收敛更快，精度更高。
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公开(公告)号：CN107784639B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201711064600.4
申请日：2017-11-02
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法，首先获取待滤波的遥感图像；接着将获取到的遥感图像由RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的遥感图像分别计算脉冲权值、空间相似度、亮度相似度、梯度相似度和局部均值等滤波器系数；而后按照本发明提出的多边滤波器进行滤波处理；最后将去噪处理后的Lab颜色空间的遥感图像转换到RGB颜色空间并输出。本发明能够较好地滤除遥感图像中的脉冲噪声，与双边滤波相比去噪后图像的信噪比有显著提升，算法实用性较强，对提高遥感图像质量和提取有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN110310241A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910559582.X
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法，首先制作雾霾图像数据集，然后利用雾霾图像数据集为输入，训练雾霾图像深度分割器，让机器学习雾霾天气下天空和非天空区域的特征；采集雾霾天气下用于测试的交通图像；采用雾霾图像深度分割器对采集的交通图像进行分割，得到天空区域和非天空区域，求取天空区域和非天空区域的大气光值和透射率，加权平均后，得到综合大气光值和综合透射率；利用快速引导滤波对综合透射率细化处理，重构无雾交通场景图片。
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公开(公告)号：CN109919832A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910146066.4
申请日：2019-02-27
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种用于无人驾驶的交通图像拼接方法，获取要进行拼接的交通图像；构建Hessian矩阵，生成所有的兴趣点，用于特征的提取；构建尺度空间；特征点定位；特征点主方向分配；生成特征点描述子；通过双向匹配与相似小波特征匹配实现特征点的匹配；随机从数据集中随机抽出4个样本数据计算出变换矩阵H；计算投影误差，加以判定，若符合则匹配点输出，否则返回，根据特征点进行图像拼接。本发明双向相似小波特征匹配surf算法与传统Surf算法相比提高了粗匹配的精度，同时也减小了下一步Ransac去误匹配的工作量，自适应低迭代Ransac算法与传统Ransac算法相比实现了最少匹配点阈值的自适应并且降低了迭代的次数，提高了算法的效率。
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公开(公告)号：CN110245600B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910502679.7
申请日：2019-06-11
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种自适应起始快速笔画宽度无人机道路检测方法，获取遥感影像下的道路图像；对获得的道路图像进行灰度化处理；然后进行对比度增强处理；然后进行高通滤波处理；然后进行笔画宽度变换算法处理；对获得的笔画宽度图像设定平均值、长度、方差的阈值，保留符合的图像，然后进行用均点法改进后的Kmeans聚类。本发明采用改进后的笔画宽度变换算法，在面对不同种类的图像有更好的检测效果和抗噪性能，也实现了改进算法的快速性。
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公开(公告)号：CN108389175B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN110287885A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910559584.9
申请日：2019-06-26
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种约束拐点线高速公路能见度检测方法，步骤1：获取雾霾天气下交通图像；步骤2：对步骤1中获得的交通图像进行约束，去除周围一圈像素点；步骤3：设置检测连续三个拐点的拐点线滤波器；步骤4：对约束的图片进行拐点线滤波，并求取拐点线的坐标值，步骤5：根据所求拐点线坐标求取雾霾能见度。本发明采用约束过的图片进行拐点线检测，可以获得更为精确的拐点线，改善了传统算法在拐点线检测时容易受到四周的红绿灯，绿化等像素的影响，获得更为精确的拐点线检测结果。
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公开(公告)号：CN110223332A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910497372.2
申请日：2019-06-10
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种桥梁裂缝标定方法，获取桥梁裂缝原始图像；对获得的桥梁裂缝原始图像进行灰度处理；对灰度处理后的图像进行图像分块；对分块得到的裂缝图像进行高斯处理；对高斯处理后的裂缝图像进行特征提取；对特征提取后的裂缝图像进行SVM训练，从而确立桥梁裂缝的类型；对识别后的图像进行阈值分割；对分块得到的标定图像进行棋盘标定，通过改进的角点提取方法实现对棋盘角点的提取，从而确定像素点的单应性矩阵；对阈值分割后的图像，通过单应性矩阵确定裂缝的宽度，从而实现桥梁裂缝标定。
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