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公开(公告)号：CN115601723A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211301582.8
申请日：2022-10-24
Applicant: 成都信息工程大学(CN)
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进ResNet的夜间热红外图像语义分割增强方法，包括：步骤一，将夜间的可见光图像、热红外图像分别输入至两支并行编码器中进行多次特征提取；步骤二，通过与各编码器相配合的解码器，将步骤一中得到的热红外和可见光语义信息进行多次图像上采样操作，并经过softmax层输出带有彩色mask信息以及类别信息的图像其中，在步骤一中，各编码器均配置有深度残差网络ResNet；在ResNet的残差结构中，将3×3重分组块的512通道数修改为2048通道数，并对每组通道进行独立的1×1卷积操作，以得到改进ResNet。本发明公开一种基于改进ResNet的夜间热红外图像语义分割增强方法，通过改进ResNet使得推理速度与准确率均优于原算法，适用于夜间道路交通场景，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115240166A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210870775.9
申请日：2022-07-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与稀疏场景流结合的运动目标检测方法，包括：步骤一，基于深度学习网络对双目相机采集的道路环境数据图像进行分割，以提取道路环境数据图像中的静止区域和潜在运动区域，并基于提取的静止区域的特征点确定相机自运动参数；步骤二，通过相机自运动参数将相机前后两帧的特征点坐标系进行统一，以计算潜在运动区域稀疏场景流；步骤三，基于每个场景流估计的不确定性，设置动态阈值以判断目标的运动状态。本发明提供一种基于深度学习与稀疏场景流结合的运动目标检测方法，能够有效的提升运动目标检测精度。
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公开(公告)号：CN112115889B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011007965.5
申请日：2020-09-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能车运动目标检测方法，包括：步骤一，基于立体匹配算法对相机采集到的道路图像生成对应的原视差图像，以构建相应的U‑V视差图像；步骤二，基于U‑V视差图像得到与车辆可行驶区域相关的预处理图像；步骤三，基于预处理图像生成与道路上潜在运动相关的感兴趣区，以作为潜在的障碍物目标；步骤四，结合光流和相机自运动属性对障碍物的运动属性进行判断。本发明提供一种基于视觉的智能车运动目标检测方法，通过融合光流和立体视觉计算目标运动的可能性，结合可行使区域检测结果，能有效降低车辆行驶前方中运动目标的误检率。
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公开(公告)号：CN111258218B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010050982.0
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相关熵准则的智能车辆路径跟踪方法，属于轨迹跟踪领域，其包括构建车辆动力学模型；将所述车辆动力学模型转换为系统状态模型；对系统状态模型进行离散线性化处理，构建形成预测时域的输出模型；基于最大相关熵准则和半方方法，构建求解控制增量Δuk的路径跟踪模型；求解路径跟踪模型得到基于车辆质心速度v和前轮转向角σf的控制增量。本方案采用最大相关熵准则的度量来建立路径跟踪模型，该模型能够有效的抑制或消除来自噪声或局外点的影响，来实现车辆的稳定路径跟踪。
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公开(公告)号：CN111815667B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010580724.3
申请日：2020-06-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种相机移动条件下高精度检测运动目标的方法，包括：在移动机器人移动期间，设置在所述移动机器人上的双目立体相机通过采集当前的场景图像，得到当前的第t‑1帧图像和t帧图像；利用改进后的背景光流补偿差分法，计算出所述第t‑1帧图像和t帧图像中的包含M个候选运动目标的第一候选运动目标集合；采用基于YOLOv3的行人车辆检测算法计算出所述第t帧图像中的包含N个候选运动目标的第二候选运动目标集合；根据所述第一候选运动目标集合和所述第二候选运动目标集合，确定初始可信运动目标集合；利用所述第一候选运动目标集合、所述第二候选运动目标集合以及所述初始可信运动目标集合，得到可信运动目标集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919771A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111119844.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及无人机航迹规划技术领域，具体涉及一种无人机多目标智能配送方法。该方法包括无人机航点信息采集、各固定航点之间的局部最优、所有航点之间的全局最优、数据融合输出，具体包括步骤：地面站获取无人机配送信息；通过改进萤火虫算法进行航迹规划，完成各目标航点之间的局部最优；将实际环境和配送目标点导入前网络进行固定航点局部最优；将无人机配送时途经航点导入后网络，通过蚁群算法对途经航点进行排序，结合前网络数据，实现所有航点的全局最优，获得飞行航点执行表；无人机按照所述飞行航点执行表执行配送任务。该方法解决了现有无人机配送中的导航规划问题，使用地面站进行航点规划，提高无人机自动配送的精度与工作效率。
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公开(公告)号：CN113919665A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111120245.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及冷链物流的智能化贮藏技术领域，具体为一种蔬果贮藏品质评价方法。首先，筛选与苹果品质相关的指标，利用相关食品贮藏公式如Arrhenius方程和Q10值模型，寻找出温度、湿度、空气成分与这些指标的数学关系，再通过z‑score(零‑均值)标准化不同温度、湿度和空气成分时的数据，然后再使用模糊综合评价法与熵值法等方法进一步完善补充，构造出蔬果贮藏品质评价模型。该评价方法能够挖掘出合适的贮藏环境条件，较大地提升贮藏苹果的品质，有效地指导不同蔬果产品调配适合的贮藏环境，提高其贮藏时间，减少经济损失。
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公开(公告)号：CN113160117A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110154147.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶场景下的三维点云目标检测方法，方法包括：将接收的点云数据划分到大小相同的三维网格中，构造局部邻域图，经过图神经网络获得高维度的点的特征，拼接多个维度的点的特征，再选择每个网格中最具有代表性的点的特征映射到伪图像上构成特征图；将特征图送入骨干网络后拼接得到多层次的特征图；在多层次特征图上生成多个锚框，将锚框与人工标注的真值框通过在鸟瞰图中的交并比进行匹配，根据预设阈值划分为正、负样本，将其输入卷积神经网络计算损失，对损失函数进行优化，最终得到物体的朝向信息、位置信息和所属类别。该方法能提高中、小型物体的检测准确率。
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公开(公告)号：CN109764886A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910036825.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种路径规划方法，该方法通过对车辆建模得到车辆的约束，同时在估价函数中加入方向代价并带入A*算法，使得所规划路径更加符合车辆的运动学模型,转折次数少，路线更平滑。将本发明方法应用于学校校园路径规划，结果表明：在规划相同路径上面，改进的A*算法规划的路径相比传统A*所规划的路径，长度降低约2.22％，累计路径转折点降低约65.28％，累计转折角度降低约49.03％，所规划出的路径能够更好满足车辆运动学模型。
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公开(公告)号：CN106874551A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710019778.0
申请日：2017-01-11
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川木牛流马智能科技有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于三阶反正切函数模型的平行泊车方法。本发明提出带有三阶扰动的反正切式的路径规划方法，根据车辆运动学计算出约束空间，由MATLAB中的遗传算法的工具箱调用ga函数，以泊车过程中的障碍约束、车辆自身的参数约束、泊车起始点和终点位置约束为轨迹函数的目标函数，以泊车终点车辆与车位的水平夹角最小为适应度函数，求得最优的轨迹函数的参数,确定最优的平行泊车轨迹。使用本发明，可得车位长度与车长的比值约为1.315，具有非常好的效果。
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