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行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明:所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity, CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model, IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方... 相似文献
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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... 相似文献
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本文中采用Euro NCAP行人模型认证(TB024)中给出的FCR、MPV、RDS、SUV 4种典型汽车前端结构有限元模型,以及具有详细解剖学结构特征的6岁儿童行人有限元模型来模拟汽车-行人碰撞事故,分析典型工况下汽车前端结构参数对儿童行人下肢损伤的影响。结果表明,RDS车型由于机盖前沿离地间距较小,儿童行人撞击侧股骨大转子位置出现骨折现象;MPV和SUV车型由于扰流板离地间隙较大,对下肢胫骨、腓骨和膝关节韧带的损伤更为严重。最后,基于仿真结果提出了6岁儿童下肢长骨损伤的截面弯矩评价参数,为儿童腿型冲击器研发和数字测评提供参考。 相似文献
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针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题,提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数,优化除雾图的结构细节及图像质量;并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中,最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示,本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65,在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11,降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况,有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。 相似文献
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为提高行人检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的行人检测方法。该方法以YOLOv3-tiny算法为基础,在骨干网络部分,用深度可分离卷积的网络结构代替原卷积网络结构,加深网络深度。在检测部分,提出一种改进的多级特征金字塔网络,该网络由8个结构相同的使用深度可分离卷积的特征金字塔组成,特征金字塔之间串联连接,将不同金字塔得到的相同尺寸的特征进行融合,利用融合后的特征金字塔进行检测。在Caltech Pedestrian数据集上进行测试。结果表明:该方法的漏检率为57.83%,比梯度方向直方图(HOG)方法低32.53%,比基于深度学习的方法SA Fast-RCNN和MS-CNN分别低4.67%、3.21%;运行速度为34 ms/帧。因而,该方法满足了实时性要求。 相似文献
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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。 相似文献
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气缸密闭性与气缸、气缸盖、气缸衬垫、活塞、活塞环和进、排气气门等包围工作介质的零件密切相关,这些零件技术状况的好坏,不但严重影响发动机的动力性和经济性,而且决定发动机的使用寿命。在发动机使用过程中,由于一卜述零件的磨损、烧蚀、结胶、积碳等原因,会引起气缸密闭性下降。气缸密闭性是表征气缸组技术状况的重要参数。因此,气缸密闭性是进行汽车故障诊断及技术状况检查时常常被用来柃测的项目之一。 相似文献
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人类的免疫系统能够察觉到来自未知病原体的袭击,设计一个用来保护计算机网络系统的基于人体免疫学原理、工作机制和体系结构的入侵检测模型。让系统自动学习。将其安装在需要得到保护的计算机上,在运行环境中,它会自动学习你想保护的应用程序的行为。 相似文献