汽车语控智能电器系统

提出一种语音控制汽车智能电器系统的总体结构框架,包括语音识别和驾驶员意图识别的运算平台及汽车智能电器系统。在车载环境下,利用规范模式和有限状态机理论对驾驶员的自然语言进行分析,达到意图识别和语音控制的目的。引入抗干扰设计方法后系统对驾驶员意图识别的正确率有明显提高。最后通过试验系统验证了利用驾驶员语言进行汽车电器控制的可行性。     

基于道路特征的车道线识别算法分析及平台搭建

基于当前智能驾驶背景下道路特征模型的车道线识别现状,对应用于智能汽车的图像预处理中的灰度化处理算法、滤波处理算法和感兴趣区域提取技术分别进行对比分析,研究不同的图像预处理方法在车道线识别算法的应用适用性。对车道线实时提取算法中的边缘检测技术原理、道路特征条件转化算法进行综合运用分析,搭建基于道路特征的车道线识别算法模型,经过在Visual Studio平台验证,算法模型满足智能驾驶汽车车道线识别要求。     

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统研究

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统是智能交通发展的一个新领域。基于路桥收费系统的现状，利用现有成熟的车牌识别技术。构建具有自动车型识别功能的路桥收费系统。可解决国内收费站车型识别效率低、年票车车费流失严重和公安交管部门对违章、肇事逃逸等车辆捕获难等问题。从软件工程的角度，介绍了本系统的实现思想和体系结构设计。     

自动变速汽车智能换档控制系统研究

通过对传统换档规律弊端的分析,对驾驶员意图识别和行驶环境识别的研究,提出了基于驾驶员意图识别和行驶环境识别的智能换档控制系统。该系统能较好地解决传统换档规律中的问题,使汽车具有更好的动力性、经济性和乘坐舒适性。     

浅谈车牌识别技术应用现状

车牌自动识别系统又是智能化交通系统非常重要的发展方向。基于光学字符识别技术的车牌识别技术为以计算机视觉为基础的智能交通管理系统的实际应用提供了契机。利用车牌识别技术和其他技术理念结合,为更多领域投入更智能的服务。     

比亚迪e5纯电动汽车无法上电故障的检修

一、故障现象有一辆2019年款的比亚迪e5纯电动汽车,正常起动车辆时,仪表显示无法识别到钥匙,对智能钥匙系统进行检修后,再次起动车辆时,车辆系统能识别到钥匙,但是仪表显示无法上电。二、故障分析因为比亚迪e5纯电动汽车有智能钥匙系统,车辆系统无法识别到钥匙,说明该系统存在故障。确认智能钥匙电源正常后,查阅比亚迪e5纯电动汽车维修手册,其智能钥匙控制系统电路如图1所示。     

基于视觉与激光雷达数据融合的前车识别研究

智能驾驶技术已经成为智能车的重要开发领域,这一技术实现的关键就是对车辆精确的环境感知,对周围物体进行准确识别,避免车辆在行驶过程中出现事故,在智能辅助驾驶系统起关键性作用。目前,单一传感器不能满足复杂工况下的路面识别,基于多传感器的数据融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF)可以提高检测效率,改善单一传感器检测不精确的缺陷,文章先对传感器进行标定实现多传感器的时空同步,对识别的物体进行检测判断,确定前车。实验结果表明此方法有利于提高汽车安全行驶性能,可以准确、实时地识别前方车辆,满足多工况下的前车识别。     

智能网联汽车人机交互手势识别设计

以车内驾乘人员多屏信息共享为目标,介绍人机智能交互设计中手势交互的关键技术及具体应用,提出基于具体场景的手势识别设计方法,并在试验模拟台架上对操控便利性及操控识别率进行验证。试验结果表明,该设计能大大减少界面误操作,并提高手势识别成功率,在未来智能网联汽车人机交互界面上有较好的应用前景。     

基于自主学习行为识别的教学质量智能评价系统设计

文章提出了一种基于自主学习行为识别的教学质量智能评价系统设计方案。系统设计的核心技术包括机器学习算法、行为识别技术和数据分析技术，主要介绍了系统的总体设计和关键技术，包括数据采集、特征提取、行为分类、质量评价和建议生成等方面。实验结果表明，该系统能够有效识别和分析学生的自主学习行为，并准确评估教学质量、提供个性化的教学建议。     

车牌与人脸识别系统的设计与实现

在智能交通等领域，各种车辆牌照识别系统已逐步得到应用。但对单个对象（车牌）的识别还存在一些不足，其主要原因是不符合人类认知的规律。文章认为多个对象的结合识别是将来模式识别发展的一个方向，文章对车牌和人脸的识别进行了一些探索。     

