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公开(公告)号：CN116704462A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310664170.9
申请日：2023-06-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/22 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种单目路侧相机视角下基于Hourglass网络的地平线检测方法，该方法能够更快速的获取实时地平线信息，同时可以有效的规避因噪声对地平线检测算法的干扰；此外，使用Hourglass能够有效快速的对输入图像进行多尺度特征提取和融合，进而实现对交通等复杂场景中地平线信息的提取。
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公开(公告)号：CN118334129A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410463452.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于多约束pso粒子群优化的交通相机标定方法，该方法包括1、路侧摄像机模型的建立，2、标定结果的计算，3、标定结果的优化，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，完成标定若存在冗余平行线、冗余长度等灵活冗余标识，可以采用多约束pso粒子群优化的方式对标定结果进行优化；可以适用于包括直路和弯路在内的不同的道路场景，利用路面信息实现相机标定和优化。方法较为简单，优化后精度比较高，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的相机标定工作。
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公开(公告)号：CN112037159A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010742528.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 长安大学
Inventor： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 穆勃辰 , 李聪亮 , 梁浩翔 , 张文涛 , 雷琪 , 刘莅辰 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 贾金明 , 赵锋 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 崔子晨 , 赵春辉
Abstract: 本发明公开了一种跨相机道路空间融合及车辆目标检测跟踪方法及系统，该方法进行两个交通场景的背景图像提取及场景标定，获得标定参数；分别划分场景拼接区域，设置长度、宽度方向像素距离比参数组，生成空白空间融合图像；将分场景中像素取出放入空白空间融合图像中，获得带有空间信息的融合图像；利用针对车辆数据集训练的深度神经网络Yolov3，在连续的图像序列中，对车辆目标进行检测获得二维包络模型参数，结合空间融合信息，完成跨相机车辆目标检测跟踪。本发明可适应包含公共区域的连续道路交通场景，利用摄像机标定完成跨相机道路空间融合，并结合深度神经网络提取场景中大量车辆目标完成跨相机车辆目标检测跟踪，实现简单且具有较高的通用性。
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公开(公告)号：CN116824206A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310439035.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CenterNet的DM码关键点检测模型构建方法和检测方法，首先对DM码进行多尺度、多角度拍摄获取图像集，标注图像DM码类型信息以及四个角点的位置信息，然后基于CenterNet目标检测网络进行改进，将检测头设计为适用于DM码关键点检测的形式，设计DM码几何约束的损失函数进一步优化DM码关键点学习，同时在训练过程的数据增强中使用透视变换模拟相机视角变化，训练获得检测模型，以能直接获取图像中DM码的4个关键点位置信息，从而精确定位DM码。本发明能更加准确定位DM码关键点，提升检测多边形与DM码的贴合程度，减少由于非精确定位带来的后处理部分计算量，降低了处理时间。
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