公开(公告)号：CN106771454A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611188351.5

申请日：2016-12-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 高礼忠 ,  吴晨阳

IPC: G01R13/00

CPC classification number: G01R13/00

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的极限测试模板生成方法，运用该方法可使用外部带有随机噪声的普通信号来生成质量优良的极限测试模板。该方法首先在定时时间内对每一帧采集的波形数据进行频度值累加处理，再根据多帧波形累加处理的频度值信息，提取出质量优良的基准波形，最后由软件根据提取的基准波形和用户设置的水平、垂直余量生成极限测试模板数据。本发明方法基于FPGA硬件实现，生成极限模板速度快，可提高极限模板测试的测试效率和准确性。

公开(公告)号：CN119580216A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411761789.2

申请日：2024-12-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 秦文虎 ,  吴晨阳 ,  孙立博 ,  王逸飞

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  B60W40/10 ,  G01C9/00 ,  G01B11/26

Abstract: 本发明提出了一种适用于结构化路面条件的图像测量车辆侧倾角方法，旨在弥补低成本IMU测量的累积误差和震动影响。该方法首先通过改进的图像处理方法测量激光束之间的几何距离，然后基于回归函数实现高精度的侧倾角测量。为了进一步提升测量的准确性，本发明将采集的激光图像输入到改进的MobileNetV4模型中，通过多尺度卷积、自适应卷积核、动态特征选择与加权等技术，优化了特征提取和动态预测能力，从而实现对车辆侧倾角的预测。通过结合这两种方法，使用加权平均融合机制并动态调整权重，进一步提升了倾角测量的精度和稳定性。该方法在结构化路面条件下能保持较高的精度，且与低成本IMU传感器测量方法相比，具有较好的稳定性和实时性。此研究为车辆动态行为的监测提供了一种新的手段，对车辆安全和驾驶辅助系统的发展具有重要意义。

公开(公告)号：CN106771454B

公开(公告)日：2019-08-13

申请号：CN201611188351.5

申请日：2016-12-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 高礼忠 ,  吴晨阳

IPC: G01R13/00

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的极限测试模板生成方法，运用该方法可使用外部带有随机噪声的普通信号来生成质量优良的极限测试模板。该方法首先在定时时间内对每一帧采集的波形数据进行频度值累加处理，再根据多帧波形累加处理的频度值信息，提取出质量优良的基准波形，最后由软件根据提取的基准波形和用户设置的水平、垂直余量生成极限测试模板数据。本发明方法基于FPGA硬件实现，生成极限模板速度快，可提高极限模板测试的测试效率和准确性。