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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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马举帅 《大连交通大学学报》2015,(2):114-116
介绍了德国西门子"门、碑、点"管理模式在高速动车组项目上的运用,通过收集装配调试工序问题、检查员交检问题、验收问题、用户问题、售后运营问题等信息,建立车辆问题数据库,完善车辆信息积累和资源共享,对数据库信息进行统计分析,实现"闭环管理",提升高速动车组产品制造水平. 相似文献
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2014年以来。沈阳军区第40集团军先后有4个单位参加总部组织的跨区基地化训练,这4场演训活动动用车辆装备数量多、机动距离远、对抗强度大、实战氛围浓。按照“拉出清单、分析数据、总结经验”的思路,集团军组织对跨区训练部队车辆维修保障相关数据进行收集梳理、分析总结,探索实战条件下通用车辆维修保障故障特点及器材消耗规律,对提高部队车辆装备维修保障能力具有重大现实意义。 相似文献
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建立了某电动汽车动力总成悬置系统六自由度数学模型和ADAMS仿真模型,对系统进行了模态分析和振动响应分析,研究了系统的振动特性。选择动力总成悬置支承处动反力最小为优化目标,各个悬置的轴向静刚度为设计变量,动力总成固有频率合理分布以及各个悬置和总成位移等为约束条件,利用ADAMS/Insight对悬置参数进行优化。结果表明优化悬置刚度参数后,驾驶员耳旁测点平均声压级有明显的降低,降低了13%,特别是在声压值较高点降低尤其明显,降低了21%,很好地达到了隔振降噪的目的。 相似文献
729.
建立一种将驾驶室考虑在内的七自由度1/2商用车主动空气座椅悬架模型,采用最优控制理论建立主动控制器,在考虑白噪声路面输入的情况下,运用MATLAB/Simulink模块进行主动空气座椅悬架的性能仿真分析,得到了座椅质心加速度、悬架动挠度等评价指标,分析了时域和频域的响应结果,并且与被动空气座椅悬架进行了比较。结果表明:主动空气座椅悬架能很好的改善汽车座椅的减震性能,提高驾驶员及乘客的乘坐舒适性。 相似文献
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