基于改进CenterNet的车辆识别方法

为解决车辆识别系统中类型识别率低的问题,提出了一种基于改进CenterNet的车辆识别方法.首先,该方法采用ResNet18作为基础网络,以减少网络参数;然后,针对CenterNet车辆目标识别存在定位效果不理想的问题,采用带间距的交并比损失取代CenterNet损失函数中的偏置损失和宽高损失,同时采用单尺度自适应空间...     

基于激光雷达的车辆跟踪与识别方法

提出了一种基于激光雷达的车辆跟踪与识别方法.该方法采用Kalman滤波实现目标跟踪,运用坐标变换法消除不同数据帧中物体形状差异对跟踪中心的影响,结合车辆矩形投影及速度特征识别车辆.针对由于遮挡或某部分反射率低而引起的目标分割现象,提出了一种结合车辆外形与轮廓特征的聚类合并算法.仿真实验表明,该算法精度高、实时性好且鲁棒性强.     

基于车牌检测的前方车辆识别方法

为解决前方车辆识别过程中的实时性问题,提出了一种基于车牌检测的前方车辆识别方法。首先,利用图像中的路面或车道线等细节提取感兴趣区域。其次,利用HSV( Hue-Saturation-Value) 色彩空间转换与矩形图像检测从感兴趣区域中过滤光照变化,阴影和杂乱背景,从而检测出车辆的车牌信息。同时,在初次检测失败的情况下进行二次定位和验证。最后,利用检测出的车牌信息识别前方车辆。该方法在自建与公共数据库视频上进行评估。实验结果表明,识别率超过90% ,并且具有较高的实时性,证明了该方法的有效性。     

基于LSTM网络的车辆动态荷载识别方法

为了识别车辆的动态荷载,提出了一种基于长短时记忆网络的方法.该方法以桥梁加速度响应为输入,采用有限的数据集,实现车辆动态荷载的识别.建立了车桥耦合模型进行验证,以60组桥梁加速度响应为输入,以相应的车辆动态荷载为输出,通过训练长短时记忆网络来反演车辆动态荷载,并讨论了环境噪声及路面粗糙度对识别效果的影响.结果表明：测试集的车辆动态荷载识别误差平均值均小于5%;车辆动态荷载识别误差不随噪声水平变化,且平均误差小于5%;车辆动态荷载识别误差随着路面粗糙度等级的增加呈现略微增加的趋势,平均误差小于5%.在不同噪声及粗糙度水平下,长短时记忆网络均可用于车辆动态荷载的识别.     

轨迹聚类的车辆再识别方法

车辆再识别旨在从多个视域不重叠的监控视频图像中检索出身份一致的车辆.由于实际场景的光照、视角以及背景的复杂变化,车辆再识别一直是计算机视觉领域极具挑战的热点问题.针对车辆再识别任务,提出一个同时利用车辆图像对之间的视觉相似度和时空约束的双流模型(tcReID),其视觉分支使用ResNet50作为骨干网络来评估视觉相似度...     

含裂纹缺陷脆性岩石的峰值强度模型

在分析Ashby和Hallam含缺陷脆性介质峰值强度理论模型基础上,对其进行修正,并用修正的理论模型研究单轴作用下,含裂纹缺陷花岗岩试样的裂纹萌生、扩展、贯通和相互作用等因素对峰值强度的影响规律。通过与物理试验和数值模拟结果对比分析发现:修正后的Ashby-Hallam强度模型能定量地预测含缺陷岩石的峰值强度,以及定性分析峰值强度同裂纹缺陷密度和裂纹贯通密度的关系;含裂纹缺陷脆性岩体的峰值强度主要与贯通的裂纹数以及缺陷的分布和缺陷大小有关。     

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

基于可变形状基的自适应运动参数识别方法

针对传统运动参数测量方法估计结果偏差较大的问题,为了提高运动参数的测量精度,提出一种可变形状基的自适应运动参数识别方法.首先运动员的运动可以看作是一个随机过程,通过计算运动员的形心坐标,确定运动状态下运动员的形状基矩阵,然后使用测量矩阵的秩来计算形状基数量的可变性,最后获得形状基在噪声干扰情况下的最优计算结果.仿真结果表明,本文方法可以更加准确检测出人体运动的相关参数,提高了参数的测量精度.     

