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231.
孙忠辉 《交通世界(建养机械)》2009,(8)
引言 ITS(Intelligent Transportation System)--智能交通系统,美国交通工程师学会(1991)在其出版的<交通工程手册>中将ITS定义为:把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统. 相似文献
232.
阐述了图像数字水印和小波变换的基本原理,通过对小波基、分解级数、小波系数选择及人类视觉掩蔽特性等的分析,提出了一种基于小波变换自适应图像数字水印算法.通过剪切、加噪、滤波、锐化、模糊等几种常用攻击技术对算法进行了测试,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性. 相似文献
233.
电脑、电视、手机、电灯、电梯……我们身边的物品处处离不开电荷来运转。这些微小的正负电荷充斥在我们所处的空间,散发着能量。尽管安培在17世纪就已经探索到了电的无限奥妙,并发明电流计让我们测量到电荷的流量,可是我们总是遗忘和忽视它们的存在。能量紧缺是个全球的问题,来自北欧创意之都瑞典的Interactive Institute(互动研究院)不同于其他的盈利设计机构,他们以"视觉电压"为名,意图呼唤人们的节能意识,并把上海作为首站,开始巡回展览他们的设计。 相似文献
234.
钢轨磨耗直接影响铁路运行安全,为了替代目前手工测量方式,提高测量精度和效率,研究并设计了线激光钢轨断面全轮廓视觉测量系统来实现钢轨磨耗动态测量. 首先通过计算激光视觉测量模型完成激光测量单元的结构设计,然后采用平面标定法对测量头进行精确标定,获取激光平面与传感器成像平面之间的映射关系,将拍摄的钢轨轮廓光条图像还原为实际钢轨断面轮廓;利用钢轨同一截面两侧轮廓中轨头踏面轮廓相同的特征获取钢轨断面全轮廓数据,采用ICP精确配准将钢轨两侧测量轮廓合并,其中轨头踏面轮廓采用欧式聚类和距离分割方法提取;最后以双侧未磨损轨腰轮廓及其特征点为基准,将测量钢轨全轮廓与标准钢轨轮廓进行配准对比,获取钢轨磨耗值;将线激光钢轨磨耗测量单元装载于自行研制的轨道测量小车上进行现场测量试验. 研究结果表明:该测量系统标定精度可达4.922 × 10?3 mm,测量速度可达21.6 km/h,与钢轨磨耗尺测量值对比垂直磨耗、侧边磨耗平均偏差约为0.023 mm和0.093 mm,对同一对象多次重复测量最大偏差小于0.05 mm,该测量精度满足公务要求,提高了测量效率,便于铁路测量数字化管理. 相似文献
235.
由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception (sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block (sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms. 相似文献
236.
为提高城市水下特长隧道的行车安全和运输效率, 总结了城市水下特长隧道光环境典型问题与改善措施, 分别从舒适性、经济性、设置依据、安装形式等方面对洞口遮光设施、出入口加强照明、景观装饰、视线诱导系统4种隧道光环境改善措施进行了比较分析; 依据马斯洛需求层次理论对驾驶人视觉需求进行分层, 提出了包含事故分析、评价体系、优化思路、优化方法的城市水下特长隧道光环境评价体系与优化研究框架。分析结果表明: 城市水下特长隧道光环境主要有出入口的明暗适应、道路线形变化引起的视距不足、中部的视觉参照信息不足、隧道整体空间路权不清晰的问题; 设置视线诱导系统是一项低成本、有效的光环境优化方法, 能满足驾驶人在不同隧道路段上的视觉差异化需求; 驾驶人视觉需求由低到高可以分为功能性、安全性、舒适性、美观性, 并依次对应相应的基本型、安全型、舒适型、韵律型视觉参照系, 可构建以空间路权、人因与驾驶任务、差异化、韵律性为指标的评价体系来评价城市水下特长隧道光环境; 城市水下特长隧道光环境优化应将视线诱导和加强照明相结合, 主要通过视线诱导系统来重构视觉参照系, 隧道接近段、入口段、中间段普通区、出口段应以舒适型视觉参照系为优化目标, 中间段提醒区及唤醒区则应构建韵律型视觉参照系。 相似文献
237.
车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本. 相似文献
238.
239.
240.