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基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。 相似文献
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高速公路汽车测距系统中目标汽车提取的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论高速公路上被动测距系统中目标汽车提取的一种算法。试验中先利用图像标准偏差和象素点的不连续性得出均匀性图。在均匀性图中做边沿提取并确定路面区域。同时将彩色图像从常用的RGB空间转换到HSI彩色空间,并在该空间利用S分量和日分量进行分割。然后在路面区域内结合经验,滤除所得二值图中残余的背景噪声,从而完成目标汽车的提取。 相似文献
123.
蚁群算法良好的离散性,并行性,正反馈性和鲁棒性,非常适合于图像分割。但基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛,为此,本文提出了设置初始聚类中心的设想,并以小窗口为对象实施算法,由此大大减小了计算量。另外基本蚁群算法中挥发系数固定,会导致算法可能过早收敛或停滞,针对这一不足,本文将其修改为随蚂蚁通过可行路径个数动态变化,使其收敛性和稳定性有了一定提高。实验证明了方法的有效性。 相似文献
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针对高铁接触网顶紧螺栓目标小、缺陷检测困难的问题,提出一种基于深度学习的顶紧螺栓缺陷检测方法。根据4C检测车拍摄的高铁接触网图片(大小为6600*4400 pixels),首先对特征信息更多的斜撑套筒进行定位,采用TDM模块与SSD相结合的算法提升算法对小目标的检测精度,并通过改变默认框的尺寸以得到更好的检测精度和速度;然后利用DeepLab v3 plus算法对顶紧螺栓部分进行语义分割;最后提出一种阈值法对顶紧螺栓的缺陷情况进行判别。为满足实际工程的速度需求,对训练好的模型进行优化。实验结果表明:相较于经典的SSD,本文改进的SSD方法对斜撑套筒的定位精度和速度都有提升;对于6600*4400 pixels的原始样本,本文提出的顶紧螺栓缺陷检测方法精度上达到95.9%,速度达到17.9 fps。 相似文献