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公开(公告)号：CN102394591B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110259001.4
申请日：2011-09-02
Applicant: 长安大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的车辆振动信号滤波装置。该装置中参考噪声信号x(n)接入第一寄存器的输入端，含噪振动信号d(n)接入第二寄存器的输入端，第一寄存器的输出信号x(n)接入滤波器的一个输入端，减法器输出的误差信号e(n-1)分别接入第三寄存器的输入端、滤波器的第二输入端和变步长因子计算电路的输入端，变步长因子计算电路的输出信号变步长因子μ(n-1)接入滤波器的第三输入端，第二寄存器的输出信号d(n)接入减法器一个输入端，滤波器输出的滤波后的参考噪声信号y(n)接入减法器的另一输入端，第三寄存器输出滤波处理后的车辆振动信号。装置所依据的算法具有计算速度快、收敛速度快、实时性高、滤波效果好等优点，可以满足信号实时处理的需求。
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公开(公告)号：CN102323907A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110238970.1
申请日：2011-08-19
Applicant: 长安大学
IPC: G06F12/02
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式ARM(Advanced RISC Machines)处理器对NANDFLASH(非易失闪存)数据存储和删除方法，该方法严格控制NANDFLASH的每一块数据擦除的次数，首先获得NANDFLASH存储信息；然后在ARM处理器的内存(SDRAM)中建立一个数据缓存区A，从NANDFLASH的Block0，Page0和Page1读取FAT(File Allocation Table)文件分配信息(该分配信息保存NNADFLASH的坏块记录)，然后针对ARM处理器写和删除NANDFLASH数据操作请求做出判断，规定了写请求和删除请求的操作。该方法实现了不依赖操作系统的嵌入式ARM处理器对NANDFLASH的高效写入和删除操作，可大幅度提高NANDFLASH的使用寿命，且不依赖操作系统，移植简单。
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公开(公告)号：CN101135134B
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200710018367.6
申请日：2007-07-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种智能便携式沥青路面检测仪，在检测仪的底板上设置位移传感器座、位移传感器座内部设置位移传感器，位移传感器座上设置位移传感器座压盖，位移传感器的铁芯通过位移传感器压盖伸出，位移传感器的铁芯上端与探针组件一端相连，探针组件的另一端与探针连接；在底板上设置导轨杆，导轨杆与探针组件相连，在底板上还设置探针孔和红外温度传感器座，温度传感器座上设置红外温度传感器，红外温度传感器的探头与底板垂直，在底板上设置与红外温度传感器的探头相对应的红外对地孔。本发明大大提高了检测人员的工作效率，并严格保证检测数据的准确性、真实性、客观性，从而保证沥青路面施工的质量控制。
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公开(公告)号：CN119975359A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510326979.X
申请日：2025-03-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明基于多智能体的多车道匝道合流区车辆控制方法及系统，该车辆控制方法包括：构建多车道混合交通流匝道合流区的仿真系统；基于多车道混合交通流匝道合流区的仿真系统获取智能体运动状态；基于多智能体深度确定性策略梯度MADDPG算法，调整智能体在混合交通匝道合流区运动状态；基于二次神经元的Actor网络，构建基于二次神经元的多智能体深度策略性梯度BQ‑MADDPG算法；基于二次神经元的多智能体深度策略性梯度BQ‑MADDPG算法中，调整智能体在多车道匝道合流区运动状态，直至智能体完全驶离多车道匝道合流区，用以解决现有多智能体深度强化学习MADRL算法在训练中难以达到稳定状态导致模型收敛困难，无法高效解决混合交通下多车道匝道合流区场景的车辆汇入决策控制问题。
