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公开(公告)号：CN111591191A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010459558.1
申请日：2020-05-27
Applicant: 西安工业大学
IPC: B60P1/36 , B62D33/04 , B62D33/06 , B60K35/00 , B60W50/14 , B60C23/04 , B60C23/20 , B60R16/023 , B60W40/08 , G06K9/00 , A61B5/18 , A61B5/0205
Abstract: 本发明提供了一种多功能快递车及其智能控制系统，涉及物流相关技术领域，其特征在于，包括车体、驾驶室、驾驶监控平台、货箱、取货口和交互式操控平台，所述货箱采用分层结构设计，自顶而下分为不同功能的四层，并通过层内和层间设置的传送带进行货物的传输，所述交互式操控平台使用户便捷的进行快件的寄取等操作，所述车体上设有胎压检测装置和雷达超声波传感器，进行胎压检测和防盗，所述驾驶室内设有血糖检测模块、血氧心率检测装置和摄像头，确保驾驶员安全驾驶。本发明功能多样，且更为智能化，实现了用户快速便捷的寄取快件，并使驾驶员在运输的过程中及时掌握自身的驾驶状态信息，提高了运输过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN110849631A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911140078.2
申请日：2019-11-20
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明涉及航空涡轮喷气发动机智能制造与检测技术领域，具体涉及一种发动机主轴转动阻尼测试装置。本发明通过装置测试发动机转动阻尼以评价发动机内部转子系统的阻尼特性，确保发动机试车安全，并为发动机的工况参数装订提供指导依据。本发明技术方案为：采用STM32系列作为主控芯片，主要包括电机驱动模块、电流采集模块、转速检测模块、显示模块等功能模块，通过对发动机的主轴转动阻尼测试，为发动机的后续飞航测试研发提供了保证。
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公开(公告)号：CN109151140A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811228600.8
申请日：2018-10-22
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种移动终端语音加密通信系统及方法，涉及移动终端通信安全技术领域，通过蓝牙技术完成用户和手机之间的信息交互，通过频谱倒置技术完成语音模拟加密/解密，通过语音加密算法AES‑256完成语音数字加密/解密，通过语音编码技术完成对语音信号的滤波、放大和增强。本发明采用STM32F103ZET6作为硬件平台，扩展数据采集模块、音频蓝牙模块、语音加密模块、系统时钟模块、液晶显示模块、按键模块、电源模块等功能模块，实时性好，平均通话时延不超过100ms；同步性高，控制通信的平均误码率不超过0.1%。
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公开(公告)号：CN104598906B
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201510096181.7
申请日：2015-03-04
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆外轮廓检测方法，计算机获取不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，然后对所述不同分辨率下的背景图像和前景图像分别差分运算获得不同层的背景差分图，对所述不同层的背景差分图进行阈值分割获得第一分割图像和第二分割图像，所述第一分割图像和第二分割图像进行融合运算获得融合后的图像，最后对所述融合后的图像进行腐蚀处理获得车辆外轮廓；本发明还公开了一种车辆外轮廓检测装置，通过本发明能够大大降低检测成本，提高检测效率，因此能够广泛应用于车辆车型分类、整车尺寸测量等智能交通项目中。
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公开(公告)号：CN102627115B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210122755.X
申请日：2012-04-25
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明涉及铁路或公路运输的一种来车监测技术领域，具体涉及一种基于地磁异常的铁路来车监测方法和装置。现有技术存在的系统复杂、功耗较大、成本较高，同时准确率易受外部环境影响的问题。为克服现有技术的问题，本发明采用的技术方案是：一种基于地磁异常的铁路来车监测方法：通过各向异性型磁阻传感器感知列车上的铁磁性部件引起的地磁场异常，对传感器采集到的信号进行处理和分析，即可判断铁路线路上的来车情况。本发明结构简单，功耗极低，制造成本和使用成本低，适用于野外长期监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119107476A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410885278.