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针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
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喷水推进是与中高速船舶相匹配的一种具有时代特征的先进推进方式,显著提高了船舶的快速性与操纵性,广泛应用于国内外高性能船舶。开展基于动量通量的试验技术研究,可有效提高喷水推进船舶航速预报精度,促进喷水推进技术快速发展与应用。本文在梳理喷水推进船模自航试验研究成果的基础上,分析了当今国际上喷水推进自航试验主流方法"动量通量法"的原理与关键技术以及应用状况,对航速预报精度有显著影响的流量、进出口动量通量的测量方法以及喷水推进装置对船体的作用等参数的测量方法进行了归纳,在此基础上针对国内外的差距,提出了我国发展相关技术的建议。 相似文献
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卷管法是海底管道铺设中的一种重要方法,由于其铺设过程涉及很多装备,因而管道的受力过程复杂。管道的上卷过程会使管道发生塑性变形并引起残余曲率,上卷过程造成的变形需要在退卷过程中进行校直,这个过程中的缠绕和校直引起的塑性变形,对管线造成的损伤不可忽视。首先介绍卷管式铺管法的铺设原理,然后利用有限元分析软件ABAQUS模拟管道上卷和退卷的动态过程,最后研究卷管铺设上卷和退卷过程中管道的轴向应变历史和应力应变关系以及管道弯曲曲率、截面椭圆率变化历史。结果表明,管道在经过卷筒、校准器、校直器时产生很大的弯曲曲率和截面椭圆率。 相似文献
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