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公开(公告)号:CN116674570A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310379420.4
申请日:2023-04-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了基于高精度车载TPMS系统和激光测距仪的车辆重量自检测方法,包括:首先基于LGBM监督学习算法训练并建立车轮荷载计算模型之后对车轮荷载计算模型初始化,然后在车辆静止或行驶过程中,获取胎压监测数据pn和车辆形变数据δk,然后车轮荷载计算模型运行并输出每个车轮荷载Fn,之后计算车辆总荷载车辆重量mi,最后求解车辆类型修正参数α和轮胎类型修正参数β,对车辆重量mi进行修正,求得车辆真实重量mt。本发明可提高轮胎荷载以及车重的测量效率和准确性。
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公开(公告)号:CN116403217A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310379418.7
申请日:2023-04-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/164 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于协同网络的轮胎压印字符动态识别方法,首先使用YOLO‑V5s网络识别捕捉到的图像中的轮胎,并按照检测框的轮廓裁剪图片;对裁剪得到的轮胎图像进行四分区,在分区内使用ENet定位字符区域,滤去面积过小的噪声区域;基于区域生长算法,提取完整的字符区域;对不规则的掩膜区域做外接矩形,并将四个分割图像进行拼接;计算拼接后的字符区域面积并排序,过滤非目标的字符区域;再次作外接矩形后通过图像旋转和投影展开使字符处于正位并将字符拉直;使用YOLO‑V5s网络对图像块内字符进行识别。本发明稳定性高,成本低,适用场景广泛,可动态实现对指定字符部分的识别,过滤多余信息。
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