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公开(公告)号：CN108391249B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810068387.2
申请日：2018-01-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于车联网的交通感知路由方法，数据包通过在节点之间的转发从起始点传播至目的点，其中数据包的转发包括交叉口处的数据包转发和直路段内的数据包转发，在交叉口处转发时需根据数据收集包在交叉口处广播的每个路段的路况信息选择交叉口路段。本发明避免了链路不稳定，传输延迟大问题，并解决了地理路由中局部最优问题。
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公开(公告)号：CN110298347A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910462112.1
申请日：2019-05-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于GrayWorld与PCA-CNN的汽车尾气分析仪屏幕的识别方法，步骤1：采集样本图像集，对样本图像集中的每个图像的检测项目和检测示数区域进行标注得到标签集，得到基于PCA的卷积神经网络模型；步骤2：采集待识别图像，利用GrayWorld算法对待识别图像进行预处理得到投影直方图，对投影直方图进行字符分割得到字符图像；步骤3：字符图像输入基于PCA的卷积神经网络模型中进行识别得到结果矩阵，将结果矩阵中的所有元素逐行划分为检测项目或检测示数，计算每个检测项目对应的检测示数值。本发明避免了光照等因素对具有较大屏幕区域的汽车尾气分析仪器带来的亮度影响能够在各种实际条件下取得较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN106887140B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710117269.1
申请日：2017-03-01
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于VANET的道路交通拥堵检测方法，包括：道路中的车辆按固定周期T检测并存储自身状态信息；基于自身状态信息和邻居车辆j的状态信息计算相对状态信息；计算相对交通拥堵估计值S2；计算交通拥堵判决值S；若交通拥堵判决值为“拥堵”，则车辆i生成并广播拥堵判决查询消息；邻居车辆j收到拥堵判决查询消息后，生成并广播拥堵判决回复消息，作为对拥堵判决查询消息的回应；车辆i判断当前交通拥堵状况；车辆i判断自身处于交通拥堵队列中的位置数据；基于自身处于拥堵队列中的位置数据，车辆i向外部广播交通拥堵信息。本发明考虑的因素更加简单有效，交通拥堵判决的准确率更高。
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公开(公告)号：CN109141922A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811021028.8
申请日：2018-09-03
Applicant: 长安大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种无人车禁令交通标志牌自主感知能力测试系统及测试方法，通过设置测试车辆、路侧单元、摄像头、测试管理中心以及与交通场景所对应的禁令交通标志牌测试装置；基于测试场的实际测试将更精准的测出无人车真实的自主感知禁令交通标志牌能力，有效防止无人车违反交通规则，测试点处的禁令交通标志牌可以根据测试需求进行更换，大大简化测试过程，提高了工作效率，节省了人力与物力成本，能够全面测试无人车自主感知禁令交通标志牌的能力，通过无人车自主感知禁令交通标志牌能力的测试，为无人车自主感知交通标志牌的性能评价提供了一种简单有效、快速准确的方法，为简单、有效评价无人车自主感知交通标志牌能力提供了一个良好的平台。
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公开(公告)号：CN109100741A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810594692.5
申请日：2018-06-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达及图像数据的目标检测方法，该方法利用3D激光雷达和相机获取周围环境的3D点云数据和相机图像，并对所述的3D点云数据进行预处理；滤除3D点云数据中的地面点，对剩余非地面点进行空间聚类，提取目标的3D感兴趣区域；对3D激光雷达和相机的坐标的外参数进行标定，并根据标定参数将目标的3D感兴趣区域映射到对应的相机图像中，提取相机图像中对应的2D感兴趣区域；利用深度卷积网络对所述的2D感兴趣区域进行特征提取，从而对2D感兴趣区域中的目标进行定位和识别。本发明充分利用了3D激光雷达和相机数据中间的互补性，提高了对场景的目标定位和分类识别的精度和时效性，可用于无人车中的目标实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108717200A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810515627.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种放射性样品活度多路自动化测量系统，包括样条支架装置、运动控制模块、屏蔽铅室、测量模块、数字多道分析模块、串口通讯模块和PC机；运动控制模块连接样条支架装置，控制样条支架装置的移动；测量模块连接数字多道分析模块输出检测数据，用于检测样品的放射性；PC机向样条支架装置、运动控制模块和串口通讯模块输出控制信号，并接收数字多道分析模块输出的采集数据。该装置可以快速测量大量活化样品放射性活度，多个探测器可自动同时测量5路样品条，每路样品条均可自动控制移动；又能减小不同探测器个体差异带来的测量误差的问题。
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公开(公告)号：CN108200595A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711463471.6
申请日：2017-12-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种面向车联网IEEE802.11p协议的车-路及车-车通信测试方法，包括：任选两辆车，其中一辆车为主车，另一辆车为目标车辆，所述主车和目标车辆在路段L以相同时速进行行驶，主车位于目标车辆的后方，且主车与目标车辆之间保持恒定的车辆间距，主车上配置有主车载通信单元，目标车辆上配置有目标车载通信单元，主车载通信单元和目标车载通信单元可通过车载通信单元进行通信；计算目标车载通信单元到主车载通信单元的吞吐量和往返时间RTT；主车和目标车辆在路段L行驶N次，计算N次的平均吞吐量和平均往返时间RTT；根据平均吞吐量和平均往返时间RTT，计算网络性能参数η。本发明得到的网络性能准确率更高，价值更大。
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公开(公告)号：CN104573646A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410841099.8
申请日：2014-12-29
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/00369 , G06K9/00791 , G06K9/6202 , G06K9/6272 , G06K2209/21
Abstract: 本发明属于汽车主动安全领域，具体公开了一种基于激光雷达和双目相机的车前行人检测方法及系统，该方法包括如下步骤：利用激光雷达和双目相机采集车辆前方数据；分别对激光雷达和双目相机采集的数据进行处理，得到行人相对于车辆的距离、方位角及速度值；对得到的行人信息进行卡尔曼滤波器进行修正。本发明综合运用了立体视觉技术和遥感技术，融合激光雷达和双目视觉信息，测量精度高，行人检测正确率高，能有效降低交通事故发生率。
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公开(公告)号：CN119888183A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411969975.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于轻量化YOLOv5的交通场景目标检测方法，包括：构建交通场景数据集，对交通场景数据集进行预处理及数据集划分，得到训练集、验证集和测试集，对YOLOv5网络进行轻量化处理，并基于轻量化YOLOv5网络构建交通场景目标检测模型，将所述训练集、所述验证集和所述测试集输入至交通场景目标检测模型中进行训练、测试和验证，得到最终的交通场景目标检测模型，将待检测图像输入最终的交通场景目标检测模型中，得到检测结果。本发明通过对模型结构进行改进和优化策略的应用，减少模型的计算量和参数量，提升在资源受限环境中的实时检测性能，同时保持较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN119580220A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616278.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的道路交通标志检测方法，该方法包括采集道路交通标志图像，并对其进行预处理，得到道路交通标志数据集，基于改进后的UNet分割网络构建道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对道路交通标志检测模型进行训练，将采集的道路交通标志图像输入训练后的交通标志检测模型，进行效果测试。本发明不仅能够实现高精度的交通标志检测，还具备较强的实时性和适应性，适用于自动驾驶、智能交通管理等多个领域，具有广泛的应用前景。
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