基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测

为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。     

典型汽车碰撞事故场景中行人运动轨迹预测方法

为提高未来自动驾驶车辆对弱势道路使用群体的感知和决策融合的可靠性，本文提出一种基于目标检测算法（YOLOv5）、多目标跟踪算法（Deep-Sort）和社交长短时记忆神经网络（social-long short-term memory,Social-LSTM）的行人未来运动轨迹预测方法。结合YOLOv5检测和Deep-Sort跟踪算法，有效解决行人检测跟踪过程中目标丢失问题。提取特定行人目标历史轨迹作为预测框架的输入边界条件，并采用Social-LSTM预测行人未来运动轨迹。并对未来运动轨迹进行透视变换和直接线性变换，转换为世界坐标系中的位置信息，预测车辆与行人的可能未来碰撞位置。结果显示目标检测精度达到93.889%，平均精度均值达96.753%，基于高精度的检测模型最终轨迹预测算法结果显示，预测损失随着训练步长的增加呈递减趋势，最终损失值均小于1%，其中平均位移误差降低了18.30%，最终位移误差降低了51.90%，本研究可为智能车辆避撞策略开发提供理论依据和参考。     

基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法研究

为实现更快速、准确的疲劳预警,提出了一种基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法。基于加入了MicroNet模块、CA注意力机制、Wise-IoU损失函数的YOLOv7-MCW目标检测网络提取驾驶人面部的短时面部特征,再使用并行Informer时序预测网络整合YOLOv7-MCW目标检测网络得到的面部时空信息,对驾驶人疲劳状态进行检测与预警。结果表明：在领域内公开数据集UTA-RLDD和NTHU-DDD上,YOLOv7-MCW-Informer模型的准确率分别为97.50%和94.48%,单帧检测时间降低至28 ms,证明该模型具有良好的实时疲劳检测性能。     

基于YOLOv5的目标识别追踪模型轻量化

道路目标检测环节是自动驾驶领域的关键技术之一,随着人工智能的发展应用逐渐广泛。文章基于YOLOv5网络提出一种新的目标检测方法,改进包括融合了ShuffleNet V2中的模块,使用GhostConv改造了传统的Conv模块等。先在不同道路环境中实时采集视频流,并进行图片和视频流的标注。在主干网络中融入ShuffleNet V2中的模块并使用GhostConv模块改进Conv模块,在降低模型权重的同时对目标检测精度影响较小。将标注完成后的图片输入改进后的YOLOv5网络进行训练,并将得到后的模型与Deep SORT算法结合,进行目标检测追踪。实验结果表明,所得结果权重大小下降许多,而目标检测精确度有所上升。改进后的网络更加轻便,易于部署在边缘嵌入式设备上。     

基于交叉注意力机制的多模态感知融合方法

针对智能汽车道路目标检测任务中单一传感器感知能力有限、多传感器后融合处理复杂等问题,提出了一种基于Transformer交叉注意力机制的多模态感知融合方法。首先,利用交叉注意力机制能较好地融合多模态信息的优势,搭建了基于深度学习方式的端到端融合感知网络,用以接收视觉与点云检测网络的输出,并进行后融合处理。其次,对点云检测网络的三维目标信息进行高召回处理,与视觉图像检测器输出的道路目标信息一同作为网络的输入。最后,通过网络实现二维目标信息向三维信息的融合,输出对三维目标检测信息的修正,从而得到准确度更高的后融合检测信息。在KITTI公开数据集上的验证指标表明,通过所提融合方法引入二维检测信息后,相比较PointPillars、PointRCNN、PV-RCNN及CenterPoint四种基准方法,对车辆、骑行人、行人3种类别的综合平均提升分别为7.07%、2.82%、2.46%、1.60%。通过与基于规则的后融合方法对比,所提融合网络在行人和骑行人中等、困难样本检测上,分别有平均1.88%与4.90%的提升。进一步表明所提方法具有更强的适应性与泛化能力。最后,进行了实车试验平台的搭建及算...     

