基于GIS平台的GPS智能车载终端的设计

讨论了基于地理信息系统(GIS)平台的智能交通系统中车载终端的作用和意义;阐述了利用GPS智能定位的工作原理;介绍了GSM/GPRS模块及其性能和使用方法.讨论了利用GPS智能定位终端的软硬件设计与实现方法.     

基于北斗/GPS和GPRS的车载定位终端的研究与实现

为了实现对我国车辆更加有效的实时监控,本文设计了一种基于北斗/GPS和GPRS的车载定位终端,该终端由STC12C5A60S2单片机系统、无线数据通信模块、北斗/GPS卫星定位模块和温度传感器模块组成,利用北斗/GPS定位模块采集车辆位置信息,通过无线数据通信模块将采集到的数据传输到公网IP服务器上,并在终端显示器上显示当前系统工作状态及系统位置信息,以实现车辆位置信息的采集。仿真实验结果表明:该终端了实现车辆实时监控、温度监测和短信服务的功能;采用北斗/GPS联合定位模块,具有定位精度高,定位性能稳定的特点。同时,该终端首次冷启动定位时间35 s,热启动1 s,重捕获小于1 s,定位三维精度(RMS)3 m,速度精度0.1 m/s,这5项指标优于他人的研究成果,本研究达到了预期效果。该车载定位终端在车辆实时监控领域具有一定的应用潜力。     

高速公路汽车防连环撞预警装置设计

为了预防高速公路连环撞击事件的发生,设计了车载防连环撞预警装置.采用超低功耗MSP430单片机作为CPU控制模块,将剧烈变化的加速度作为事故发生的重要判据.结合GPS接收模块,实时接收全球定位卫星发出的定位信息,计算车辆的准确位置,并进行路段匹配.一次事故发生后,利用无线通信模块实现事故车辆方位信息的传输,判定自身车辆如位于事故车辆同路段后方,则进行预警.实验表明,该装置实现了车辆的事故判断和定位,能够有效防止二次事故的发生.     

GPRS／GPS车载网络终端硬件与驱动程序设计

GPRS/GPS车载网络终端是用于车辆监控与业务管理的嵌入式设备,就车载终端的GPRS通信模块、GPS信息采集模块、单片机最小系统、Flash、显示和键盘的硬件设计方法和驱动程序进行论述,并对GPRS通信、GPS信息采集的软件工作模式进行了分析,为GPS定位和GPRS通信设备的硬件设计与驱动程序设计提供参考.     

基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法

车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2. 5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。     

室内移动机器人的视觉惯性组合定位研究

针对在室内环境下移动机器人无法利用全球定位系统(global positioning system,GPS)进行精确的定位问题,提出一种紧耦合的视觉惯性组合定位方法,运用了预积分、联合初始化、边缘化等关键技术,并提出一种新的基于Vicon的惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)内参标...     

EKF在新的导航系统中的仿真研究

针对全球定位系统(global positioning system, GPS)的应用受限于美国,涉及隐私和安全等问题给出一种新的组合导航定位系统方案,该方案充分利用中国自主的研发技术,消除对GPS定位技术的依赖.为了验证该方案的可行性,进一步研究扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter, EKF)在BDS和DTMB定位系统中的应用.给出机动目标特性的运动模型,利用EKF进行最优估计,最后从动态定位跟踪轨迹、定位跟踪误差、和误差累积分布函数3个方面进行仿真验证.仿真结果表明,跟踪轨迹能够基本吻合于真实轨迹,偏差较少,且因视距中的误差小于非视距,视距环境中的效果更优.     

GPS与格洛纳斯电离层电子总含量建模的差异性分析及改进

为了提高多模GNSS(global navigation satellite system)电离层电子总含量(TEC)的计算精度,基于全球及中国区域研究了GPS(global positioning system)TEC和GLONASS(global orbiting navigation satellite system)TEC的差异及变化规律.GPS TEC精度要优于GLONASS TEC,两者相关性随纬度降低而降低,并且GLONASS TEC较之GPS TEC存在一定程度的低估;TEC精度差异与星座配置、信号体制及轨道周期差异有关,并受到本地时影响,F2层临界频率(foF2)存在类似情况.基于GPS TEC和GLONASS TEC的差异性,对组合建模时伪距观测权函数进行改进,平均偏差约改进20%,内符精度约改进15%.     

