-
公开(公告)号：CN110533098B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910803745.4
申请日：2019-08-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法，包括以下步骤：步骤1，获取绿通车图像；步骤2，通过图像质量评价方法中的相对评价法制定绿通车图像有效性判定标准；步骤3，增加训练样本的数量；步骤4，进行车厢目标检测；步骤5，将绿通车车辆按车厢‑装载类型分为8类；步骤6，对车厢‑装载类型分类进行训练；步骤7，对需要识别的绿通车车厢‑装载类型进行判定。针对图像种类数量不均衡的问题，对非均衡数据采用数据过采样方法处理，达到各种类样本数量的平衡。避免了欠采样方法中随机选取的被剔除的数据有可能包含该类的关键特征信息的问题。
-
公开(公告)号：CN109345475B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201811094769.9
申请日：2018-09-19
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感山区公路图像滤波方法，获取无人机遥感山区公路图像；用小波函数对步骤1中获得的遥感图像进行两层小波分解；设置阈值向量，分别对水平、垂直、对角三个方向的高频系数进行软阈值滤波，其中垂直方向滤波两次，其他方向滤波一次；对滤波后的图像进行小波重构；对上一步获得的图像进行小波一层分解，并用改进Kuwahara滤波器对高频系数其进行滤波；重构滤波之后的图像，得到最终图像。本发明在小波变换的基础上，采用改进Kuwahara滤波器进行滤波，能够将图像中的高斯噪声滤除干净，并且具有很好的边缘细节信息保护性能。
-
公开(公告)号：CN110176143A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910497362.9
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习算法的高速公路交通拥堵检测方法，基于卷积神经网络(CNN)的分类器，利用支持向量机(SVM)代替AlexNet与VGGNet中的全连接层，对高速公路交通状态进行二分类，即拥堵与不拥堵。本发明对比两种算法的检测精度与计算速度，确定运用迁移学习的AlexNet+SVM的效果最优。
-
公开(公告)号：CN109359136A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811180926.8
申请日：2018-10-09
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于出租车GPS的数据归整化方法及装置，涉及数据处理领域。用以解决判断交通拥堵持续的时间精度比较低的问题。该方法包括：根据设定的除噪模式对获取到的原始数据进行除噪处理得到无噪数据，所述原始数据来源于多辆出租车在多个路段的GPS数据；将同一辆出租车对应的所述无噪数据包括的无噪数据的GPS时间根据时序模型转换为待归约数据的GPS时间，根据均值归约法将所述待归约数据的GPS时间对应的速度转换为均值速度；根据中值归约法将同一个路段内包括的多辆出租车对应的所述均值速度转换为中值速度，所述中值速度为同一个路段内包括的多辆出租车的瞬时速度的中位数。
-
公开(公告)号：CN106840085B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108898625A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
CPC classification number: G06T7/277 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
-
公开(公告)号：CN108845508A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810670604.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN104914874B
公开(公告)日：2017-12-19
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。
-
公开(公告)号：CN106991469A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710249970.9
申请日：2017-04-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种跟随纸质书阅读位置的音乐播放装置及方法，包括两个红外线传感器、底座、音乐播放装置、存储装置和单片机；两个红外线传感器设置在底座上表面；底座上还设置有存储装置、单片机和音乐播放装置；红外线传感器、音乐播放装置和存储装置均连接到单片机。本发明的装置通过与提前编码的音频文件相配合，能够准确判断读者现阶段阅读的内容，再配合编码的音频文件能够增加阅读时作品的代入感；本发明能够促进书籍配乐的发展，提高音乐创作的积极性；本发明所述的装置结构简单，成本低，有利于推广。
-
公开(公告)号：CN106840085A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
CPC classification number: G01C5/005
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
66
records
(took 0.025 seconds)
