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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109816003A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910045100.9
申请日：2019-01-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进HOG-LBP特征的智能车辆前方多目标分类方法，属于智能驾驶领域。在HOG特征的提取过程中加入LBP特征，并在对图像进行分块处理的过程中，对小区域内的HOG特征和LBP特征进行一定的选择，以此减少最终得到的整幅图像的特征向量维数，减少了特征提取所需的时间；同时，针对“车辆-行人-非机动车-背景”这一多目标场景，设计了适用的多级支持向量机分类结构，对各个节点分类器分别进行训练，提高最终的分类准确性。弥补了当前对城区复杂交通场景多目标分类研究的不足，进一步减少各类目标检测时特征提取的时间，提高检测准确性，以满足车载设备实时性处理的需求。
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公开(公告)号：CN110909666B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201911143330.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型YOLOv3卷积神经网络的夜间车辆检测方法，属于辅助驾驶领域。通过增加输入图像尺寸、网格划分密度和多尺度训练，使YOLOv3卷积神经网络对于小目标检测更加准确。从而更加精准的识别面积较小的车尾灯；同时，针对夜间行车环境中复杂的灯光干扰，在darknet53特征提取网络中加入了通道注意力机制‑改进型SE‑Block模块。对不同重要程度的信息进行了加权操作，从而对重要信息进行强化，对不重要信息进行抑制；针对没有开源的夜间车辆数据集，构建了一个新的夜间车辆数据集。填补了这方面的空缺。最终通过对YOLOv3卷积神经网络的改进，使其更加适合夜间车辆识别。在小目标和复杂灯光干扰的环境中可以更加准确、快速地识别夜间车辆。
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公开(公告)号：CN110909666A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911143330.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型YOLOv3卷积神经网络的夜间车辆检测方法，属于辅助驾驶领域。通过增加输入图像尺寸、网格划分密度和多尺度训练，使YOLOv3卷积神经网络对于小目标检测更加准确。从而更加精准的识别面积较小的车尾灯；同时，针对夜间行车环境中复杂的灯光干扰，在darknet53特征提取网络中加入了通道注意力机制-改进型SE-Block模块。对不同重要程度的信息进行了加权操作，从而对重要信息进行强化，对不重要信息进行抑制；针对没有开源的夜间车辆数据集，构建了一个新的夜间车辆数据集。填补了这方面的空缺。最终通过对YOLOv3卷积神经网络的改进，使其更加适合夜间车辆识别。在小目标和复杂灯光干扰的环境中可以更加准确、快速地识别夜间车辆。
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公开(公告)号：CN109800693A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910015876.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色通道混合特征的夜间车辆检测方法，属于辅助驾驶领域，涉及一种夜间检测车辆的方法，同时结合RGB颜色空间和HSV颜色空间，提取得到图像的颜色通道混合特征，大大减少了对图像样本库的依赖以及阈值主观性的影响，有利于增强算法的普适性，以适应于夜间道路出现的各种复杂情况；其次，本发明将颜色通道混合特征同OTSU法进行了结合，自适应的得到图像分割阈值，同时采用大面积区域分割算法去除明显不符合尾灯特征的区域，大大提高了算法的准确性；最后，本发明采用三大准则来逐一消除不可能的尾灯配对，具有较强的鲁棒性。在整体效果上，更适应于光照条件复杂的夜间背景下的应用。
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公开(公告)号：CN109800693B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910015876.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色通道混合特征的夜间车辆检测方法，属于辅助驾驶领域，涉及一种夜间检测车辆的方法，同时结合RGB颜色空间和HSV颜色空间，提取得到图像的颜色通道混合特征，大大减少了对图像样本库的依赖以及阈值主观性的影响，有利于增强算法的普适性，以适应于夜间道路出现的各种复杂情况；其次，本发明将颜色通道混合特征同OTSU法进行了结合，自适应的得到图像分割阈值，同时采用大面积区域分割算法去除明显不符合尾灯特征的区域，大大提高了算法的准确性；最后，本发明采用三大准则来逐一消除不可能的尾灯配对，具有较强的鲁棒性。在整体效果上，更适应于光照条件复杂的夜间背景下的应用。
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