基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

电机转子铁芯剥离模型建立与径向磁密分析EI北大核心CSCD

为保证车用永磁同步电机转子铁芯具有承受较大剥离力的能力,又避免对转子铁芯进行破坏性的剥离实验,本文基于力能等效原则并引入双线性内聚力模型,对叠铆型和胶粘型铁芯进行建模,并通过仿真获得转子铁芯剥离力。首先,构建了电机转子铁芯剥离实验平台,比较了两种叠压工艺的最大剥离力,接着,利用ANASY Maxwell软件对两种工艺下永磁同步电机空载径向磁密进行了仿真分析。结果表明,采用胶粘工艺可大幅提高铁芯的剥离强度,同时提高了胶粘型铁芯电机的运行效率和气隙磁场的正弦度,降低了电机运行电流和损耗。     

基于深度卷积-Tokens降维优化视觉Transformer的分心驾驶行为实时检测

针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题，本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测，并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%，模型参数量为21.22 M，基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps，表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。