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公开(公告)号：CN113664842B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202110900138.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 长安大学
IPC: B25J11/00 , B25J5/00 , B62D57/024
Abstract: 本发明涉及大型基础设施自动化检测、检测作业机器人、控制系统技术领域，具体涉及一种用于墩塔结构检测的攀爬作业机器人控制方法，机器人包括环状的架体、爬行机构和上位机，爬行机构可拆卸式地安装于架体上，爬行机构包括驱动组件和爬行组件，每个爬行机构对应的架体处均安装有水平检测传感器；上位机用于接收架体的倾斜角度，上位机用于控制爬行机构的运动。本发明通过在架体上安装多个可拆卸式的爬行机构，在架体对应每个爬行机构处均安装有水平检测传感器，通过水平检测传感器实时检测爬行机构的位置，然后通过上位机控制每个爬行机构的速度从而使得每个爬行机构的高度一致，只要爬行机构的高度一致就不会出现卡顿的现象。
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公开(公告)号：CN113188464A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110588051.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开一种边坡稳定性三维变形辅助监测装置及方法，包括激光发射端、激光接收端以及供电系统，供电系统为激光发射端和激光接收端供电，激光发射端包括激光测距仪、控制器、准直激光发射器、GPRS模块以及第一无线通信模块，激光测距仪、GPRS模块和第一无线通信模块均与控制器双向通信连接，控制器通过GPRS模块连接云服务器，准直激光发射器连接控制器的输出端，激光接收端包括图像采集装置、处理器、存储器以及第二无线通信模块；图像采集装置连接处理器的输入端，第二无线通信模块和存储器均与处理器通过I/O接口连接，为边坡变形监测提供一套自动化装置，有助于实现边坡三维变形远程监测，能满足高精度、实时性、全天候、自动化以及网联监测的要求。
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公开(公告)号：CN110245600B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910502679.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应起始快速笔画宽度无人机道路检测方法，获取遥感影像下的道路图像；对获得的道路图像进行灰度化处理；然后进行对比度增强处理；然后进行高通滤波处理；然后进行笔画宽度变换算法处理；对获得的笔画宽度图像设定平均值、长度、方差的阈值，保留符合的图像，然后进行用均点法改进后的Kmeans聚类。本发明采用改进后的笔画宽度变换算法，在面对不同种类的图像有更好的检测效果和抗噪性能，也实现了改进算法的快速性。
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公开(公告)号：CN108389175B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN110287885A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910559584.9
申请日：2019-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种约束拐点线高速公路能见度检测方法，步骤1：获取雾霾天气下交通图像；步骤2：对步骤1中获得的交通图像进行约束，去除周围一圈像素点；步骤3：设置检测连续三个拐点的拐点线滤波器；步骤4：对约束的图片进行拐点线滤波，并求取拐点线的坐标值，步骤5：根据所求拐点线坐标求取雾霾能见度。本发明采用约束过的图片进行拐点线检测，可以获得更为精确的拐点线，改善了传统算法在拐点线检测时容易受到四周的红绿灯，绿化等像素的影响，获得更为精确的拐点线检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110223332A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910497372.2
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁裂缝标定方法，获取桥梁裂缝原始图像；对获得的桥梁裂缝原始图像进行灰度处理；对灰度处理后的图像进行图像分块；对分块得到的裂缝图像进行高斯处理；对高斯处理后的裂缝图像进行特征提取；对特征提取后的裂缝图像进行SVM训练，从而确立桥梁裂缝的类型；对识别后的图像进行阈值分割；对分块得到的标定图像进行棋盘标定，通过改进的角点提取方法实现对棋盘角点的提取，从而确定像素点的单应性矩阵；对阈值分割后的图像，通过单应性矩阵确定裂缝的宽度，从而实现桥梁裂缝标定。
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公开(公告)号：CN110223283A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910497380.7
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁裂缝检测方法，首先获取桥梁裂缝图像；对获取的桥梁裂缝图像进行自适应Strontify处理；对自适应Strontify处理得到的桥梁裂缝图像进行高斯模糊处理；对高斯模糊处理得到的桥梁裂缝图像进行Gaurier处理，完成桥梁裂缝的特征提取；对特征提取的后裂缝图像进行Nimility训练，从而识别得到桥梁裂缝的类型；对识别后的图像进行Seaption阈值分割，完成桥梁裂缝的检测。
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公开(公告)号：CN110136079A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910366442.0
申请日：2019-05-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景深度分割的图像去雾方法，首先获取待处理的含雾图像；其次分别求取含雾图像的深度图像和最小通道图像；根据应用聚类的方法，将深度图像按照场景深度分割为5部分；然后分别求取这4幅深度子图像的大气光值，构造整幅图像的大气光图；而后对整幅大气光图和透射率进行滤波修正；最后根据修正后的大气光图和透射率，应用图像退化模型求解清晰图像。本发明能够不仅能满足提高图像能见度的要求，又有能效地保持复原图像的亮度和色彩饱和度，具有较高的实用价值，对提高雾霾天气下采集到的图像质量有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN109657584A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811504255.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了辅助驾驶的改进LeNet-5融合网络交通标志识别方法，首先构建交通标志图像数据集，并根据交通标志图像数据集构建训练集和测试集；其次构建卷积神经网络CNN；然后将训练集图像数据代入卷积神经网络CNN，进行训练，并保存训练好的模型；最后将测试集图像数据代入训练好的模型，进行预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN109035242A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810903938.2
申请日：2018-08-09
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的HF‑ERW焊接状态检测方法及装置，能够大幅提升焊接状态图像测试精度。该方法包括：获取HF‑ERW焊接状态图像数据集；建立基于卷积神经网络CNN的图像分类模型；生成HF‑ERW焊接质量状态数据集；将图像分类模型的卷积层和池化层迁移到HF‑ERW焊接质量状态数据集上；从HF‑ERW焊接质量状态数据集选取部分样本图像数据作为训练集，将训练集中的样本图像数据输入图像分类模型进行训练，获取预测分类结果；每完成一次训练后，调整图像分类模型的参数；当损失值小于预设值时停止训练；将待检测的HF‑ERW焊接状态图像输入图像分类模型，获取分类结果。
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