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公开(公告)号：CN101643053B
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN200910023756.7
申请日：2009-09-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及道路交通安全研究领域，公开了一种驾驶员汽车驾驶行为的综合监测系统。它包括：CAN总线和挂接在CAN总线上的服务器、微波雷达测距模块、红外激光扫描模块、制动踏板行程测量模块、方向盘转角测试模块、车辆运动状态测量模块、车道识别模块，以及分别通过网线接入服务器的驾驶员眼睛运动测量模块和环境监控模块。
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公开(公告)号：CN119339506A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411351051.9
申请日：2024-09-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于高速公路施工区交通事故防范技术领域，具体涉及一种针对高速公路施工人员安全的智能子母预警系统及预警方法。本发明智能子母预警系统既可对施工区上游车辆驾驶人进行提前预警，同时在子模块中增设了自动的智能监测预警移动机器人实时对施工人员进行预警，并且根据施工人员的分布情况，确保达到最优的预警效果，弥补了因驾驶人疏忽预警信息而使预警系统未能发挥作用的缺陷，提高了预警系统的有效性，从而保障施工人员的生命安全；本发明预警系统所包含的装置均可重复利用，智能监测预警移动机器人操作方便，不需人为移动，可自动跟随施工人员整体往返移动，预警范围始终跟随施工人员位置变化，预警可靠性高。
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公开(公告)号：CN117635954A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311513261.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明一种基于FOAED‑multiOtsu算法的车道线图像分割方法，包括以下步骤：S1.对车载前视摄像机所采集的道路前方图像进行预处理；S2.将一维Otsu算法推广到多维度，得到多阈值multiOtsu分割算法；S3.提出了一种种群多样性增强算法，并将其引入FOA算法，得到一种多样性增强的FOA算法，即FOAED算法；S4.将步骤S2得到的multiOtsu分割算法与步骤S3得到的FOAED算法结合，得到基于FOAED‑multiOtsu的车道图像分割算法：S5.基于FOAED‑multiOtsu算法实现车道线区域图像分割。本发明增强了原始FOA算法的种群多样性，继承了原始FOA算法计算速度快、稳定性能强的优势，在此基础上通过增强果蝇种群分布的多样性，显著降低算法陷入局部最优的风险，未在原始FOA算法的基础上引入额外参数和多余计算量，可实现快速精确的车道线区域分割任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615931B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN201910045691.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/16 , B60Q1/50 , G01S13/931
Abstract: 本发明提供一种预防学生从校车前方穿行后与后方来车碰撞的预警系统及方法，通过车用毫米波雷达实时获取该校车左侧同向道路上的后方车辆数量、后方车辆速度及其与该校车的相对距离，通过车用GPS模块实时获取校车位置信息，通过儿童智能手表GPS模块获得学生位置信息，根据采集的这些信息判断是否有学生从停止的校车前方穿行，当有学生从校车前方穿行时左侧同向道路上的后方车辆是否构成潜在威胁，如果构成潜在威胁，则信息处理器发送预警信息给显示屏及报警器，及时通过显示屏及报警器向后方车辆驾驶员发出警告，并将危险信息发送给校方管理者。
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公开(公告)号：CN116719056A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310506756.2
申请日：2023-05-04
Applicant: 长安大学
IPC: G01S17/931
Abstract: 本发明涉及一种雨夜天气下基于激光雷达的车道线估计检测方法，该方法以安装于车顶的激光雷达为坐标原点O建立坐标系OXYZ，在该坐标系内对所述激光雷达采集到的包含前方交通信息的点云集进行预处理后，基于KD‑tree加速的欧式聚类算法和Bounding box识别自前方车辆并判别自车为靠近路沿行驶还是远离路沿行驶；若自车靠近路沿行驶，利用对称处理实现车道线估计检测；若自车远离路沿行驶，利用基于参考车辆的车道线关键点估计算法实现车道线估计检测。本发明可靠性高，适用于直道、弯道等道路类型，不仅适用于常规环境，也可在雨天、黑夜、雨夜等极端环境下完成检测车道线任务。
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公开(公告)号：CN116153102A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211500638.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及道路车辆安全行驶技术领域，公开了一种道路运行风险防控系统及协同式动态显示方法。道路运行风险防控系统，包括交通流检测装置、气象检测器、云处理中心和交通控制及诱导装置；道路运行风险防控协同式动态显示方法，包括以下步骤：解析道路运行风险致因并提取风险因子，评判风险等级；将高风险路段分为多个子路段，获取每个子路段的交通流信息；确定每个子路段的风险等级；确定每个子路段的剩余风险；根据剩余风险生成最佳矫正方案并进行发布，消除或降低风险等级。本发明对高风险路段的风险进行防控，对车辆进行安全提示，为驾驶员做出相应操作争取时间，避免因交通流异常引发事故，提高道路交通系统的效能。
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公开(公告)号：CN116071922A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310046580.7
申请日：2023-01-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及道路交通安全领域，公开了一种混合式多点协同的道路运行风险主动防控系统及方法。防控系统包括现场端防控、局部路段协同层、整体路段协同层和路网协同层；现场端防控包括多个现场防控组件，每个现场防控组件包括3级防控计算中心、数据采集组件和交通控制与诱导设备；局部路段协同层包括2级防控计算中心；整体路段协同层包括1级防控计算中心和5G网络；路网协同层包括5G网络、0级防控计算中心和云计算平台，0级防控计算中心和所述云计算平台电连接。本发明实现了对高风险交通行为监测和矫正与路网运行风险监测、辨识和主动防控，能够有效降低路网安全事故的发生，保障道路运输安全性、舒适性、快捷性。
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公开(公告)号：CN115798236A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211383291.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及道路交通安全领域，具体涉及夜间高速公路出口匝道路段异常交通行为防控装置及方法。本发明采用实时更新历史交通流的方式，实时检测出口匝道处出现异常行为的车辆，对于风险车辆进行行为矫正，提醒其驾驶人规范行驶，对于后方宏观交通流进行预警，从而大大降低了夜间出口匝道附近交通事故发生的可能。
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