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公开(公告)号:CN114120025A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111180218.6
申请日:2021-09-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/90
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的天气识别及程度量化方法。其方法包括,获取需识别场景的恶劣天气图像,对所述图像进行预处理,将所述图像输入至预先训练好的Alexnet天气分类及识别模型中进行恶劣天气类型及恶劣天气程度识别,随后根据不同的天气类型对图像进行Brenner值或信息熵计算,得到带有恶劣天气类型、识别精度及恶劣天气程度的图像。本发明采用Alexnet卷积神经网络对恶劣天气进行识别,更精确地识别出模拟器场景的恶劣天气类别以及具体的程度等级,可以解决当前技术不能具体量化天气恶劣程度的限制,从而可量化驾驶模拟器中的恶劣天气危险场景,为恶劣天气下交通安全、驾驶行为、限速等方面的研究提供基础。
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公开(公告)号:CN114117726A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111180217.1
申请日:2021-09-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种公路交叉口照明入口过渡段路灯设置方法,所述的一种公路交叉口照明入口过渡段路灯设置方法,首先基于中间视觉条件下驾驶人在明适应过程中的瞳孔面积变化规律,以照度渐变总时间最短作为优化目标,以瞳孔面积变化速率安全阈值作为约束条件建立入口过渡段照度优化模型,然后利用迭代法进行求解,最终得到不同照度和限速下的公路交叉口照明入口过渡段路灯设置方案。本发明构建的公路交叉口照明入口过渡段路灯设置方法可解决由于目前在公路并未安装照明设备,若在公路交叉口处设置照明区域,当驾驶人驶入照明区域时环境突然变亮,会引起驾驶人眼部的不舒适感,存在较大安全隐患的问题,优化公路交叉口入口过渡段的路灯照明方案,对于减少交叉口照明入口段交通事故,提高交通安全性具有十分重要的意义。
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公开(公告)号:CN112949404A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110138118.0
申请日:2021-02-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种夜间驾驶人视觉搜索能力量化方法,它属于视觉搜索能力量化技术领域。本发明解决了现有研究对夜间驾驶人视觉搜索能力量化不准确,导致道路照明设施和限速设置不合理的问题。本发明构造视觉搜索能力分配模型以及二分类模型,对视觉搜索能力分配量化指标进行提取后计算视觉搜索能力分配值,通过视觉搜索能力分配值与时间距离拟合得到的公式计算出视觉搜索能力分配值对应的时间距离,最后用Logistics回归进行二分类,得到各方案下的视觉搜索能力量化值。实现了用客观参数量化夜间驾驶人视觉搜索能力,提高了对夜间驾驶人视觉搜索能力量化的准确度,有利于规划道路照明设施和限速设置。本发明可以用于指导道路照明设施和限速的设置。
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