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1993年 | 112篇 |
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1991年 | 71篇 |
1990年 | 56篇 |
1989年 | 62篇 |
1988年 | 4篇 |
1986年 | 2篇 |
1956年 | 1篇 |
基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。
相似文献为探究公交站台区域进出站台行人与电动自行车发生冲突时,双方的通行策略选择机制,建立行人与电动自行车通行时间延误模型,分析2类出行者选择是否通行或穿越策略的时间收益,利用复制动态方程刻画2类出行者通行策略的博弈学习行为,建立该区域2类出行者之间的冲突演化博弈模型,结合稳定性分析可以得到该区域2类出行者发生冲突时的稳定通行选择策略。利用桂林市6个公交站台区域的实测数据对演化博弈模型进行实证分析,结果表明:选择“通行”策略的行人群体比例越大,其过街安全感越高;发生冲突时,电动自行车做出决策的时间较行人更短,且2类出行者分别做出“通行”或“穿越”的决策时间短于做出“等待”或“减速”的决策时间,电动自行车平均用时减少约23%,行人平均用时减少约24%。
相似文献基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。
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