地球静止轨道卫星数对广域增强系统性能的影响

为了评估广域增强系统(wide area augmentation system,WAAS)中地球静止轨道(geostationary earth orbit,GEO)卫星数对WAAS性能的影响,正确解码WAAS报文,对比分析GEO卫星和全球定位系统(global positioning system,GPS)卫星的伪距改正值和用户差分距离误差指数;将GEO卫星纳入导航定位解算,并基于WAAS监测站实测数据,解算分析GEO卫星数对WAAS报文延迟、中断和导航性能的影响.结果表明:当现有GPS卫星均正常工作时,GEO卫星数的增加可有效降低报文的延迟和中断,但对WAAS定位精度和完好性的提升并不明显.星基增强系统(satellite-based augmentation system,SBAS)中有两颗正常工作的GEO卫星是比较理想的状况.     

基于Android的车载定位服务系统设计

随着车载电子的迅猛发展,越来越多的厂家将市场的定位瞄准了人性化、智能化车载后装市场。而作为智能操作系统应用最为广泛的Android系统也就引起了车载设备制造商的强烈兴趣,为了拓展更多的市场和服务,越来越多有实力的车机厂商将要使用Android作为车载设备的基本操作系统。本论述根据Android平台的特点及GPS应用的性能需求,主要设计实现了对车辆的准确位置、速度进行定位,并通过GPRS模块把采集到的信息通过短信发送到指定的手机上,在远程收到定位信息后通过已有的数据库确定路况,路线等信息并实现车辆防盗功能。     

结合异常检测的X射线安检图像识别方法

针对Faster R-CNN模型对X射线安检图像中危险品检测准确率低、误检率高的问题,提出了一种前置预分类头部的X射线安检图像检测网络(pre-classification Faster R-CNN,PC-Faster R-CNN)。该模型在骨干网络之后,区域建议网络(Region Proposal Networks, RPN)之前新增一个预分类模块先对X射线安检图像进行异常检测,提高模型对正常图像的识别能力;同时引入兴趣区域对齐(RoIAlign)模块,减小兴趣区域池化层(RoIPooling)引起的量化误差,进而提升Faster R-CNN的检测性能。新模型将浅层卷积层的低级边缘特征输入到预分类模块,使其学习正常图像的高级语义特征,从而改善整个模型的识别性能。实验结果表明,与原始的Faster R-CNN相比,本文模型对危险品的检测精度提升了9.03%,误检率降低了24.03%;同时预分类头部使得模型较大地提高了检测效率,比原始的Faster R-CNN提升了44.54%。     

基于范例推理的高速公路事件管理系统

针对高速公路事件的特性,将人工智能中的范例推理引入了高速公路突发事件管理中.介绍了范例推理流程,主要包括检索模块、重用模块、修正模块和保存模块.根据CBR推理的基本原则对CBR的工作过程进行了修正,同时提出了相应的高速公路紧急事件管理系统的架构.在该架构中,一个完整的范例包括3个部分,分别是范例表述部分、决策响应预案部分和有效性评价部分.范例表述使用的是属性一值的表示方式.范例检索模块采用基于层次范例的结构辅以权重计算的方法来进行范例的相似度计算,最后,应用这些方法实现了基于范例的高速公路紧急事件管理系统,并且配合基于规则推理的RK-IMS紧急事件管理系统使用.实际应用表明,将范例推理用于高速公路突发事件管理系统的研究,能有效发挥高速公路相关资源的功效,提高高速公路突发事件管理系统的水平.     

