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公开(公告)号：CN104915933A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510292759.6
申请日：2015-06-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于APSO-BP耦合算法的雾天图像增强方法，可以使天空区域不出现不良块效应及灰白效应，在视觉上明显优于直方图均衡化算法的结果。算法不需要建立复杂的成像物理模型，且计算简便；且在该算法复原后的雾天图像，所用算法将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均，更好地平衡了算法的全局与局部搜索能力，提高了算法的多样性和搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915933B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510292759.6
申请日：2015-06-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于APSO‑BP耦合算法的雾天图像增强方法，可以使天空区域不出现不良块效应及灰白效应，在视觉上明显优于直方图均衡化算法的结果。算法不需要建立复杂的成像物理模型，且计算简便；且在该算法复原后的雾天图像，所用算法将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均，更好地平衡了算法的全局与局部搜索能力，提高了算法的多样性和搜索效率。
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公开(公告)号：CN108438004A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810203428.4
申请日：2018-03-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的车道偏离预警系统，包括图像采集模块、图像处理模块、车道线提取模块、汽车行驶参数采集模块、驾驶人换道意图识别模型构建模块和预警模块。本发明采用HMM模型并综合考虑自车与周围车辆的动力学关系，如横向速度、偏向角、角速度等动力学特征，进行驾驶员驾驶意图识别，进而降低车道偏离预警的虚警率。同时系统自带单目传感器工作状态监测功能，提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN104915665A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510292684.1
申请日：2015-06-01
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06K9/2009 , G06K9/40 , G06K2209/01 , G06K2209/15
Abstract: 本发明结合优化暗通道去雾方法与二维隐马尔科夫模型，提出了一种图像去雾方法及基于该方法的车牌图像识别方法，对拍照得到的有雾原始图像求取暗通道，得到初始透射图，对初始透射图进行优化，得到优化透射图进一步得到相应矩阵，并对初始透射图重新优化计算，得到最终的透射图，利用最终的透射图得到去雾图像；本发明既可以使去雾结果强化在深度不连续处出现的图晕效果，又可在图像识别中利用条件转移概率进行状态转换，进而反应平面两个维度上的依赖关系，识别车牌的英文字符和阿拉伯数字，该算法适用于雾天情况下的车牌识别，对于不同字符大小、字符倾斜、污损等情况，抗噪声能力强。
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