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公开(公告)号：CN108399403A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810166943.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌尺寸计算的车距检测方法，包括如下步骤：采集被测车辆的当前帧图像，对当前帧图像进行预处理，对预处理后的当前帧图像进行边缘检测，生成彩色边缘图像，基于彩色边缘图像定位被测车辆的车牌位置并获车牌尺寸，采用帧间差分法计算当前帧图像及其前一帧的图像中被测车辆的车牌位置及车牌尺寸的帧间变化值，若帧间变化值大于预设变化值，则基于当前帧图像中的被测车辆的车牌尺寸计算被测车辆的车距信息并获取下一帧的图像。本发明采用帧间差分法，极大地减少了车距检测过程中的计算量，有效的提高了车距检测的实时性，使得驾驶员或车辆的控制器能够实时获取车距信息并采取相应的措施，提高了车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN110009589B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910289834.1
申请日：2019-04-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DLSS深度学习超级采样技术的图像滤波方法，包括如下步骤：获取原始图像IL；使用DLSS深度学习超级采样技术由原始图像IL生成轮廓模板；对轮廓模板进行差值得到初始插值图像II；基于原始图像IL提取低频图像ILL和高频图像ILH；将原始图像IL分为多个待匹配块；基于原始图像IL分成的多个待匹配块生成多个高频信息块；将得到的高频信息块拼接成具有初始插值图像II尺寸的高频信息H；将高频信息H叠加到初始插值图像II上合成具有原始图像IL纹理特征的超分辨率图像IH；对超分辨率图像IH进行滤波得到目标图像。本发明将DLSS深度学习超级采样技术与数学形态学相结合，从而有效提高了采用数学形态学进行图像处理时的细节处理精准度，缩短了处理耗时。
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公开(公告)号：CN108491782B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810219016.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于行车图像采集的车辆识别方法，包括如下步骤：采集前方图像信息；对前方图像信息进行第一次轮廓识别，获取多个物体轮廓图像；若物体轮廓图像具有四个角点，且四个角点构成一个水平放置的梯形或矩形，则判断梯形或矩形的面积是否大于预设面积，若是，则判定物体轮廓图像为待确认车辆轮廓图像。对待确认车辆轮廓图像进行第二次轮廓识别，当识别到与预设特征相符的特征轮廓时，判定待确认车辆轮廓图像为车辆图像。本申请通过识别轮廓的四个角点来进行待确认车辆轮廓图像的初筛，与现有技术中直接对轮廓进行匹配识别相比，计算量大大减少，从而降低了对自动驾驶汽车硬件的要求，进而降低了自动驾驶汽车的制造成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009589A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910289834.1
申请日：2019-04-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DLSS深度学习超级采样技术的图像滤波方法，包括如下步骤：获取原始图像IL；使用DLSS深度学习超级采样技术由原始图像IL生成轮廓模板；对轮廓模板进行差值得到初始插值图像II；基于原始图像IL提取低频图像ILL和高频图像ILH；将原始图像IL分为多个待匹配块；基于原始图像IL分成的多个待匹配块生成多个高频信息块；将得到的高频信息块拼接成具有初始插值图像II尺寸的高频信息H；将高频信息H叠加到初始插值图像II上合成具有原始图像IL纹理特征的超分辨率图像IH；对超分辨率图像IH进行滤波得到目标图像。本发明将DLSS深度学习超级采样技术与数学形态学相结合，从而有效提高了采用数学形态学进行图像处理时的细节处理精准度，缩短了处理耗时。
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公开(公告)号：CN108491782A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810219016.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于行车图像采集的车辆识别方法，包括如下步骤：采集前方图像信息；对前方图像信息进行第一次轮廓识别，获取多个物体轮廓图像；若物体轮廓图像具有四个角点，且四个角点构成一个水平放置的梯形或矩形，则判断梯形或矩形的面积是否大于预设面积，若是，则判定物体轮廓图像为待确认车辆轮廓图像。对待确认车辆轮廓图像进行第二次轮廓识别，当识别到与预设特征相符的特征轮廓时，判定待确认车辆轮廓图像为车辆图像。本申请通过识别轮廓的四个角点来进行待确认车辆轮廓图像的初筛，与现有技术中直接对轮廓进行匹配识别相比，计算量大大减少，从而降低了对自动驾驶汽车硬件的要求，进而降低了自动驾驶汽车的制造成本。
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公开(公告)号：CN108399403B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810166943.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌尺寸计算的车距检测方法，包括如下步骤：采集被测车辆的当前帧图像，对当前帧图像进行预处理，对预处理后的当前帧图像进行边缘检测，生成彩色边缘图像，基于彩色边缘图像定位被测车辆的车牌位置并获车牌尺寸，采用帧间差分法计算当前帧图像及其前一帧的图像中被测车辆的车牌位置及车牌尺寸的帧间变化值，若帧间变化值大于预设变化值，则基于当前帧图像中的被测车辆的车牌尺寸计算被测车辆的车距信息并获取下一帧的图像。本发明采用帧间差分法，极大地减少了车距检测过程中的计算量，有效的提高了车距检测的实时性，使得驾驶员或车辆的控制器能够实时获取车距信息并采取相应的措施，提高了车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN107144879B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201710334723.9
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明提供种基于自适应滤波与小波变换结合的地震波降噪方法,解决如何从混合信号中提取出利于分析解释的有效信号,压制噪声,即凸显有效信号,尽量去除干扰信号,实现信号与噪声分离的目的。首先考虑使用时间延迟估计的方法快速找到有用信号,此时的有用信号中仍然包含有部分频段的噪声;接着利用小波去噪的方法实现与有用信号频谱重合的部分噪声,实现精细去噪的目的,最终得到干净有效的地震波数据,可以反映地下地质结构真实情况,对地质情况做出正确合理的检测。
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公开(公告)号：CN107144879A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710334723.9
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明提供一种基于自适应滤波与小波变换结合的地震波降噪方法，解决如何从混合信号中提取出利于分析解释的有效信号，压制噪声，即凸显有效信号,尽量去除干扰信号，实现信号与噪声分离的目的。首先考虑使用时间延迟估计的方法快速找到有用信号，此时的有用信号中仍然包含有部分频段的噪声；接着利用小波去噪的方法实现与有用信号频谱重合的部分噪声，实现精细去噪的目的，最终得到干净有效的地震波数据，可以反映地下地质结构真实情况，对地质情况做出正确合理的检测。
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