基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别

为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息.结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景.采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集.基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构.对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后,3个模型均得到收敛结果.结果 表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果.卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系.      

基于小型化YOLOv3的实时车辆检测及跟踪算法

为了研究现有车辆目标检测算法的检测精度与检测速度相矛盾的问题,提出了一种小型化的改进YOLOv3深度卷积网络的实时车辆检测及跟踪算法。采用构建卷积层数少的网络架构以及进行多目标跟踪的方法,分析了大网络模型结构时正向推理速度慢、小网络模型结构时检测精度低的原因。在不同尺度卷积特征多层次提取车辆特征信息来保证准确率的基础上,利用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,同时借鉴darknet19骨干网络结构,构建一种网络深度更小的基础卷积网络结构,采用更少的重复残差块结构单元,使网络模型结构小型化。在采用卡尔曼滤波算法对目标检测后下一时刻的车辆位置进行跟踪的基础上,利用匈牙利匹配算法进行分配关联视频相邻帧中的车辆,确定被检测目标唯一标签ID,实现对多个目标的精确定位与跟踪,以此改善检测不连续、漏检、目标被遮挡等检测不稳定的情况。结果表明:在实车自采集数据和公开数据集KITTI上进行测试,相较于YOLOv3网络,在平均准确率基本保持不变情况下,网络参数减小,网络模型大小缩小为1/4,为57.2 MB,检测速度提高一倍,达到101.7 f/s。整体算法检测速度达到11.3 ms/帧,检测率为97.50%。该小型化网络检测跟踪算法在复杂道路环境中有较强的鲁棒性,可以满足实际智能驾驶过程中对车辆检测跟踪的精度、速度的要求。     

基于YOLOv5的车辆目标检测算法轻量化改进

针对传统路端车辆目标检测算法参数多、检测速度较慢等问题,提出了基于YOLOv5 的车辆目标检测算法轻量化改进。首先,选用轻量化 EfficientnetV2 卷积神经网络对原骨干网络进行重构,同时在网络中引入 GAM 注意力机制;其次,为平衡 CIoU 损失和 IoU 损失在损失函数中的权重,引入 α-CIoU 损失代替原有的 CIoU 损失;最后,使用 soft-NMS 算法替换原有的 NMS 非极大值抑制算法。结果表明：相比原算法,改进后算法的精度提升了.51%,检测速度提升了 8.6%,模型大小降低了 31.7%;改进后的模型在提升检测速度的同时,还提高了路端车辆目标的检测性能。     

城市自行车骑行者疲劳感知特性（双语出版）

为了探究自行车骑行过程中骑行者的疲劳感知变化规律及其影响因素,设计实施了针对不同骑行环境的骑行试验。根据试验收集的骑行者个体属性、骑行强度数据及骑行者生理、心理数据,利用多元线性回归方法建立了骑行者疲劳感知模型,定量描述了骑行者疲劳感知与骑行者个体属性、骑行强度以及骑行者生理、心理负荷之间的变化关系。应用统计检验方法对模型的线性显著性、多重共线性进行检验;并通过实施新的骑行试验验证了模型对于实际骑行活动中骑行者疲劳感知的预测能力。由模型分析可知：骑行者的疲劳感知变化主要受到骑行者个体属性、骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷等属性的影响,4种属性的建模变量对于出行者疲劳感知的影响因子分别为-0.291,0.353,0.253,0.265。研究结果表明：在骑行过程中,骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷因素与疲劳感知呈正相关关系,而骑行者个体属性则与疲劳感知呈负相关关系,其中骑行强度因素对于疲劳感知变化影响最大;模型预测的骑行者疲劳程度值与试验实测值无显著性差异;可通过改善现有骑行环境来降低骑行过程中骑行者的生理负荷和心理负荷,从而减小骑行者出行疲劳感知期望值,以此影响自行车出行者骑行选择行为的决策;骑行疲劳感知模型可应用于自行车交通评估与规划。     