基于移动钟摆的步态识别方法

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,具有远距离识别、非侵犯性、难于隐藏等优势。文章针对人体运动的特点,将步态看成是钟摆运动和平移运动的复合,提出了一种基于移动钟摆的步态识别方法。实验证明,该方法简单有效,并在CASIA数据集上取得90%以上的识别率。     

高速公路车辆群模型与控制

本文提出了一个新的高速公路车辆群动态离散非线性模型,应用极大值原理推导了控制方案,并且针对我国大陆上第一条最长的高速公路——沈大公路进行了系统仿真,其结果对高速公路的管理提供了参考方案。     

红外图像运动目标检测与识别

提出了一种利用相邻帧红我图像实时相减提取运动目标序列的方法，把复杂背景下运动目标识别问题转化为较简单背景下目标识别问题，介绍了一种基于差分图像序列的实时处理算法，可对多个运动目标进行识别与定位。     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

运动车辆对隧道火灾顶棚射流温度分布的影响

以公路隧道内小轿车着火、客车驶经火源的场景为例,依托某隧道工程建立火灾计算模型,利用重叠网格技术和火灾数值模拟方法,研究了车辆运动速度对隧道火灾温度分布的动态影响规律.结果表明:当车辆以11.11m/s的速度经过火源时,火源中心横、纵截面隧道顶部的烟气温度最低;当车辆诱导气流对温度分布的影响达到最大时,横断面烟气温度呈现出由着火车道至车辆经过车道先降低、后升高的规律;在最高温度点上游15m范围内纵向烟气温度平稳衰减,且在车速为11.11m/s时衰减速率最大.     

运动带钢边裂识别与最小板宽测量

讨论运动带钢边裂识别和最小板宽的测量问题．分析了边裂的特征和边裂起止点的判断条件，讨论了边裂的识别过程和边裂特征参数的提取，对板宽数据进行合成和处理，给出区段中的最小板宽值．     

基于声强识别的发动机智能化故障诊断系统

根据对发动机在实际使用和生产中的故障诊断与监测现状分析，该文拟开发一套基于声强识别的发动机智能化故障诊断与监测系统。通过对系统需求分析和设计原则的定义，给出了系统总体方案，分析了系统的工作原理，设计了系统数据处理、故障诊断以及控制软件，并对软件设计过程中的几个关键技术进行了讨论，包括知识库的设计与分析、智能化故障诊断模型的设计以及输入输出模式的描述等，为实现发动机智能化现场故障诊断提供了软硬件平台。     

用心率测量监控运动训练强度方法的探讨

本文通过文献资料查阅、逻辑分析、专家访谈等方法,对心率测量方法、心率与训练强度的关系等问题进行了研究.结果表明:依据心率的测量来监控负荷强度的安排,将会使运动训练更加科学化.建议:在运动训练过程中应该运用心率的测量有效的控制负荷强度的安排.     

运动车辆阴影的快速检测算法

针对室外交通监控系统遇到的环境光性质变化等问题,提出一种运动车辆阴影快速检测算法.算法首先根据局部阴影模型,利用亮度比判据进行阴影初检测,然后根据动态边缘投影估计得到的车体位置剔除伪阴影,最后根据亮度比统计直方图对亮度比判据阈值进行自适应更新.为验证算法的有效性,分别在不同监控场景、不同日照情况下,对车辆阴影检测进行了实验.实验结果表明:该算法检测速度快,精度高,不受光源性质变化造成的颜色漂移现象的影响,能准确剔除阴影,适合室外环境下的车辆动态检测.     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分