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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
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随着传统汽车不断地向新能源汽车的转型,新能源汽车市场占有率不断提高,其出现故障的情况也随之增多。新能源汽车整车故障类型主要分两大类:高压无法上电和整车无法充电。上电系统涉及模块众多,如VCU模块、PTC模块、高压互锁、CAN网络等问题都会影响车辆无法正常上电;充电系统故障主要涉及辅助控制模块以及充电枪。对此,以某品牌2017款EV300车型为例,详细分析新能源汽车上电系统以及充电系统结构原理,并针对两大系统模块进行实车与原理电路图案例分析,并提出有关解决方案及排故思维。 相似文献
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