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公开(公告)号：CN111292258B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010042983.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道和亮通道先验的图像去雾方法，基于退化图像的物理模型建立大气光散射模型，将大气光值作为全局变量，然后结合暗通道和亮通道对大气光散射模型进行先验估计得到大气光值，根据大气光散射模型和获取的大气光值得到粗透射率，以获得更加精准的数据，然后通过原图像的灰度图像作为引导图进行引导滤波来细化透射率，既保留了景深的边缘信息，又降低了算法的时间复杂度，最后根据自适应透射率补偿函数进行自适应调整得到透射率，不需要对天空区域分割，以避免明亮区域的色彩失真问题，提高了算法的自适应性。本发明有效解决了有雾图像恢复时明亮区域色彩的失真问题，去雾效果自然，并且图像的对比度得到了显著提升。
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公开(公告)号：CN108681737B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810516014.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/50 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种复杂光照下图像特征提取方法，利用改进的集变尺度、变角度为一体的具有方向敏感性的各向异性LOG算子来计算其差分激励分量；同时，比较以中心像素对称的像素对的灰度值，并基于韦伯准则实现其阈值的自适应选取，最后融合生成二维AWASTP直方图，并进一步转化为一维直方图，从而利用KNN算法进行分类，通过比较与中心像素相邻，且关于中心像素对称的像素对的灰度值来减少特征维数，使得阈值的选取根据图像的区域特性而相应改变，有效地提取出了更具鉴别能力的特征，提高了复杂光照图像的识别率，本方法简单，能够提取出更多的纹理信息和多个方向的梯度信息，从而更好地描述复杂光照图像的特征，性能优于其他现有算法。
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公开(公告)号：CN113160078A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110383945.6
申请日：2021-04-09
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了雨天交通车辆图像去雨方法、装置、设备及可读存储介质，自然环境光下，雨纹的大小和方向具有多样性，现有的单幅图像去雨算法采用普通卷积提取雨纹特征，特征图的感受野随着卷积层数的增加而呈线性增加，导致提取的细节信息与边缘信息丢失严重，本发明首先采用膨胀卷构造多尺度膨胀卷积融合模块，使不同大小和方向的雨纹特征取得不同的感受野，从而使得提取的特征信息更加丰富且不损失细节信息，其次引入注意力机制构造注意机制残差块，提取的注意特征能较好的实现复原图像的同时，能够将原来偏暗的背景图像中目标边缘特征增强，本发明方法可以有效的去除雨纹，避免丢失细节信息，为后续目标检测等计算机视觉任务奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN109002764B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810628664.0
申请日：2018-06-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种交通标志图像识别模型构建方法及识别方法，本发明提供的方法通过构建两个卷积神经网络模型，一个是交通标志区域提取模型，用于从原始图像中将仅含有交通标志区域的图像提取出来，另外一个是交通标志识别模型，用于对提取出的仅含有交通标志的图像进行识别，获得该幅图像中的交通标志的识别结果；本发明提供的交通标志识别模型基于改进的ZF卷积神经网络，结合空间变换网络，训练得到应用于交通标志识别的网络模型，能够避免交通标志扭曲，形变造成的错识别问题，提高交通标志识别率；交通标志区域提取模型是在ZF卷积神经网络上改进的，设置四个不同尺度的提取区域进行交通标志区域提取，增加了交通标志识别精准率。
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公开(公告)号：CN111292258A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010042983.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道和亮通道先验的图像去雾方法，基于退化图像的物理模型建立大气光散射模型，将大气光值作为全局变量，然后结合暗通道和亮通道对大气光散射模型进行先验估计得到大气光值，根据大气光散射模型和获取的大气光值得到粗透射率，以获得更加精准的数据，然后通过原图像的灰度图像作为引导图进行引导滤波来细化透射率，既保留了景深的边缘信息，又降低了算法的时间复杂度，最后根据自适应透射率补偿函数进行自适应调整得到透射率，不需要对天空区域分割，以避免明亮区域的色彩失真问题，提高了算法的自适应性。本发明有效解决了有雾图像恢复时明亮区域色彩的失真问题，去雾效果自然，并且图像的对比度得到了显著提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108875640A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810638850.2
