一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

基于LM算法神经网络的PMSM转子位置估算

针对永磁同步电机控制中传统机械传感器容易故障或失效,常规无传感器转子位置估计方法实现复杂、计算量大、易受干扰等问题,提出了基于LM算法神经网络的永磁同步电机转子位置估算器.通过采集两相静止坐标系下电压、电流以及与转子位置相关联的数据集来创建估算器模型,针对标准BP神经网络算法收敛速度慢、效率低的问题,将采用LM算法对数...     

基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.     

利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤。作者提出了一种改进的利用变形模板是取嘴部特征的算法。针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷际局部极小等问题，首先确定嘴部区域的边框，然后在此区域内仅用边缘和灰度信息，进行全局搜索确定变形模板的最佳参数，算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况。实验表明，对于简单背景的灰度图像。该算法可较好地提取嘴部特征，计算速度较快。     

带有边界条件的曲面插值蝴蝶细分算法

给出一种带有边界条件的曲面插值蝴蝶细分算法；边界条件可以是曲面的边界参数曲线或者曲面的边界参数曲线以及曲面在该边界曲线的法向量．进而分析了极限曲面的收敛性和光滑性．最后给出两个应用实例以及有关问题的讨论．     

一类含间隙机械振动系统的概周期运动与混沌

着重研究了一类存在间隙的双质体振动系统的周期运动在非共振和弱共振条件下的Hopf分叉.解析确定了该类含间隙系统周期运动的Poincar     

基于城市道路数据库的最短路径搜索

在智能交通的导航／动态路线诱导系统中，最短路径搜寻是其重要功能，根据城市交通路网建设的实际，研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构。在此数据结构的基础上依靠GIS技术的支持，采集了大量具体道路信息，采用Dijkstra算法实现了快速最短路径搜索。根据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻。给出了在广州市电子地图上搜索的一个实例：一个包含61个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为2．2s。     

一种基于蚁群算法的服务组合方法

Web服务是一种新型的信息集成架构,将多个Web服务组合成一个能完成复杂任务的组合技术是Web服务中关键技术之一．文中提出了一种基于蚁群算法的服务组合方法,对于服务序列可生成全局最优联盟,同时算法基于蚁群系统的学习能力可以有效减少联盟生成的搜索时间和计算量,可实现性好．     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．