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公开(公告)号：CN110136159B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910355932.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，步骤为：输入影像；基于Canny方法处理后的边缘图像，对不同情形下目标点进行细化处理；边缘链码线段提取；确定基准线段集和待融合线段集；以线段融合结果为处理基元，依据线段长度优先原则确定初始优化线段；建立线段优化模型。本发明精确实现边缘线段信息的拟合，解决由于白噪声及相位编组所引起的线段断裂问题；其次从不同方法的线段提取结果差异角度出发，基于不同线段提取结果优势互补的思想，提出线段融合方法；最后在融合的基础上分析遥感影像线段断裂规律，提出基于几何与纹理约束的线段优化算法，提高线段提取的质量和稳健性，有利于实现从遥感影像到线段结构的重要视觉符号描述。
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公开(公告)号：CN110136159A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910355932.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，步骤为：输入影像；基于Canny方法处理后的边缘图像，对不同情形下目标点进行细化处理；边缘链码线段提取；确定基准线段集和待融合线段集；以线段融合结果为处理基元，依据线段长度优先原则确定初始优化线段；建立线段优化模型。本发明精确实现边缘线段信息的拟合，解决由于白噪声及相位编组所引起的线段断裂问题；其次从不同方法的线段提取结果差异角度出发，基于不同线段提取结果优势互补的思想，提出线段融合方法；最后在融合的基础上分析遥感影像线段断裂规律，提出基于几何与纹理约束的线段优化算法，提高线段提取的质量和稳健性，有利于实现从遥感影像到线段结构的重要视觉符号描述。
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公开(公告)号：CN109448046A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811197932.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多描述子的半自动道路中心线快速提取方法，步骤为：输入影像中道路起止点坐标；对原始影像进行L0滤波；对原始影像进行线段提取；在滤波结果及线段提取结果的基础上，根据起止点坐标，建立多级线段方向直方图，以获得当前道路方向；建立扇形描述子；利用最小二乘法将所有得到的道路跟踪点进行拟合，进一步剔除错误提取的道路点，得到道路中心线。本发明有效减少了使用单一描述子进行道路提取过程中出现的错误提取的现象，只根据道路的起点及终点坐标信息进行跟踪，在跟踪过程中，根据具体的路面情况，自适应地确定道路方向及道路宽度信息，以达到提高算法的自动化程度及算法在复杂路况下的跟踪精度的目的。
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公开(公告)号：CN105825169B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610136943.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于道路影像的路面裂缝识别方法，包括：对分块影像进行二值化处理，形成初步分割的道路影像，划分成若干区域，过滤面积小于经验阈值的区域得到初步识别的道路影像；对各区域分别进行椭圆拟合，去除离心率小于给定阈值的椭圆区域；计算各椭圆区域的长轴与水平方向的夹角，确定椭圆主方向，将同一方向上的质心划为一类；对每一个分类分别以各质心为原点建立坐标系，计算各质心在该坐标系中与水平轴的夹角、该质心与其他质心间距离，将同一方向上间距小于设定距离阈值的质心划为一类，将各共线区域的最小包围矩形的对角线长度作为识别出的道路裂缝的长度。本方法不仅可以有效地识别裂缝，同时克服环境中多种因素的干扰，误识别率较低。
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公开(公告)号：CN114937033B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210741090.4
申请日：2022-06-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , E01C23/01 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的农村公路路面病害智能检测方法，步骤为：制作多类型农村公路路面病害训练数据集；构建基于全卷积网络的语义分割模型；使用Adam优化器对模型训练过程进行优化；有重叠地裁剪图像并在拼接时采取忽略边缘策略，大图像裁剪成一系列与相邻图像块有特定重复区域的图像块，并把它们存在链表里，然后创建生成器，之后送入训练号的模型进行预测；多类型路面病害分类及损坏状况评定；通过开发路面技术状况评价系统。本发明能够解决因裁剪图像边缘区域的上下文信息较少，预测结果精度较低，进而导致提取病害出现明显拼接痕迹的问题，实现高分辨率图像中病害预测结果的准确性、连续性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116312044A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211622356.X
