基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题,提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型,该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足,输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性,结果显示轨迹非常平滑,并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

基于神经网络的复合避碰专家系统研究

此文在对神经网络避碰决策和专家系统避碰决策的优缺点进行分析、研究的基础上,基于神经网络规则抽取技术,提出了“基于神经网络的复合避碰专家系统”,将神经网络的自适应学习能力和避碰专家系统的解释说明能力集成在一个统一的体系结构中,不仅解决了避碰专家系统构建过程中的知识获取“瓶颈”问题,而且还解决了神经网络避碰决策过程的“黑箱”现象,提高了系统决策结果的可信度。     

外语学习中的动机类型研究

通过调查问卷的方式,了解非英语专业学生外语学习中的动机类型情况,旨在为未来的外语教学和学习起到一定的启示和指导作用。研究结果表明非英语专业学生外语学习中的动机以工具型为主。     

基于深度自编码模型和马氏距离的起重机泵健康评估

为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能.     

智慧校园环境下课程资源建设的实践研究 ——以汽修专业《汽车空调原理与检修》课程建设应用为例

为研究智慧环境下课程资源建设,文章以《汽车空调原理与检修》课程建设应用为例,通过建设该教学平台,实现线上线下教学的有机结合,可以有效提升教师的教学质量及教学效率,还可以为那些渴望更深层次知识的学生提供一个良好的学习平台。在“智慧校园”的建设和发展过程中,需要不断更新与教学相关的信息,因此建设《汽车空调原理与检修》课程教学资源是高等院校课程改革的需求。