城市自行车骑行者疲劳感知特性

为了探究自行车骑行过程中骑行者的疲劳感知变化规律及其影响因素,设计实施了针对不同骑行环境的骑行试验。根据试验收集的骑行者个体属性、骑行强度数据及骑行者生理、心理数据,利用多元线性回归方法建立了骑行者疲劳感知模型,定量描述了骑行者疲劳感知与骑行者个体属性、骑行强度以及骑行者生理、心理负荷之间的变化关系。应用统计检验方法对模型的线性显著性、多重共线性进行检验;并通过实施新的骑行试验验证了模型对于实际骑行活动中骑行者疲劳感知的预测能力。由模型分析可知:骑行者的疲劳感知变化主要受到骑行者个体属性、骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷等属性的影响,4种属性的建模变量对于出行者疲劳感知的影响因子分别为-0.291,0.353,0.253,0.265。研究结果表明:在骑行过程中,骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷因素与疲劳感知呈正相关关系,而骑行者个体属性则与疲劳感知呈负相关关系,其中骑行强度因素对于疲劳感知变化影响最大;模型预测的骑行者疲劳程度值与试验实测值无显著性差异;可通过改善现有骑行环境来降低骑行过程中骑行者的生理负荷和心理负荷,从而减小骑行者出行疲劳感知期望值,以此影响自行车出行者骑行选择行为的决策;骑行疲劳感知模型可应用于自行车交通评估与规划。     

基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法研究

针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题，提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法：将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化，部署于嵌入式平台；以YOLOv4-tiny模型作为算法的基本架构，结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想，同时增加1个YOLO层，提出YOLOv4-tiny+3L+SPP+CBAM网络模型。将2种方法在FLIR数据集上进行训练与测试，并在Jetson TX2嵌入式平台上进行试验，试验结果表明：相较于原始网络YOLOv4-tiny，所提出的第1种方法平均准确率降低0.54%，推理速度提升86.43%（帧速率达26.1帧/s）；提出的第2种方法平均准确率提升16.21%，推理速度降低22.86%（帧速率达10.8帧/s）。2种方法均可兼顾准确率和实时性，能够满足车前红外行人检测的需要。     

电动自行车电气系统维修 信号与照明部分

一、信号系统与照明系统的组成与结构1.信号系统的组成电动自行车的信号系统是电动自行车状态的指示部件,是反映车辆运动状态,保证车辆安全行驶的主要装置。使骑行者能正确、有效地对车辆行驶适时地进行控制,提高了电动自行车的安全使用性能。起到提醒、提示骑行者、行人及其他车辆的作用,保证了骑行者及他人的安全。信号系统主要包     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

混合交通中的车辆与行人检测

混合交通中车辆和行人的检测识别是研究如何让计算机以人的思维方式从视频或图像中将车辆和行人从背景中区分出来。车辆检测与行人检测作为智能交通系统的核心组成部分,具有重大的研究价值与现实意义。本文基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法,通过获取场景中的大量实时图像数据进行多任务深度模型训练,实现复杂交通场景中的车辆检测和行人检测的任务。相比于传统的车辆检测算法和行人检测算法,基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法具有独特的优势:检测的准确性、鲁棒性、实时性可以在一定的条件下达到比较满意的程度。而传统车辆与行人的检测算法,并不能同时在3项指标上达到较好的状态。此外,候选区域的确定避免了穷举式搜索目标,从而节省了大量时间开销。     

基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统设计

针对目前采用深度学习框架的路面裂缝检测方法存在落地应用难、成本高与效率低等问题，设计了基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统。通过YOLOv5网络识别路面裂缝，使用U-Net网络对裂缝目标进行分割，并根据分割结果进行路面健康评价；其次，利用TensorRT方法优化深度学习模型，提高推理速度；最后，结合DeepStream框架设计路面视频流分析系统并部署到Jetson TX2嵌入式平台。实验结果表明：路面裂缝目标检测模型对横向、纵向和网状裂缝3种路面常见路面裂缝的检测精度均达到了90%以上，且模型优化后的推理速度为30.7 ms/帧，速率提升35.1%;最后经过验证，Jetson TX2嵌入式平台的裂缝漏检率较低且满足路面裂缝检测的实时性，能够降低路面裂缝检测的成本，给出相应的维修建议，提高路面裂缝检测效率与自动化程度。     