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公开(公告)号：CN119580220A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616278.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的道路交通标志检测方法，该方法包括采集道路交通标志图像，并对其进行预处理，得到道路交通标志数据集，基于改进后的UNet分割网络构建道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对道路交通标志检测模型进行训练，将采集的道路交通标志图像输入训练后的交通标志检测模型，进行效果测试。本发明不仅能够实现高精度的交通标志检测，还具备较强的实时性和适应性，适用于自动驾驶、智能交通管理等多个领域，具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119580219A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616277.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像语义理解的道路交通标志识别方法，该方法包括基于图像采集设备进行图像采集，对采集到的图像进行预处理，构建道路交通标志数据集，基于Blip网络构建道路交通标志检测模型，并基于道路交通标志数据集对该模型进行训练，得到训练后的道路交通标志检测模型，基于道路交通标志数据集对训练后的道路交通标志检测模型进行效果测试。本发明可以对道路交通标志进行识别并从颜色、形状以及组成等方面对标志生成语句描述，从宏观角度识别出车道类型避免了对已标注标志的依赖，能够在复杂环境下实现高效、准确的交通标志识别，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN119514308A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411122460.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆测试场景的生成方法、系统、设备及介质，涉及危险场景生成技术领域，该方法包括：基于车道坐标系统生成初始场景；搭建单向单车道跟驰场景；具体包括：基于初始场景创建道路和车辆；车辆包括基于IDM模型的自动驾驶车辆和智能体车辆；搭建单向双车道切车场景；具体包括：基于初始场景创建双车道和车辆；车辆包括基于IDM模型的自动驾驶车辆和智能体车辆；根据搭建的单向单车道跟驰场景与单向双车道切车场景，生成用于自动驾驶车辆测试的危险场景；该方法通过高效、准确地生成自动驾驶系统的危险场景，以加速测试和验证自动驾驶系统在复杂和高风险环境中的性能和安全性。
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公开(公告)号：CN118427094A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410540988.4
申请日：2024-04-30
Applicant: 长安大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种嵌入式系统模糊测试方法、系统、设备及存储介质，测试方法包括根据测试需求在被测嵌入式系统的程序中配置源程序ITM组件的追踪功能，以及配置源程序DWT追踪组件中的指令地址比较功能和时钟周期计数功能；构造PC采样解码器以解码ITM组件输出的数据流信息，并在PYNQ平台上动态加载；运行源程序，并根据二叉节点选择策略从被测程序的程序控制流图中选择相应数量的基本块，使用GDB工具分别将基本块起始地址写入硬件断点寄存器和DWT比较器；使用PC采样解码器获得PC采样的覆盖结果，通过覆盖率收集情况判断被测程序的执行情况和测试用例的有效性。本发明基于调试与追踪接口以及PYNQ平台实现了对嵌入式系统灵活测试。
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公开(公告)号：CN117789458A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311670317.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/042 , G08G1/0968 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种智能网联道路交通系统能耗排放检测分析方法以及电子设备，该检测方法包括，获取交通数据流中的第一宏观交通数据和第一微观交通数据；将第一宏观交通数据和第一微观交通数据分别输入到宏观能耗排放模型和微观能耗排放模型中，得到宏观能耗排放基准和微观能耗排放基准；分别对第一宏观交通数据和第一微观交通数据进行处理，得到第二宏观交通数据和第二微观交通数据；将第二宏观交通数据和第二微观交通数据分别输入到宏观能耗排放模型和微观能耗排放模型中，分别得到第一融合数据和第二融合数据；根据宏观能耗排放基准、微观能耗排放基准、第一融合数据和第二融合数据，得到交通能耗排放的准确检测结果。
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公开(公告)号：CN111859618B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010547525.2
申请日：2020-06-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种多端在环的虚实结合交通综合场景仿真测试系统及方法，通过构建虚拟三维场景，包括车辆、道路、建筑物、树木、侧向净空、涉水路段、龙门架，并以场景中的人、动物、天气环境、光照条件以及信号灯和包含微观交通仿真软件生成的交通流数据作为虚拟对象；将人为控制的模拟驾驶车辆、真实环境中的智能网联车辆的车载单元、路侧单元以及无人车台架传递的驱动数据作为真实对象；三者共同构成具有闭环形态的交通仿真测试系统，测试系统的功能主要包括对主体对象的性能评估和驾驶行为分析等。
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