基于红外图像处理技术的设备过热故障源定位

传统的电力设备过热故障都是通过人工检测完成的,无法做到无接触检测,危险性较强。结合红外热成像理论,设计并实现基于红外图像处理技术的电力设备过热故障检测系统,介绍了系统的总体结构,通过远程图像采集模块完成电力设备范围内红外图像数据的采集以及预处理,DSP模块作为红外设备图像实时处理的核心,实现整个系统的控制及调控。利用FPGA模块实现图像信号数据的暂存、预处理及匹配等操作。详细分析了基于红外图像分割技术的软件设计基础和实现方法,并给出系统程序实现代码。系统测试结果显示,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

基于嵌入式物联网技术的水质检测系统设计

针对水质环境的检测难以实时传输的问题,设计了一套基于微控制器STM32的水质检测系统.该系统分为上位机和下位机两部分,下位机实时检测发送,上位机接收并处理数据.系统中加入pH值检测模块、DS18B20温度传感器模块和TDS水质检测模块,可以实时检测水的pH值、水温和TDS水质,结合相应的Web客户端、手机APP远程无线收发,可以提高检测效率.     

基于嵌入式物联网技术的水质检测系统设计

针对水质环境的检测难以实时传输的问题，设计了一套基于微控制器STM32的水质检测系统.该系统分为上位机和下位机两部分，下位机实时检测发送，上位机接收并处理数据.系统中加入pH值检测模块、DS18B20温度传感器模块和TDS水质检测模块，可以实时检测水的pH值、水温和TDS水质，结合相应的Web客户端、手机APP远程无线收发，可以提高检测效率.     

基于语义分割注意力与可见区域预测的行人检测方法

为改善图像中遮挡和小尺寸行人的检测精度,提出一种基于语义分割注意力和可见区域预测的行人检测方法.具体地,在SSD(single shot multi-box detector)目标检测网络的基础上,首先优化SSD的超参数设置,使其更适于行人检测;然后在主干网络中引入基于语义分割的注意力分支来增强行人检测特征的表达能力;最后提出一种检测预测模块,它不仅能同时预测行人整体和可见区域,还能利用可见区域预测分支所学的特征去引导整体检测特征的学习,提升检测效果.在Caltech行人检测数据集上进行了实验,所提方法的对数平均缺失率为5.5%,与已有方法相比具有一定的优势.     

基于改进Mask R-CNN的可见光图像中舰船目标检测方法

针对基于卷积神经网络的目标识别方法中经典的矩形检测框在检测舰船目标时会框出很多无关区域,易出现漏检、误检等问题,提出基于改进Mask R-CNN （mask region-based convolution neural networks）的舰船目标检测方法,在Mask R-CNN网络的基础上通过增加判别模块、类别预测分支和语义分割分支对视觉系统采集的可见光图像中的舰船目标进行目标定位和类别预测,同时获得舰船目标的边缘轮廓并实现对军舰目标的语义分割,为海上无人作战系统提供更精确的信息.实验结果表明,该方法在保持较高检出率和运行效率的同时误检率较低,舰船目标的平均检测精度较高,具有良好的舰船目标检测性能.      

基于ARM cortex M3铁轨塌方自动检测报警系统

当前铁轨塌方检测通常采用人工检测方法,令专业技术人员定期对铁轨进行安全检查,通过经验判断是否会发生塌方。人工检测危险系数高;且因主观性导致误差较大。为此,设计了一种新的基于ARM cortex M3铁轨塌方自动检测报警系统,所设计系统主要由传感器检测模块、CPU控制模块、GSM无线传输模块、太阳能供电模块以及GPS定位模块构成,详细介绍了关键模块的设计过程。将ARM cortex M3作为整个系统的主要控制芯片,通过塌方传感器对塌方情况进行检测;利用GPS定位模块对塌方位置进行定位;通过远程无线传输模块实现报警,利用最小二乘法多项式曲线拟合方法对传感器检测过程中出现的误差施行补偿。实验结果表明,所设计系统不仅能有效实现报警,而且不易出现故障、维修成本低、实时性高。     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

一种基于数据挖掘的Snort系统的设计与应用

为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能...