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公开(公告)号：CN102637360B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN102637360A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN106257541A
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201610555395.0
申请日：2016-07-14
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁有限元模型的修正方法，通过采用正交设计法完成初步参数优化，再采用均匀设计法在初步优化参数的基础上完成一次参数修正，此方法对于有限元计算次数少，而且能够得到高精度的修正结果，避免了大型有限元模型修正过程中反复迭代计算耗时过长的弊端，提高了大型有限元模型修正工作的效率，然后通过响应面法对一次修正参数进行二次修正，对于一次修正结果进一步有优化，通过有限次的计算，大大提高了桥梁大型有限元模型修正的效率；响应面方法作为一种试验设计与数理统计相结合的数学分析方法，运用于大型复杂桥梁结构的有限元模型修正中是可行的，能够同时保证较高的修正效率和修正精度。
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公开(公告)号：CN102663350A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080261.X
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标背景分离开来，根据烟雾的从下到上的起始运动特征，同时基于块的连通域标记，通过标记目标的轮廓特征分离烟雾目标判断是否发生火灾等步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有火灾事件进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测公路隧道中的火灾事件，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102622886A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210080262.4
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车辆违章变道事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标背景分离开来，基于块的特征角点选择，通过标记目标的特征点进行车辆跟踪，同时记录其跟踪点位置信息，和基于跟踪轨迹特征实现匹配计算车辆位置比例方差从而判断车辆是否变道。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测车辆违章变道事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102622886B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210080262.4
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车辆违章变道事件检测方法。该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标背景分离开来，基于块的特征角点选择，通过标记目标的特征点进行车辆跟踪，同时记录其跟踪点位置信息，和基于跟踪轨迹特征实现匹配计算车辆位置比例方差从而判断车辆是否变道。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有车辆目标进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测车辆违章变道事件，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637362A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096256.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通视频的隧道车型识别方法，主要包括设置虚拟线圈，检测所得到的视频图像为车辆经过虚拟线圈时的视频图像，并在车辆经过虚拟线圈的时候对当前帧与背景进行相减运算，得到车辆所在纵向高度的灰度直方图。再使用帧差法的车高方向灰度直方图计算车辆高度。最后利用车高判断车型，即将车型分类将车辆按其车身大小将车分成大，中，小3种类型进行逻辑判断。主要用于隧道内车辆检测，因隧道内的特殊环境，该方法可不考虑车长因素，直接用高度对其车型进行判断，具有较好的高效性，实用性和便捷性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637361A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096047.3
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的车型判别方法，通过利用视频检测以及图像处理的相关技术，求出车辆长度，从而对车辆类型进行判别。与现有技术相比，可以对视频范围内所有车辆类型进行识别，不受环境限制，能够对车辆类型进行实时、可靠的判别。并且易于实现、准确性较高，很适合于实时判别车辆类型，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637362B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210096256.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通视频的隧道车型识别方法，主要包括设置虚拟线圈，检测所得到的视频图像为车辆经过虚拟线圈时的视频图像，并在车辆经过虚拟线圈的时候对当前帧与背景进行相减运算，得到车辆所在纵向高度的灰度直方图。再使用帧差法的车高方向灰度直方图计算车辆高度。最后利用车高判断车型，即将车型分类将车辆按其车身大小将车分成大，中，小3种类型进行逻辑判断。主要用于隧道内车辆检测，因隧道内的特殊环境，该方法可不考虑车长因素，直接用高度对其车型进行判断，具有较好的高效性，实用性和便捷性，具有广阔的应用前景。
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