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自动驾驶环境下的三维点云目标检测方法。其实现步骤是：首先，从KITTI数据集中获取自动驾驶场景中车辆、行人、骑行者等原始点云，进行数据预处理，并将点云数据划分为垂直点柱（Pillars）。其次，在特征提取模块中使用本发明设计的点柱聚类采样方法，用DBSCAN密度聚类将Pillar中的点云聚类到N簇，再对每一簇进行中心采样，使用混合池化扩展卷积层（Mixed Pooling Dilated Convolution Layer，MPDC Layer）对每个Pillar进行处理。随后，在骨干网络中，结合空间通道协同增强模块（Space‑Channel Synergistic Enhancement Module,SCS‑EM），增强网络的上下文感知能力。最后，对网络进行训练，计算损失函数以优化检测模型，使用SSD检测头进行最终的三维目标检测。经实验验证，该方法有效提升了三维点云目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114448370B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210074549.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明属于信号检测领域，涉及一种宽频带高增益程控微弱信号放大装置。针对传统放大器中存在的放大增益固定不可调，可接收信号频率范围窄等问题，满足了结构应力场构建与健康评估检测、感应装定等领域的实际需求。本发明采用STM32作为装置主控单元，通过设计前置放大单元、单端转差分放大单元、二级主放大单元、差分转单端输出单元、并联谐振选频电路构建多级放大单元，开发相配套的上位机软件构成人机交互界面，实现对10Hz～100MHz内μV级别的信号进行20dB～60dB程控增益放大、可编程谐振选频功能。
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公开(公告)号：CN119048933A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410951317.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像目标检测领域，具体涉及一种基于YOLOv7‑tiny算法的轻量化目标检测方法，步骤是：首先，基于城市道路车辆流动场景构建数据集，并对其进行图像预处理；其次，采用轻量级卷积构建多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块，通过构建新的上采样模块获得质量更好的特征图；然后进行训练，得到改进YOLOv7‑tiny网络模型；最后将待检测图像输入改进后的检测模型中进行检测，在得到不同尺度下的检测结果后，将其融合在一起，得到最终的检测结果。经实验验证，该方法可以有效减少检测模型的参数和计算量，同时保持检测精度基本稳定，从而提升实时性和计算效率，满足无人机在目标检测和跟踪任务中的需求。
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公开(公告)号：CN119012292A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410595687.1
申请日：2024-05-14
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明属于异构网络切换技术领域，具体涉及一种异构车城网中基于速率和成本的高速目标车辆智能网络切换方法。实现步骤如下：首先，以异构网络单元为基础构建不同类型业务需求下的高速移动目标车辆场景并获取网络参数。其次，联合传输速率和切换成本确定优化目标。最后，设计了一种基于DQN的异构网络切换算法。仿真结果表明，该方法最终能够实现收敛，通过本发明设定的三种类型业务引发的网络切换次数不大于2次，相较于仅以速率要求为切换条件的切换算法，切换次数减少了1次。经实验验证，该方法可以在降低网络切换成本同时有效解决高速移动场景中由远近效应影响的网络切换问题。
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公开(公告)号：CN111753706B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010564503.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V30/413 , G06V30/18 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种基于图像统计学的复杂表格交点聚类提取方法。其采用的方法步骤为1：待分割表格图像预处理阶段：将多分辨率的图像数据进行压缩灰度化，使用OTSU进行二值化图像，为后续直线拟合阶段鉴定基础；2：横向直线方程拟合阶段：通过横向投影直方图统计，结合统计学计量得到横向长直线方程；3：纵向直线方程拟合阶段：通过纵向投影直方图统计，结合统计学计量得到纵向长直线方程；4：单元格分割处理阶段：通过直线方程的横纵交叉确定横纵坐标，实现单元格的分割并进行非文字区域的剔除。该方法经过实际测试具备较强的鲁棒性和自适应性，提高了表格交点检测准确率，在输入纵向有效聚类数目的前提下，交点检测率可达100％，具有一定的创新可拓展性和实际可行性。
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