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公开(公告)号：CN112950954A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110204996.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高位摄像头的智能停车车牌识别方法，解决了现有街道路边停车的人工收费造成的费时费力的问题，通过视频帧队列保存车辆停车过程事件的一段视频，解决了停车过程中车牌遮挡问题；通过车辆是否越过车位线解决了车辆停车问题；通过垂直俯仰角近似旋转变换和透视变换矫正方法解决摄像头下车牌倾斜的问题，通过车牌识别神经网络识别车牌解决了车牌识别的问题，加上多尺度特征融合方法解决了小分辨率车牌识别的问题。
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公开(公告)号：CN110135227A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810136661.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的激光点云室外场景自动分割方法，包括：将数据库中每一类体素数据按大致相同的比例提取出来并存储至训练集和验证集并将所有数据压缩；再将压缩后的训练数据集和验证集导入三维卷积神经网络中进行运算，从而提取各类地物的特征向量；通过每一类地物的特征向量与实际值之间代价函数来反馈调节深度神经网络的权重值，反复迭代直到代价函数小于设定阈值为止，然后可以得到一个存储着最优权重值的模型；然后利用空间信息和深度信息使用邻域算法做优化处理，这样既可以将去掉的体素点也做好分类，又能优化之前粗分类结果，从而实现细分类，并大大提高了场景分割的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN110135227B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810136661.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的激光点云室外场景自动分割方法，包括：将数据库中每一类体素数据按大致相同的比例提取出来并存储至训练集和验证集并将所有数据压缩；再将压缩后的训练数据集和验证集导入三维卷积神经网络中进行运算，从而提取各类地物的特征向量；通过每一类地物的特征向量与实际值之间代价函数来反馈调节深度神经网络的权重值，反复迭代直到代价函数小于设定阈值为止，然后可以得到一个存储着最优权重值的模型；然后利用空间信息和深度信息使用邻域算法做优化处理，这样既可以将去掉的体素点也做好分类，又能优化之前粗分类结果，从而实现细分类，并大大提高了场景分割的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN107016723A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710236995.5
申请日：2017-04-12
Applicant: 电子科技大学成都研究院
Abstract: 本发明涉及一种虚拟3D校园场景漫游路径生成方法，该方法包括：根据校园的真实场景数据构建虚拟校园场景，通过三维开发工具Unity3D在所述校园三维模型生成寻路导航网格；根据所述三维模型将寻路导航网格分为通行区域和障碍区域；根据所述校园真是场景将所述三维模型分为生活区和学习区；选定出发位置和游览区域后，根据所述通行区域和障碍区域生成漫游路径，实现在所述虚拟校园场景中进行游览。用户可以在互联网终端上环游校园，欣赏校园中的美景。3D技术与校园漫游相结合，用户不仅可以在任何时间、任何地点都能环游校园，更能获得身临其境的感受。
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公开(公告)号：CN111476826A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010280283.5
申请日：2020-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD目标检测的多目标车辆跟踪方法，将SSD网络结构特征提取部分替换为轻量化网络，有效减少了模型参数运算内存占有量，提高了运算速度；针对车辆检测选取四种不同分辨率的特征响应图，通过在不同分辨率的特征响应图上进行目标位置的回归和分类得出目标的类别信息和候选框的位置信息，提高了目标检测框的精度；在目标跟踪时，采用匈牙利算法解决预测结果和跟踪结果之间的数据关联问题，将运动相似度和表观相似度结合作为总的关联代价，有效地减少了ID Switch现象，提高了数据关联的准确性；本发明能够在小显存容量GPU设备和嵌入式ARM设备上运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108564591A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810477503.6
申请日：2018-05-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种保留局部边缘方向的图像边缘提取方法，包括以下步骤：S1、读入待处理的三通道RGB图片；S2、设置边缘提取阈值threshold；S3、将待处理的三通道RGB图片转化为灰度图片；S4、根据边缘提取阈值threshold，使用边缘提取算子对灰度图片进行边缘提取，得到边缘图。本发明可以在提取图片边缘的基础上，保留图片边缘的局部方向，使得处理后得到的边缘图保留了更多的局部信息。
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公开(公告)号：CN112950954B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110204996.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高位摄像头的智能停车车牌识别方法，解决了现有街道路边停车的人工收费造成的费时费力的问题，通过视频帧队列保存车辆停车过程事件的一段视频，解决了停车过程中车牌遮挡问题；通过车辆是否越过车位线解决了车辆停车问题；通过垂直俯仰角近似旋转变换和透视变换矫正方法解决摄像头下车牌倾斜的问题，通过车牌识别神经网络识别车牌解决了车牌识别的问题，加上多尺度特征融合方法解决了小分辨率车牌识别的问题。
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公开(公告)号：CN108564591B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810477503.6
申请日：2018-05-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种保留局部边缘方向的图像边缘提取方法，包括以下步骤：S1、读入待处理的三通道RGB图片；S2、设置边缘提取阈值threshold；S3、将待处理的三通道RGB图片转化为灰度图片；S4、根据边缘提取阈值threshold，使用边缘提取算子对灰度图片进行边缘提取，得到边缘图。本发明可以在提取图片边缘的的基础上，保留图片边缘的局部方向，使得处理后得到的边缘图保留了更多的局部信息。
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公开(公告)号：CN111259983A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010091095.8
申请日：2020-02-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像语义分割方法及存储介质，图像语义分割方法包括在特征提取网络后串联一个平均全局池化层和全连接层作为分类的预训练模型，并采用Imagenet-1K数据集对预训练模型进行分类训练；将训练后的预训练模型中的特征提取网络与轻量级ASPP模块和两个特征增强模块依次连接构成语义分割模型；通过翻转、旋转和缩放对数据集cityscapes进行扩充，并采用扩充后的数据集对语义分割模型进行训练，得到目标语义分割模型；将预处理后的新图片输入目标语义分割模型，在目标语义分割模型中进行一次前向传播，端到端地输出预测的语义分割结果。
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