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为提升低光照环境下路面病害识别模型的精确度与鲁棒性,提出了一种考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型。将采集的数据按照亮度分成低光照图像和正常光照图像2类,随后对低光照图像进行自适应增强,并接入路面病害检测流程。为解决现有光照增强图像失真的问题,在Zero-DCE++基准模型上引入光照约束网络,提出了光照增强模块Zero-DCE-Retinex。在此基础上,以提升路面病害检测精度为核心需求,提出了以病害识别模型为驱动的光照增强模块训练策略。具体的,在训练过程中,将病害识别模型嵌入光照增强模块,并通过损失函数来引导光照增强模块的训练。试验结果表明:当使用所提模型对低光照图像进行增强后,再经过YOLOv7模型进行检测,比直接输入低光照图像的方式,AP指标提升了7.04%,F1-score指标提升了11.22%;图像质量亦得到进一步改善,表现在图像信息熵、标准差和平均梯度的提升分别为0.62、13.24和21.61。与同类无监督光照模型相比,所提模型在目标检测任务的AP和F1-score提升方面显著优于其他模型,同时有效避免了增强结果出现色彩失真和过度曝光等问题。因此,提出的模型可广泛适用于... 相似文献
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大规模地形场景的实时绘制在虚拟现实、地理信息系统、战场仿真等领域有着广泛的应用.为满足海上搜救模拟器直升机单元视景系统的需求,对大规模地形场景的建模与实时绘制技术进行了研究.利用Google Earth 获取地形数据,使用ArcScene构建三维地形,并在Creator中设置多级LOD以保证绘制的实时性,同时利用GetScreen软件获取与地形相对应的纹理数据,并将纹理映射到三维地形上,最终运用OSG软件对地形场景进行实时绘制.试验表明提出的方法可实现大规模地形场景的高效逼真绘制. 相似文献
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基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。 相似文献
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能够把爱好变成工作的人无疑是幸福的,然而能够有勇气卖掉房子来实现梦想则需要更大的勇气作为一个导演,金成峰从小却有一个与战争相关的梦想,当他之身来到北京打拼,看到模型店里整柜的坦克飞机模型,开始不能自拔,也就是从那时起,儿时的梦想再次被唤醒。金成峰大学时期来到北京上美术学院,雕塑专业,毕业后当了广告导演。 相似文献
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《拖拉机汽车驾驶员》2011,(11):227-227
9月21日,标致中国2011年全国交通安全训练营的启动仪式在北京21世纪实验幼儿园举行。本次安全训练营活动将生活中的场景搬到了课堂,让孩子通过游戏活动,亲身体验“安全知识”在生活中的重要作用,通过这种寓教于乐的方式,帮助儿童掌握基础交通安全知识,深受小朋友的欢迎,也得到社会各界广泛关注,获得广泛的好评。 相似文献
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在路上,一些被执法对象习惯于把执法交警称为"猫":看见"猫",躲着走;"猫"来了,赶紧跑。其实,这种叫法的不妥之处,在于其折射出的一种对立心理:执法与被执法不是敌人,而是合作的关系,所有交通参与者只有一个共同的敌人——安全事故。但我们又时常可以见到这样的情景:某路口有交警执勤,所有过往车辆都规规矩矩;某路口没有交 相似文献