公开(公告)号：CN108802680A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810690383.8

申请日：2018-06-28

Applicant: 长安大学

Inventor： 王会峰 ,  倪敬雪 ,  高荣 ,  柴彩萍 ,  关丽敏 ,  穆柯楠

IPC: G01S5/16

CPC classification number: G01S5/16

Abstract: 本发明提供一种基于FFT算法的可见光室内定位系统及方法，主要包括多白光LED发射端调制模块、微弱光信号检测模块、室内定位算法以及液晶显示模块。本发明通过光敏传感器对室内空间中包含不同频率LED发出的光的混合光信号进行接收采集，经预处理后通过FFT算法对预处理的光信号进行频谱分析来区分不同点位光信号的强弱并估计信号较强的发射端和接收端的距离，然后应用三边定位算法求解得到接收端的位置信息。本发明能够很好的满足室内定位对实时性和精确性的要求，在保证正常照明情况下实现了可见光室内定位，保证了定位的精度和稳定性。

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

Inventor： 王会峰 ,  柴彩萍 ,  魏飞婷 ,  杨文光 ,  黄鹤 ,  穆柯楠 ,  张佳佳 ,  倪敬雪 ,  关丽敏

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

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。

公开(公告)号：CN110634142A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910767799.X

申请日：2019-08-20

Applicant: 长安大学

Inventor： 王会峰 ,  柴彩萍 ,  魏飞婷 ,  杨文光 ,  黄鹤 ,  穆柯楠 ,  张佳佳 ,  倪敬雪 ,  关丽敏

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06T7/12 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00

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。