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公开(公告)号：CN118298399A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410185151.2
申请日：2024-02-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/141 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8模型优化的夜间车辆目标检测方法，该方法包括如下步骤：构建用于夜间车辆目标检测的夜间车辆数据集，并且对该数据集进行处理；选取适当的YOLOv8模型进行优化；选取恰当的训练参数，使用优化后的网络对构建好的夜间车辆数据集进行训练，多次实验测试达到最佳效果后获取最优权重文件；使用训练好后的最优权重文件对用于测试的图像进行检测，验证其检测精度。本发明适用于夜间车辆目标检测，能够有效提高夜间车辆检测可靠性，更好地应对夜间场景中光照复杂多变、干扰因素多等状况，实现在保证检测效率的同时提升检测精度。
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公开(公告)号：CN115953743A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211510564.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的YOLO模型的车位状态识别方法，包括：构建停车位检测数据集，并划分训练集和测试集；构建改进的YOLOV4‑tiny网络模型，其中，将YOLOV4‑tiny网络模型原来的主干网络CSPDarknet53‑tiny替换为轻量化网络mobilenetv3，在特征金字塔FPN前加入SE注意力机制，将Mish激活函数替换原来的Leaky ReLU激活函数，将EiOU损失函数替换原来的CiOU损失函数，SE注意力机制包括挤压模块、激励模块和融合模块；采用训练集对改进的YOLOV4‑tiny网络模型进行训练；将待测图像输入训练得到的改进的YOLOV4‑tiny网络模型中，得到车位状态识别结果。本发明能在准确识别车位状态的前提下提高检测的速度。
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公开(公告)号：CN112925296B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110128724.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的图形化车载网络诊断方法，所述方法包括如下步骤：车辆进入诊断，并按照汽车ECU相关诊断要求加载根据图形化模块配置生成的流程配置文件，所述配置文件为本地流程配置文件，加载成功后进行汽车ECU诊断并自动化测试形成诊断报告或者输入相关诊断指令进行汽车ECU诊断，解析诊断指令响应，如车辆存在故障码，则由人工智能进行识别并分析故障码，进而进行修复或者对外提示修复问题，如车辆皆为肯定响应不存在故障，则本次汽车诊断结束。所述方法用于实现车辆网络诊断，实施本发明，能够极大地降低整车故障诊断及故障维护的门槛和条件，智能地实现了车辆的自诊断及其自维修，同时提升了工作效率和车辆安全。
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公开(公告)号：CN112925296A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110128724.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的图形化车载网络诊断方法，所述方法包括如下步骤：车辆进入诊断，并按照汽车ECU相关诊断要求加载根据图形化模块配置生成的流程配置文件，所述配置文件为本地流程配置文件，加载成功后进行汽车ECU诊断并自动化测试形成诊断报告或者输入相关诊断指令进行汽车ECU诊断，解析诊断指令响应，如车辆存在故障码，则由人工智能进行识别并分析故障码，进而进行修复或者对外提示修复问题，如车辆皆为肯定响应不存在故障，则本次汽车诊断结束。所述方法用于实现车辆网络诊断，实施本发明，能够极大地降低整车故障诊断及故障维护的门槛和条件，智能地实现了车辆的自诊断及其自维修，同时提升了工作效率和车辆安全。
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公开(公告)号：CN110689118A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910933038.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO V3-tiny改进的目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、确认识别目标数量C和目标密集程度系数B；步骤二、计算最后一层滤波器的数量N；步骤三、采集目标检测现场的目标检测图像，构建数据集；步骤四、数据预处理；步骤五、数据标注；步骤六、搭建新的目标检测网络；步骤七、获取目标检测模型。本发明采用精简的目标检测网络YOLO V3-tiny，保持原有特征提取层不变，检测速度快，可满足实时性要求。本发明增加小尺寸目标预测分支，提高小尺寸目标的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109143213A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810757787.4
