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公开(公告)号：CN108509906A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810277665.5
申请日：2018-03-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法，为无人机的图像识别判断做良好准备，本发明采用变换对图像进行投影，得到在变换后的投影点位置，进行捕捉，避免了变换中对点筛选的要求苛刻，降低了干扰因素的要求严格，提高了正确率。且具有人性化的适应能力，可以有人为经过测试与根据电脑硬件要求，进行手动调节识别的要求，降低硬件要求，提高工作效率，对投影后的图像光点进行捕捉，得到图像中道路直线，使其无人机航拍公路图像的道边与中线识别中获得的定位比较准确，具有良好的检测精度。
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公开(公告)号：CN105069757B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510504293.1
申请日：2015-08-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方法，包括以下步骤：步骤1：利用无人机拍摄得到原始红外沥青图像；步骤2：将步骤1拍摄到的RGB颜色空间的原始红外沥青图像转换到Lab颜色空间；步骤3：利用步骤2得到的Lab颜色空间的红外沥青图像的边界像素扩展图像边界；步骤4：对步骤3得到的图像横向滤波处理；步骤5：对步骤4处理后的图像纵向滤波处理；步骤6：将步骤5处理后的Lab颜色空间的图像转换到RGB颜色空间，输出滤波后的红外沥青图像。本发明采用横、纵两个方向的迭代双边滤波，可以快速消除红外沥青图像噪声并保持边缘细节，既满足了红外沥青图像的滤波效果，又较好地保持了图像的边缘信息。
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公开(公告)号：CN110634142B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201910767799.X
申请日：2019-08-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂车路图像边界优化方法，实现了复杂车路环境下图像目标的分类。首先通过SegNet算法模型进行大量数据的训练仿真得到粗糙的车路目标分类特征，然后利用简单线性迭代聚类算法获得图像的过分割区域，结合SegNet算法得到的神经网络确定每个超像素区域中每个像素的类别，最后通过利用条件随机场精确的边界恢复能力来优化语义分割的结果，实现对车路图像进行边界和小区域目标误分割优化。结果表明，本发明的方法可以提高对象边界的分割精度。
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公开(公告)号：CN112580424B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202011057118.X
申请日：2020-09-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种针对复杂车路环境的偏振特征多尺度池化分类算法，实现了复杂车路环境下图像目标的分类。首先对车路环境介质状况进行分析，探索复杂车路环境下高质量的成像方式；其次基于模拟实验结果，设计偏振成像方案，并组装标定三通道成像系统；最后提出多尺度池化的深度语义识别算法，实现车路环境目标的识别分类。实验结果表明，本发明可以有效提高复杂场景的语义分类识别效果，为复杂车路环境下车辆的安全辅助驾驶行驶视觉感知提供可靠的技术保障。
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公开(公告)号：CN109035242B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810903938.2
申请日：2018-08-09
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的HF‑ERW焊接状态检测方法及装置，能够大幅提升焊接状态图像测试精度。该方法包括：获取HF‑ERW焊接状态图像数据集；建立基于卷积神经网络CNN的图像分类模型；生成HF‑ERW焊接质量状态数据集；将图像分类模型的卷积层和池化层迁移到HF‑ERW焊接质量状态数据集上；从HF‑ERW焊接质量状态数据集选取部分样本图像数据作为训练集，将训练集中的样本图像数据输入图像分类模型进行训练，获取预测分类结果；每完成一次训练后，调整图像分类模型的参数；当损失值小于预设值时停止训练；将待检测的HF‑ERW焊接状态图像输入图像分类模型，获取分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110223332B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910497372.2
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁裂缝标定方法，获取桥梁裂缝原始图像；对获得的桥梁裂缝原始图像进行灰度处理；对灰度处理后的图像进行图像分块；对分块得到的裂缝图像进行高斯处理；对高斯处理后的裂缝图像进行特征提取；对特征提取后的裂缝图像进行SVM训练，从而确立桥梁裂缝的类型；对识别后的图像进行阈值分割；对分块得到的标定图像进行棋盘标定，通过改进的角点提取方法实现对棋盘角点的提取，从而确定像素点的单应性矩阵；对阈值分割后的图像，通过单应性矩阵确定裂缝的宽度，从而实现桥梁裂缝标定。
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公开(公告)号：CN108898625B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
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公开(公告)号：CN111924445A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010641561.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 长安大学
IPC: B65G35/00
Abstract: 本发明一种轨道式水稻秧苗的田间电动运输装置及方法，所述装置中两个支柱沿平行于横向田埂的方向固定，两个支柱的上表面固定有支撑板，托架单元平行纵向田埂分布；两个轨道平行纵向田埂铺设在支撑板上表面，轨道上有秧苗苗车；第一底盘上安装电机，下方安装驱动轮，电机将动力传送至驱动轮，第一车厢内安装有控制器，控制器的输出端与电机的输入端连接；第二底盘下方安装轨道轮。所述方法为控制器控制电机前进，进而带动车头沿轨道向前运动，车头带动挂车沿轨道向前运动，之后当第二车厢运动到卸水稻秧苗区后，秧苗苗车停止运动，待卸完所需的水稻秧苗后，车头继续沿轨道向前运动，最后直至完成水稻秧苗的田间电动运输。
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公开(公告)号：CN111340833A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010106909.0
申请日：2020-02-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种最小二乘去干扰随机Hough变换的输电线提取方法，首先获取无人机拍摄的输电线图像；其次对获取的无人机拍摄的图像进行中值滤波处理；然后采用改进的Canny算子对处理过后的图像进行边缘检测，从而获取图像中粗边缘；接着采用随机Hough对获取的粗边缘图像进行多条导线分割处理；最后利用改进去干扰最小二乘法分别对所得分割区域的数据进行直线拟合，从而获取输电线边缘。本发明可以有效的进行最终导线的获取。
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公开(公告)号：CN111275698A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010087143.6
申请日：2020-02-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于单峰偏移最大熵阈值分割雾天道路能见度检测方法，获取雾霾天气下道路交通图像，对获得的交通图像进行灰度值处理，获取灰度值图像，对灰度值图像进行计算，获取灰度值分布最密集的数值，根据计算所得数值进行左向偏移操作，同时计算每一点灰度值对应的熵值并获取满足道路分割要求的阈值数值，根据所获取阈值进行最大熵道路分割，对道路分割后的图像获取连通带，在，获得的连通带区域内求取灰度值突变点，并灰度值突变点的中值处理获得天地分割线，由获得的天地分割线得出Vi值，进而求解大气能见度。本发明能够良好分割原图像的灰度图像，同时解决了基于区域生长与拐点算法计算慢、精度低等问题。
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