基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

基于视觉识别的线控制动压力滑模控制

制动安全是车辆主动安全的关键技术之一.制动决策和执行器控制是影响线控制动系统性能的两个主要因素.路面自适应性和控制器鲁棒性分别对制动决策和执行器控制有着重要影响,制约着线控制动系统的发展.本文中以一种液压调控的线控制动系统为基础,针对路面自适应性和控制器鲁棒性问题,提出一种双层结构的制动系统控制器,上层采用计算机视觉的...     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

浅析视觉识别系统在总装装配中的应用

简要概括了工业视觉系统的发展、主要构成和特点,同时借助总装典型应用案例介绍了视觉系统在整车装配领域的应用情况,通过对应用场景的深入研究,分析了不同的视觉系统结构如何在总装装配质量保障方面发挥其重要作用。同时这些视觉系统应用成果也可为其它汽车公司总装生产线视觉应用管理和建设提供借鉴经验。     

一种ATS系统自动化测试工具的设计与实现

列车自动监控系统(ATS)是车载信号系统中的重要组成部分.本文提出一种ATS系统的非侵入式自动化测试工具,模拟测试人员真实测试的整个流程,可配置的测试脚本更具有灵活性,可以实现不同的测试需求;采用基于计算机视觉与光学字符识别的信息提取方式,使测试流程可以完全模拟真人测试;通过验证状态机的结果,简化了测试验证流程.该工具...     

重载铁路线路设备智能感知体系框架研究

重载铁路由于轴重、运输密度大,在重载列车的频繁作用下,线路基础设施服役状态变化快,严重影响重载列车的运营安全。以朔黄铁路为背景,分析线路设备运维现状与智能运维需求,融合应用人工智能、BIM+GIS、北斗、物联网、大数据等先进技术,以移动检测、实时监测为主导,搭建基于空天车地一体化感知体系框架。在这一体系框架下,结合既有检测监测技术应用现状,建立线路设备空天车地一体化检测监测、数据汇集与平台应用层的技术架构,提出测试货车、隧道衬砌表观检测车等智能化感知技术以及平台应用层的主要功能与技术性能。     

道路视觉环境与安全行车的关系

驾驶员行车过程中80%以上的交通信息是通过视觉获得的,道路视觉环境对安全行车的影响很大.文中从驾驶员的视觉角度出发,论述了行车中驾驶员视觉环境的主要内容、范围和特征,说明了道路视觉环境对驾驶员心理、行为及安全行车的影响;提出在道路设计与改造中应充分考虑驾驶员视觉特征与道路视觉环境对驾驶员的影响,合理设计道路、交通设施和道路景观等交通环境要素,为驾驶员提供一种宜人的道路环境,以利于安全行车.