申请日：2018-07-11
Applicant: 华南理工大学广州学院
IPC: G01S11/12
Abstract: 本发明公开了一种双相机长距离检测方法，包括：控制第一相机及第二相机获取第一标定板的第一标定图及第二标定板的第二标定图；根据第一标定图及第二标定图计算标定数据；控制第一相机及第二相机分别获取第一拍摄图像及第二拍摄图像；第一拍摄图像及第二拍摄图像中均包含第一标定板、第二标定板、第一待测物以及第二待测物；根据第一拍摄图像、第二拍摄图像及标定数据，计算第一待测的坐标与第二待测物的坐标；根据第一待测的坐标、第二待测物的坐标及第一标定板与第二标定板的距离，计算第一待测物与第二待测物之间的距离。本发明能通过双相机精确测量距离，同时降低成本。本发明同时还提出了一种双相机长距离检测装置。
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公开(公告)号：CN106494247A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610908679.3
申请日：2016-10-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: B60L11/18
CPC classification number: Y02T10/7005 , B60L11/1838
Abstract: 本发明公开了一种纯电动车整车控制器充电电流计算方法，基于恒功率充电方式对电动车进行充电，包括步骤：(1)根据充电过程中的等效电路求得动力电池内阻R、外部提供充电功率P、外部提供充电电压V；(2)通过递推算法求出电流的变化量△I；(3)将电流的变化量△I与电流递推前的值相加输出充电需求的电流。本发明可使充电桩将依据计算获得的充电电流对电动车进行充电，为了确保充电的安全性，需要给最后计算的充电电流一个安全因子，使充电过程安全可靠，快速高效。
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公开(公告)号：CN102013013A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010602546.6
申请日：2010-12-23
Applicant: 华南理工大学广州汽车学院
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶监测方法，该方法包括如下步骤：A、摄像头抓取图像，并将所抓取的图像经过监测仪中的分类器进行过滤，通过分类器后的图像为眼睛图像；B、分析过滤后的眼睛图像，找到眼球在设定时间内上、下两点的最大距离L1；C、对驾驶员眼球进行监测并计算驾驶员眼球在设定时间内上、下两点的距离L2与最大距离L1之间的差值，若该差值超过设定的范围，则进行报警处理。本发明所述监测方法的准确性更高。
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公开(公告)号：CN111982142B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010763228.1
申请日：2020-07-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法，包括如下步骤：本发明将室外特定区域停车场划分为网格，每个网格中心视为一个控制点，将所有控制点放入L集并编号，根据空间状态初始化各控制点初始权重矩阵OM，自动确定起点、手动选择目标终点，动态识别障碍物；然后根据改进A星算法的智能车全局路径规划方法，规划出全局最优的路径；在用户界面显示可行驶路径，进行路口信息、减速、转向等安全性提示。本发明解决了智能车辆路径规划不能高效规划最短路径问题，完成室外停车场最短路径规划和全局路径避障的综合行驶的目标，且路口信息、减速、转向等安全性提醒，本发明直观明了，功能完善，可适用于大多数场景路径规划。
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公开(公告)号：CN115936995A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310002280.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种车辆四路鱼眼摄像头全景拼接方法，包括如下步骤：1)获取安装于车辆四周的鱼眼摄像头图像、行车挡位信号；2)采用MSER提取最稳定极限区域算法进行标定与图像畸变矫正；3)根据行车挡位判断车辆行驶状态；4)若是前进挡，则采用柱面投影模型以获得更宽广的视野范围，若是倒车档，则采用透视变换以获取车辆鸟瞰图；5)采用掩膜裁剪方法进行拼接；6)前进状态得到汽车车身周围全景拼接图像，倒车状态得到车身周围鸟瞰全景图像；7)采用融合算法对图像拼接缝进行优化；8)生成全景拼接图像。本发明方法可以基于车辆行驶状态切换不同拼接模式，利于驾驶员获取更佳的视野范围，其具有用时短，精度高，效果好，易于实现的优点。
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