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公开(公告)号：CN107341865A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710536568.9
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G07C5/0808 , G07C5/008 , H04L67/025 , H04L67/12 , H04M1/72525
Abstract: 本发明公开了共享汽车管理平台中基于智能手机的车况远程诊断方法属于智能手机技术和移动通信技术领域。在智能手机终端中，视频采集模块将采集到的视频传输到共享汽车APP；共享汽车APP可以通过网络通信模块及数据传输网络，与管理中心建立连接；共享汽车APP将视频数据传输到解编码模块，编解码模块将视频编码后，通过数据传输网络，传输到管理中心。本发明的共享汽车还车过程中的远程车况诊断的方法，操作简单、快捷；对于共享汽车企业而言，本发明所在共享汽车不安装额外的检测设备的情况下，能够准确、实时、快捷的对车况进行远程诊断，且成本低。
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公开(公告)号：CN104504897B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410505847.5
申请日：2014-09-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹数据的交叉口交通流特性分析及车辆运动预测方法，属于智能交通系统及交通流参数采集技术领域。本发明从车辆原始轨迹的空间瞬态分析入手，从不同角度描述和分析轨迹的局部几何特征，形成基于车辆原始粗糙运动轨迹的多层次谱聚类处理框架，自动提取和分析轨迹数据所包含的交叉口多种交通流向模式。以此为基础，本发明可以获取交叉口分相位(信号控制交叉口)交通流量以及各运动方向车辆经过交叉口的行程时间等详细交通特性参数，以此作为传统交通数据的重要补充。本发明通过跟踪当前时刻的所有运动车辆的行程轨迹，采用交通流向轨迹模式匹配的方法预测车辆的下一步行为，有助于实时预警交叉口可能存在的安全风险。
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公开(公告)号：CN103440499B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201310389154.X
申请日：2013-08-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本方法涉及一种基于信息融合的交通波实时检测与跟踪方法。首先获取交通视频图像，然后采用Kalman滤波技术，根据前一时刻交通波状态最优估计值获取当前时刻的交通波状态预测值；然后得到当前时刻交通波位置测量值，在相向摄像机之间的可视区域内，每台摄像机采用融合Adaboost分类器的复式伸缩窗算法；在相背摄像机之间的盲区内，基于特征点跟踪法及交通波估计法进行估计；最后，采用加权平均一致性信息融合算法获得当前时刻交通波状态最优估计值，为下一时刻交通波状态预测做准备，在此过程中通过引入各摄像机测量噪声权重，并动态调整各摄像机检测结果可信度来提高交通波定位精度。
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公开(公告)号：CN103824081B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410062277.7
申请日：2014-02-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种室外恶劣光照条件下的快速鲁棒交通标志检测方法，包括：建立多类交通标志的颜色直方图；生成基于多类直方图的概率图；提取基于MSER的交通标志候选区域；去除非交通标志区域。本发明构建不同光照下的多个颜色直方图，并基于多直方图反投影生成输入图像的概率图，将不同光照条件下的交通标志图像变换到统一条件下，对MSER特征区域进行一致性处理，提高了算法对于恶劣光照变化的鲁棒性，同时具有较快的检测速度。实验表明，在弱光照和强光照条件下，现有算法的检测准确率明显下降，而本发明的检测准确率依然保持在90%以上。本发明不仅可以提取红色、黄色、蓝色的交通标志，同时可以提取白色背景的交通标志。
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公开(公告)号：CN103208008B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310091575.4
申请日：2013-03-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于机器视觉与智能控制领域，用于实现交通视频监控目标检测的快速自适应。首先建立初始训练样本库，接下来分别训练基于Haar特征的AdaBoost分类器和基于HOG特征的SVM分类器，利用训练好的两个分类器对监控图像逐帧检测，检测过程为分别利用两类分类器对检测框中的子图像进行预测，并对预测结果进行置信度判断，将大置信度对应的预测标签以及子图像加入到小置信度对应的分类器的附加训练样本库中，直到检测框大小达到被检测图像大小一半时结束，此时利用更新后的训练样本库重新训练两类分类器，并进行下一帧图像的检测，直到检测完所有图像，此时可将最终分类器用于实际的交通场景中进行车辆、行人等目标的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933839A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510262445.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G08B25/004 , H04M1/725 , H04N7/183
