用于汽车ADAS系统测试的软目标车研究进展

软目标车在汽车高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)测试中发挥着重要作用,它提高了试验的安全性和效率。介绍了软目标车研发的关键技术和研究进展,通过分析乘用车的电磁散射特性、视觉及光学特性,论述了软目标车对于毫米波雷达、视觉传感器以及激光雷达在特征识别方面的设计要求,重点阐述了软目标车对毫米波雷达的探测及识别目标的响应特征——雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的特征分布及其测量和数据处理方法,为软目标车的开发和使用提供参考依据。     

基于粒子群的车牌定位识别的神经网络方法

在对车牌定位识别中采用传统算法进行特征提取的时候, 当目标图像质量较差或者有较大的退化时, 不是很有效.遗传算法作为一种新兴的智能算法,近年来被应用于许多社会生活领域中,并比较好地解决了相关领域的优化问题,近年来,有些学者应用遗传定位算法来解决车牌定位问题.     

支持向量机在雷达辐射源信号识别中的应用

为了提高电子对抗设备的信号识别能力，采用相像系数法提取雷达辐射源信号特征，并引入支持向量机完成信号自动分类识别．相像系数法在大信噪比范围内稳定性好、分辨能力强．支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强．实验结果表明，基于相像系数和支持向量机的辐射源信号识别方法在大信噪比（5～20dB）范围内，错误识别率最低可达2．68％，优于传统识别方法．     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

论启动单独招生考试后高职院校面临的问题

本文陈述了湖北省启动单独招生考试以来高职院校因单招生的出现而产生的一些问题。主要体现在三个方面：其一，由于单招学生知识能力与高考统招生之间的差异导致的教学和心理不平衡；其二，我省单招考试实行初期，学校举措中管理不完善；其三，传统的教育观念导致高职院校师生对单招学生的认识偏见问题。本文期望通过这些问题的提出，让参与单招的高职院校在各个方面尽快完善对单招生的培养体系，为同样通过公平竞争入学的单招生创造一个平等和谐的学习环境，也期望借此让社会各方面能客观全面地认识单独招生这一招生体系。     

云计算环境下地铁新型AFC系统研究

目前地铁AFC系统存在诸多问题,架构层次过多、设备冗余、利用率低、功能重复、新技术利用不够等.本研究结合云计算和边缘计算技术,提出一种新的4层ACE系统架构,建立云清分中心和多站点边缘计算节点模型.结合人脸识别应用,提出人脸数据库动态更新算法.本研究为解决目前地铁AFC系统存在的问题提供一条新途径.     

舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别

为提高高分辨雷达目标识别率,对多姿态角舰船目标一维距离像的相关匹配识别方法进行了研究。提出了一种以相关匹配法为基础,求取目标各姿态角一维距离像与模板之间的最大滑动相关系数,并与识别率建立对应联系,通过引入联合概率计算提高目标识别率的方法。这种方法较为贴近实际应用,在一定程度上提高了识别率,为目标识别提供了一条较为有效地途径。     

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法。在对舰船目标HRRP特性分析的基础上,首先利用姿态角进行方位约束筛选,然后通过高阶谱特征结合欧氏距离测度最近邻分类器进行识别匹配。通过10类军民船目标的实测数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。     

利用条形码识别技术实现智能仪器的精确定位

为实现某测量仪器的智能控制,需要对其行进的特定轨道进行位置识别,采用了现在应用十分广泛的条形码识别技术。论文简单分析了条形码的原理,按需要进行了条形码的编码,重点介绍了条形码的CCD识别。CCD识别包括CCD选型、驱动电路设计、光源设计和二值化电路设计。实践证明它能够精确、快速、可靠地完成位置信息的读取任务。     

基于双层隐式马尔科夫模型的驾驶意图辨识

构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车的集成控制奠定基础,提高线控汽车的安全性和减轻驾驶员负担。