用于大型桥梁运输车的实时道路识别算法

提出了一种用于大型桥梁运输车控制的道路线识别算法，并着重对这一算法的实时性进行了改进。改进后的道路标识线的拟合算法，提高了路径跟踪的准确性，并大大提高了系统的运行效率。实验证明：采用这一系统可提高导航路径识别的准确性，减少数据处理量，从而提高了实时性。     

基于模式识别的短时交通流预测

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础,有很多种方法被用来对交通流进行预测.基于模式识别的交通流预测方法是较新的预测方法之一.提出一个用于短时交通流预测的模式和对应的模式识别算法,并对城区道路的交通流做了实验预测,结果表明在趋势上较为准确.     

基于探地雷达的路基脱空病害图像自动识别

道路病害快速检测对于确保道路的安全和可靠运行至关重要。而探地雷达技术在道路病害检测中具有快速、无损和高分辨率等特征,因此被广泛应用。然而,以往的雷达图像处理和解译主要依赖人员的主观经验,易导致误判和漏判。为了解决这一问题,通过研究基于YOLO算法的图像识别方法,结合深度学习技术,开发一种智能化的道路病害识别系统,能够自动提取探地雷达图像中各类病害的特征,并实现高效、智能的识别,并通过钻孔验证,以确保识别结果的准确性,有效预防突发性道路塌陷的发生,提高道路的安全性和可靠性。     

基于神经网络的智能驾驶模式识别研究

为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成.数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置摄像头对交通环境及周围车辆的数据信息进行采集;目标监测模块通过控制算法选择判断触发各类A...     

基于视觉识别技术的“1+X”汽车类技能评价系统的设计

1+X证书制度的提出,对职业教育的人才培养、评价方式必然产生影响,其相应的模式、制度、机制等已经引起了变化并且将会随着发展发生更加深远的影响。另外一方面,随着信息技术、智能化技术的发展,1+X证书制度的落实与实施上,也必然出现新的呈现方式。本文基于职业教育评价与视觉识别技术的相结合,提出设计一种基于视觉识别技术的1+X技能评价系统,利用视觉识别判断技术,进行辅助教学与评价。     

基于LBP算子的路面类型识别研究

不同的路面类型会对车辆的制动、加速、变道等决策产生不同影响,因此实时获取路面类型信息对于提高智能汽车的安全性、舒适性等有着重要意义。论文提出一种基于LBP算子的路面类型识别方法,首先采集了四种车辆行驶常见路面的图像信息,并对图像进行了增广处理;然后使用LBP算子提取出路面图像的纹理特征,再采用PCA方式对纹理特征进行降维;最后通过分类器对数据进行训练与分类。实验结果表明该方法的最高分类准确率可以达到98.5%,有效提升了当前路面类型识别的精度。     

交叉口信号控制自组织算法

为提高信号交叉口的控制效率,运用模式识别基本理论,对交叉口交通流运行状态的基本特征进行了提取,构建了信号控制模式类型与模式空间;依据定时控制、感应控制和自适应控制延误模型,运用统计模式识别方法建立了交叉口信号控制的模式分类方法;在此基础上,应用自组织理论,建立了信号控制方式之间的转换算法(自组织算法)与协商机制;最后结合哈尔滨市智能交通系统应用示范工程调查数据进行仿真。研究结果表明:交叉口信号控制自组织算法较单一信号控制方式在提高信号控制效益方面具有明显优势。     

便捷式售货智能语音交互系统的设计与实现

文章将智能售货控制技术和智能语音识别技术进行嵌入融合,并通过无线通讯技术,设计了一款便捷式售货智能语音交互控制系统,系统由基本的硬件平台、基于Linux的软件平台以及语音识别处理平台构成,着重介绍了通过语音识别技术自动识别售卖系统,实现了零售机器内商品无接触、全语音化智能购买体验,为用户提供高效、快捷的零售智能交互体验。     

基于深度学习网络模型的车辆类型识别方法研究

为了将有效地识别车辆类型用于智慧交通系统,本文在分析Inception V3模型的基础上,提出了一种基于迁移学习理论的车型分类深度学习模型。该模型首先在Inception V3模型的基础上去除最后的全连接层,并加入参数优化层,然后采用Dropout和全局平均池化层。理论分析和试验结果表明,该模型的性能优于基于VGG-16的车型分类模型、基于Xception的车型分类模型和基于Resnet50的车型分类模型,其训练精度优于96.48%、测试精度优于83.86%。