一种基于TX2平台的改进YOLOv3红绿灯检测算法

针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法。从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线数据测试中,模型的平均精度提高了34%,参数量压缩至11.9%,帧速率可达18帧/s,在实际环境测试中,对不规则摆放的园区红绿灯以及10 km实际路段下红绿灯的正确识别率分别为94.75%、92.7%。     

欧洲议会为骑行者和行人采取更安全的车辆管理措施

<正>欧洲议会决定对欧洲的机动车装配最新的技术解决方案,以彻底提升行人和骑行者的安全性。欧洲自行车联盟(下简称为ECF)报告称,近期,欧洲议会内部市场和消费者保护委员会(下简称为IMCO委员会)支持在机动车《通用安全条例》中加入大量的车辆安全措施,其中许多措施都会对骑行者和行人的安全产生直接的影响。车辆制造商所提供的新的车辆产品     

面向地下停车场的轻量级目标检测算法研究

基于深度学习的目标检测算法能够取得良好的检测速度离不开高性能GPU硬件设备的支持。然而,在智能车中搭载高性能、高功耗、大尺寸的硬件设备与汽车的长续航理念不符。因此,文章以YOLOv3目标检测算法为基线模型进行改进,提出轻量化的目标检测模型Mobile-YOLO,并在采集制作的地下停车场数据集中进行训练测试。实验结果表明,提出了Mobile-YOLO相较于YOLOv3,在平均精度均值略微提升的情况下,检测速度提升了47.1%。在移动端平台TX2上每秒能够检测31张图像。     

基于级联YOLOv7的自动驾驶三维目标检测

针对图像和原始点云三维目标检测方法中存在特征信息残缺及点云搜索量过大的问题，以截体点网（frustum PointNet, F-PointNet）结构为基础，融合自动驾驶周围场景RGB图像信息与点云信息，提出一种基于级联YOLOv7的三维目标检测算法。首先构建基于YOLOv7的截体估计模型，将RGB图像目标感兴趣区域（region of interest, RoI）纵向扩展到三维空间，然后采用PointNet++对截体内目标点云与背景点云进行分割。最终利用非模态边界估计网络输出目标长宽高、航向等信息，对目标间的自然位置关系进行解释。在KITTI公开数据集上测试结果与消融实验表明，级联YOLOv7模型相较基准网络，推理耗时缩短40 ms/帧，对于在遮挡程度为中等、困难级别的目标检测平均精度值提升了8.77%、9.81%。     

面向车流量智能检测的YOLOv7算法改进与应用

针对当前机器视觉识别中车流量检测的精度问题,以YOLOv7人工智能算法为基础,通过视觉跟踪并叠加注意力机制,提出一种基于YOLOv7和Deep SORT的改进型车流量智能检测方法。通过将注意力模块GAM与YOLOv7网络进行融合增强检测网络的特征提取能力;同时在改进后的YOLOv7网络中引入Deep SORT跟踪算法以改善车辆间相互遮挡导致复检漏检问题。实验选取重庆市渝中区经纬大道双向六车道为研究对象,在新铺社天桥上采用固定相机连接移动笔记本电脑的方式进行数据采集以及算法验证,为了保证算法的可重复性,分别选取早高峰、午平峰和晚高峰3个时段分别录取了5 min的交通流视频。利用在交通视频中通过设置虚拟检测线,让新算法在车辆检测的同时对车辆运行轨迹进行跟踪,当车辆经过检测线时记录车辆的身份编号,以此来实现交通视频的车流量监测与跟踪计数。实验结果表明：改进后的新算法相比于原YOLOv7算法在车辆检测方面平均精度提高了2.3%,视频车流量统计的精度提高了8.2%。