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针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms. 相似文献
932.
进气掺氢与富氧燃烧对汽油机性能影响的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在JL3G10汽油机的基础上,搭建了发动机台架以进行掺氢富氧条件下的台架试验。利用该台架分别对不同进气含氧量(体积比),不同进气掺氢比以及富氧掺氢时汽油机的动力性与排放进行了试验研究。研究表明:相比原机,进气含氧量为25%时汽油机功率与扭矩提高了20.7%,HC排放减少36%,CO排放减少10.6%,但NOx排放增加了149.6%;2%进气掺氢比下的HC排放相比原机降低31.2%,CO排放降低46.1%,NOx排放则增加12.6%;富氧掺氢(氢氧体积比为2∶1)时,掺混比例为5.06%的汽油机较原机在动力性与排放上均有提升。 相似文献
933.
基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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在1台排量为2.8L的单缸柴油机上,通过燃烧过程不断强化,将输出功率从73kW提高到150kW。研究分为两个阶段:第一阶段通过提高进气压力、降低进气阻力、优化配气相位、优化喷油系统参数,将输出功率从73kW提高到92kW;第二阶段采用了电控单体泵供油系统,并优化喷孔参数、进一步提高进气压力、降低进气温度、提高发动机转速,将输出功率提高到150kW。放热率分析结果表明:对于高强化燃烧过程,虽然预混和扩散燃烧阶段的放热速率大幅度增加,但其放热量占总放热量的比率下降,后燃阶段的放热比率显著增加。因此加强扩散燃烧阶段的放热速率仍然是高强化燃烧过程面临的主要问题。 相似文献
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