汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况。针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能。通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN通信报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性等,完成了对雷达和视觉信号的采集及处理,实现了感知系统目标级融合。并在巡航和跟车工况下进行离线仿真,验证了目标级融合方案能够有效地提高感知系统的准确性和合理性。     

浅谈《目标地图》对企业管理的助益

目标地图管理系统是一种将工作目标进行可行性分解并制订计划、定期跟踪管理、反馈结果、解决问题并最终达成目标的过程管理工具。文章通过对比使用目标地图前后的管理优势,介绍目标地图具体的使用办法,应用目标地图管理系统,来解决各类管理弊端,有效避免管理拖沓等问题。     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

城市公交线路模态工况构建方法研究

采用GPS设备对西安城市公交典型线路的运行工况进行实测,分别运用瞬态转模态方法和多目标优化法构建出城市客车模态工况。以8个特征参数相对误差为标准,对两种方法的精度进行了对比研究。研究表明,两种方法均能有效地完成工况构建,其中多目标优化法精度最高,瞬态转模态方法简单快捷,从而为工况构建方法的选取提供了思路和数据验证。     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

基于矩阵分析和D-S证据理论的时空数据融合及目标识别

在矩阵分析和D-S证据理论的基础上,给出一种时空数据融合的方法,并将它应用于飞机特征识别的数据融合中.实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性.