申请日：2022-12-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种车路协同区域交叉口车辆通行引导方法，涉及智能交通系统中车路协同与安全控制技术领域。该方法首先采集车辆的位置和速度信息，实时检测区域内各个交叉口通信区域内各车道车辆数量与慢行交通信息，确定冲突区域；再统计机动车冲突车流的通行权；并根据车载单元与路侧单元、车载单元与车载单元之间交互的信息，计算机动车通过交叉口时间、机动车通行加速度；机动车与非机动车通行减速度及机动车与行人通行减速度；最后计算机动车跟随车辆的安全速度。该方法可以有效缓解区域交叉口车辆通行交通安全问题，减少交通事故率，提升整体区域交通运行效率。
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公开(公告)号：CN113793517B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111088683.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种智能车路协同无控交叉口左转车通行引导方法，涉及智能交通系统中车路协同与安全控制技术领域。该方法首先采集自身车辆的位置和速度信息，实时检测交叉口通信区域内各车道车辆数量与慢行交通信息，确定冲突区域；再统计与左转车冲突车流的通行权；并根据车载单元与路侧单元、车载单元与车载单元之间交互的信息，计算左转车与机动车通行可穿越空档时间、左转车通行加速度；左转车与非机动车通行加速度及左转车与行人通行加速度；最后计算左转车跟随车辆的安全速度。该方法可以有效解决或缓解无控交叉口左转车通行交通安全问题，使车辆尽量在不停车的状态下通过交叉口，从而提升通行效率与舒适性。
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公开(公告)号：CN112862847A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110272371.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种表达地物边缘的线段序列检测方法，该方法包括以下步骤：S1、边缘编组；S2、线段提取，给定一个由连续边缘点组成的边缘组，将边缘组分割成一个或多个直线段；S3、线段优化处理。本发明针对线状地物的线段提取问题，从已有方法优化角度出发，提出了一种表达地物边缘的线段序列检测方法，实现了对不规则地物边缘的准确与完整表达，改进了边缘检测方法，对边缘检测进行重新编组；对链码跟踪获取的线段进行相位验证，解决了链码线段提取方法中缺乏相位约束机制问题；先进行链码跟踪后进行相位验证的方法，解决了局部白噪声、起始点相位、相位分组阈值等因素对相位编组线段提取方法的限制问题。
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公开(公告)号：CN105825169A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610136943.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00671
Abstract: 一种基于道路影像的路面裂缝识别方法，包括：对分块影像进行二值化处理，形成初步分割的道路影像，划分成若干区域，过滤面积小于经验阈值的区域得到初步识别的道路影像；对各区域分别进行椭圆拟合，去除离心率小于给定阈值的椭圆区域；计算各椭圆区域的长轴与水平方向的夹角，确定椭圆主方向，将同一方向上的质心划为一类；对每一个分类分别以各质心为原点建立坐标系，计算各质心在该坐标系中与水平轴的夹角、该质心与其他质心间距离，将同一方向上间距小于设定距离阈值的质心划为一类，将各共线区域的最小包围矩形的对角线长度作为识别出的道路裂缝的长度。本方法不仅可以有效地识别裂缝，同时克服环境中多种因素的干扰，误识别率较低。
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公开(公告)号：CN119762907A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411799839.6
申请日：2022-01-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T5/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景遥感影像地物智能解译方法，涉及遥感影像目标解译技术领域，包括：获取遥感影像地物解译公开数据集并进行预处理，预处理后按比例划分得到训练集、测试集和验证集；构建感知机模型，对训练数据集进行计算，输出目标地物复杂程度阈值，在此基础上选用改进UNet遥感地物解译模型，对公开数据集中所选解译类别地物进行训练权重迭代求解，获取遥感地物智能解译权重模型；将遥感地物智能解译权重模型导入改进UNet遥感地物解译模型，输入测试集，进行自适应遥感地物智能解译。本发明解决了现有UNet模型结构单一、参数复杂、解译时间长的问题，增加了不同阈值条件下的UNet模型适用范围、解译速度和灵活程度。
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