申请日：2018-06-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种端到端无监督场景可通行区域认知能力的测试方法，通过将路面信息显示于测试区域地面，不仅能够将真实的路面信息进行复现，还能够采用该种方式显示丰富的路面环境；利用路面信息显示于测试区域地面，能够使被测试系统在测试时，获得实际路测相同的检测环境；采用全息技术的方法，能够真实、立体的复现路面上的物体，使测试环境更接近于真实环境；采用不同环境进行测试的方式得到不同路面场景信息检测不同场景下的可通行区域，能够全方面的评估可通行区域检测系统的认知能力；从而能够综合体现可通行区域检测系统的认知能力；本发明的测试方法能够为无人驾驶智能车在实际路测之前提供一种有效的、低风险的测试与评估手段。
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公开(公告)号：CN108681737A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810516014.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/4642
Abstract: 本发明公开了一种复杂光照下图像特征提取方法，利用改进的集变尺度、变角度为一体的具有方向敏感性的各向异性LOG算子来计算其差分激励分量；同时，比较以中心像素对称的像素对的灰度值，并基于韦伯准则实现其阈值的自适应选取，最后融合生成二维AWASTP直方图，并进一步转化为一维直方图，从而利用KNN算法进行分类，通过比较与中心像素相邻，且关于中心像素对称的像素对的灰度值来减少特征维数，使得阈值的选取根据图像的区域特性而相应改变，有效地提取出了更具鉴别能力的特征，提高了复杂光照图像的识别率，本方法简单，能够提取出更多的纹理信息和多个方向的梯度信息，从而更好地描述复杂光照图像的特征，性能优于其他现有算法。
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公开(公告)号：CN111860587B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010537199.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于图片小目标的检测方法，通过以待检测图片作为目标检测网络的输入，从待检测图片中获取六个不同尺寸的特征图，采用双线性插值法将六个不同尺寸的特征图中的金字塔的底层特征图与金字塔的高层特征图进行特征融合得到新的六个不同尺寸的特征图，考虑各尺度特征图之间的关系，使参与预测的特征图有更丰富的细节信息和语义信息，使用预先训练模型的默认设置对目标检测网络进行训练，并采用随机梯度下降算法对损失函数式进行优化训练，有利于模型的快速收敛，利用训练好的目标检测网络进行测试，对待检测的图像特征提取，能够有效提高图片小目标的检测精度和检测速度，可在完全满足实时性条件下有效提高小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN108765336B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810515497.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于暗亮原色先验与自适应参数优化的图像去雾方法，根据白色区域像素值普遍较高的特点提出了亮原色先验理论，将该理论与暗原色先验理论相结合，有效解决了雾天图像中白色区域的去雾问题，将类天空区域的像素值与最大暗通道值进行自适应的加权处理，使得求取的大气光值鲁棒性更强，再通过自适应权值优化的图像去雾算法，从而更好的实现了去雾后图像的优化处理，通过自适应尺度的引导滤波算法，将原有雾图像的尺寸大小自适应调节滤波尺度，使得滤波后效果更佳，从而实现图像的有效去雾，本方法不仅有效解决了原算法不适用于大面积白色区域和去雾后图像偏暗等问题，而且去雾之后的图像视觉效果更加真实自然。
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公开(公告)号：CN104837205B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510182002.1
申请日：2015-04-16
Applicant: 长安大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明的提供了一种车路通信下行无线资源分配系统，包括业务流输入模块，还包括与业务流输入模块相连的业务分类器，用于对业务流进行分类；业务分类器上连接有第一调度模块和第二调度模块，第一调度模块用于差异化调度实时业务流，第二调度模块用于调度非实时业务流；第一调度模块还与第二调度模块相连，使得优先调度实时业务流，当实时业务流调度完毕且无线资源有剩余时，开始调度非实时业务流。本发明的算法算法既满足信道感知要求，也满足实时业务流的时延QoS保证，兼顾了与行车安全相关业务流的优先权和其他并发实时业务流的公平调度，确保了在吞吐量、公平指数和QoS支持三者之间的平衡。
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