一种移动车辆遮挡下的车道线检测方法

针对存在移动车辆遮挡等强干扰的情况,提出了一种基于轮廓筛选的车道线检测方法.首先基于轮廓角度和像素数目滤除非车道轮廓进而实现特征点粗提取,然后提取像素点的位置信息,通过设计一种基于相对距离与梯度的自适应双阈值筛选法进行车道线特征点的精提取,进而拟合车道线.实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,且满足实时性要求.     

图像压缩中小波与向量小波的选择

针对向量小波的特殊性,分析了在具体实施向量小波变换时的几种实现方案,在算法复杂度、压缩能力等方面与传统小波进行了技术比较,提出了选择具体方案时的判断准则     

表面肌电信号拾取与预处理电路设计

表面肌电信号(SEMG)是指当骨骼肌收缩时,肌纤维所产生的微弱电信号在皮肤表面的募集。一般情况下,表面肌电信号特别微弱,频率主要集中在10～500 Hz范围内,幅值在10～5 000μV,很容易受到工频50 Hz噪声干扰。针对表面肌电信号的特点,采用Ag/AgCl电极拾取SEMG信号,设计了仪表放大电路,带通信号调理电路。实验证明,所设计的电路能有效提取带宽为10～1 000 Hz的表面肌电信号,实现了简捷有效的表面肌电信号拾取。     

基于截断迁移与并行残差网络的调制识别算法

针对卷积神经网络提取的信号时序特征受限问题，提出一种截断迁移的数据预处理算法，将采样矩阵一端的距离单位截断，迁移到另一端，依次合并成新的矩阵，使卷积神经网络提取到更多的采样点，比较更多的符号信息。同时提出一种改进的并行残差神经网络，通过两路并行的支路同时关注水平和垂直2个方向的特征。结果表明，该算法比普通卷积网络提高约10%的准确率，改进的网络在信噪比为14 dB时，准确率为93.78%，信噪比大于0 dB时，准确率均在91%以上。     

面向无人机视频分析的车辆目标检测方法

提出一种将航拍车辆视频预处理与轻量化目标检测模型结合的级联方式.首先,针对无人机拍摄的车辆视频数据大量冗余的问题,在边缘设备设置一个两级过滤器,通过帧的像素级及结构性差异过滤大量冗余帧,从而大幅减少传输到后端的检测模型的帧数;其次,针对高精度目标检测模型时延高的问题,采用通道剪枝与层剪枝结合的方法压缩YOLOv3模型并部署在PC端,实现时延和精度的均衡.实验结果表明:两级过滤器能够有效过滤90%以上的冗余帧数,相较于原模型,压缩模型在精度仅下降2%左右的情况下,检测速度提高78.3%,达到36.9帧·s^-1.