公开(公告)号：CN116597105A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310489382.8

申请日：2023-05-04

Applicant: 长安大学

Inventor： 周洲 ,  程鑫 ,  吴骅跃 ,  宁航 ,  周经美 ,  张立成 ,  郝茹茹 ,  尚旭明 ,  赵祥模

IPC: G06T17/05 ,  G06T3/40 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提供了一种基于OpenGL的高速公路数字孪生引擎，属于高速道路网三维视景构建技术领域，包括：从道路数据库中读取道路GPS点的信息；定义道路GPS点的精细度，对相邻的道路GPS点进行插值运算，生成总路网GPS点信息；根据总路网GPS点信息，绘制道路的虚拟模型；从交通设施数据库中读取交通设施的信息，建立交通设施分布表；提取交通设施分布表中的关键信息特征，绘制交通设施模型；将交通设施模型添加到道路的虚拟模型中，实现高速道路网三维视景的构建。该方法能够构建高速道路网三维视景。

公开(公告)号：CN116823638A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310535330.X

申请日：2023-05-12

Applicant: 长安大学

Inventor： 宁航 ,  李雨祺 ,  程鑫 ,  周经美 ,  高建金 ,  周洲 ,  邸林杰 ,  武毓 ,  程灿 ,  刘伟 ,  宋佳纯 ,  陈嘉瑶

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进GAN的图像去雾方法，涉及图像去雾技术领域，包括以下步骤：获取有雾图像；将有雾图像输入至基于改进GAN的生成器网络模型，输出去雾图像。本发明采用生成对抗网络为基本框架，在生成器中加入融合注意力的残差模块和联系上下文的去雾模块，并且使用改进PatchGAN判别器网络结构实现对生成器生成图像的监督。使得去雾图像整体清晰，易于观察，图像色彩饱满与真实图像更为接近。

公开(公告)号：CN116597105B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202310489382.8

申请日：2023-05-04

Applicant: 长安大学

Inventor： 周洲 ,  程鑫 ,  吴骅跃 ,  宁航 ,  周经美 ,  张立成 ,  郝茹茹 ,  尚旭明 ,  赵祥模

IPC: G06T17/05 ,  G06T3/4007 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提供了一种基于OpenGL的高速公路数字孪生引擎系统，属于高速道路网三维视景构建技术领域，包括：从道路数据库中读取道路GPS点的信息；定义道路GPS点的精细度，对相邻的道路GPS点进行插值运算，生成总路网GPS点信息；根据总路网GPS点信息，绘制道路的虚拟模型；从交通设施数据库中读取交通设施的信息，建立交通设施分布表；提取交通设施分布表中的关键信息特征，绘制交通设施模型；将交通设施模型添加到道路的虚拟模型中，实现高速道路网三维视景的构建。该方法能够构建高速道路网三维视景。

公开(公告)号：CN117111055A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310723468.2

申请日：2023-06-19

Applicant: 山东高速集团有限公司 ,  长安大学

Inventor： 王孜健 ,  周洲 ,  么新鹏 ,  程鑫 ,  张涵 ,  徐志刚 ,  荣文 ,  刘霈源 ,  范颂华 ,  牛亚妮 ,  宁航

IPC: G01S13/86

Abstract: 本发明提供了一种基于雷视融合的车辆状态感知方法，属于自动驾驶技术领域，包括：利用车载相机获取第一车辆周围的二维图像，利用车载雷达获取第一车辆周围的三维雷达点云数据；获取相机和雷达之间的旋转平移矩阵；使用旋转平移矩阵将雷达获取的雷达点云数据投影到二维图像中，结合其他车辆相对于第一车辆的距离信息得到二维图像中每一个点的距离信息；根据二维图像中每一个点的距离信息，在二维图像中输出其他车辆相对于第一车辆的距离信息，实现基于雷视融合的车辆状态感知。该方法能够进行车辆状态感知。

公开(公告)号：CN114663938A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210201981.0

申请日：2022-03-03

Applicant: 长安大学

Inventor： 周洲 ,  程鑫 ,  张煜昕 ,  宁航 ,  王宏飞 ,  赵犇 ,  翟茗禹 ,  李思含 ,  连新宇 ,  赵祥模

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  B60R25/25

Abstract: 本发明提供了一种考虑人脸欺诈的车载系统安全认证管理方法，其中，构建车载系统安全认证管理卷积神经网络，所述的构建包括：所述的卷积神经网络包括纹理呈现子网络、光学呈现子网络和特征融合子网络；所述的车载系统安全认证管理卷积神经网络以MobileNet‑V2为骨干。将所获得的增强后的RGB图像的人脸区域图像和光流场图的人脸区域图像分别作为纹理呈现子网络和光学呈现子网络的输入，采用车载系统安全认证管理卷积神经网络进行训练，通过纹理呈现子网络和光学呈现子网络的训练进行纹理特征和光流特征的提取，在特征融合子网络中获得特征融合，最后，基于光流特征和纹理特征，进行真人脸和假人脸的分类，输出最终结果。