Abstract: 一种基于手机APP的远程处警方法，该系统由智能手机终端、通信网络和接处警中心三部分组成。需要报警时，报警人打开报警APP。所述通信网络由数据传输网络和公众电话网组成。所述接处警中心属于“三台合一”接处警系统。所述接处警端由硬件和软件两部分组成，接处警端是接处警中心的核心。在上述系统的基础上，通过软件编程调用公安专用系统在电子地图中以图标的形式显示智能手机终端所发送的报警现场位置信息，并在图标上方设置浮动窗，浮动窗被点击后进入显示现场照片、视频的处警软件界面，接处警员通过处警软件观看报警现场情况，在准确分析判断后通过通信网络第一时间发布处警信息，同时填写处警单并发送到智能手机终端。
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公开(公告)号：CN103208008A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310091575.4
申请日：2013-03-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于机器视觉与智能控制领域，用于实现交通视频监控目标检测的快速自适应。首先建立初始训练样本库，接下来分别训练基于Haar特征的AdaBoost分类器和基于HOG特征的SVM分类器，利用训练好的两个分类器对监控图像逐帧检测，检测过程为分别利用两类分类器对检测框中的子图像进行预测，并对预测结果进行置信度判断，将大置信度对应的预测标签以及子图像加入到小置信度对应的分类器的附加训练样本库中，直到检测框大小达到被检测图像大小一半时结束，此时利用更新后的训练样本库重新训练两类分类器，并进行下一帧图像的检测，直到检测完所有图像，此时可将最终分类器用于实际的交通场景中进行车辆、行人等目标的检测。
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公开(公告)号：CN102663403A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210128340.3
申请日：2012-04-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于视觉的快速路智能车导航中车道信息的提取系统及方法，属于机器视觉与智能控制领域。其包括图像坐标系建立，道路图像预处理，车道模型建立和车道信息提取四个环节。其中，道路图像预处理包括加权平均灰度化方法，中值滤波，灰度拉伸对比度增强，基于Otsu算法的自适应二值化处理；车道模型建立环节对左右车道线建立直线模型，明确了提取的车道信息为kl，bl，kr和br，其中kl和bl为左车道线的斜率和截矩，kr和br为右车道线的斜率和截矩；车道信息提取算法基于应用广泛的Hough变换进行实现。由于采用了灰度拉伸对比度增强算法，因此本发明的车道信息提取算法可以适应一定光照变化的道路图像，可以适应不同视野即远视野和近视野的道路图像。
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公开(公告)号：CN116758114A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310645883.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法。本发明所特别关注的两条显著线段就是隧道顶部黑暗区域与白色侧壁之间的左右分割边界。通过自动跟踪两条显著线段，并将这两条显著线段的交点作为消隐点，可以减少车载视频中消隐点连续估计的抖动干扰，有效提高LED灯具缺失智能检测的性能，从而大大提高了已有工作的可用性。实验结果表明，采用本发明的技术方案，对公路隧道洞内显著线段的跟踪效果较好，满足了减少连续车载视频中消隐点估计干扰和提高道路隧道中几何信息恢复性能的实际需要。这为隧道照明系统高效验收以及日常养护提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN110636665B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910728483.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数码成像智能处理的隧道LED照明灯具缺失自动检测方法。本发明利用数码相机或智能手机等光学传感与成像系统，采集隧道洞内前方道路、周围环境以及隧道顶部LED照明灯具的真实影像，记录LED灯具实际工作发光情况。本发明从隧道LED照明灯具检测结果出发，使用摄像机成像模型所具有的直线交比不变性约束条件，针对LED照明灯具图像区域之间数量关系推导所符合的规律，实现LED灯具缺失情况的深入分析和自动检测。采用本发明的技术方案，可以对公路隧道洞内复杂条件下多种情况的缺失LED照明灯具进行鲁棒检测，对隧道照明高效交工验收以及日常养护具有重要意义。
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