基于视觉AI的车道参照车距测量方法

车距测量技术对于减少交通安全事故,提高行车安全具有重要的意义.目前车距检测技术多是以车辆为参照进行测距,检测结果为两车的直线距离,但在弯道情况下则与实际车间距误差较大.因此,在分析现有的测距方法的优点及不足之处的基础上,基于视觉AI技术提出一种车道参照车距测量方法.该方法首先通过逆透视变换算法,实现从车道正视图到鸟瞰图...     

基于单目视觉的跟驰车辆车距测量方法

为了解决结构化道路上跟驰车辆的防追尾碰撞问题,首先在对车辆制动模型进行分析的基础上得到了车辆制动距离的计算公式,进而计算出跟驰车辆与前方车辆之间的安全距离.然后,从针孔模型摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距测量公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,无需对所有的摄像机参数进行标定,从而解决了单目视觉车距测量问题.最后,完成了不同距离处前方车辆的车距测量试验.试验结果表明,该方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度,能够满足跟驰车辆防追尾碰撞的应用要求.     

基于单目视觉的实时车距侦测算法的实现

针对汽车自主驾驶技术领域车距侦测问题,利用影像摄取硬件和软件系统,并提出一种基于单目视觉的车距侦测算法,实现了车距的实时侦测.实验证明此方法在白天、黑夜、复杂路况及天气恶劣的情况下均能稳定运行,且此算法有效减少了Hough运算量,具有较强鲁棒性及实时性.     

单目视觉的前车位置识别及安全车距监测

针对自动驾驶中的前车位置识别及安全车距监测问题,提出了基于单目视觉的解决方案:首先,通过图像中前车轮廓与本车道及同向车行道分界线是否相交判断前车是否为监测车辆;其次,根据图像中像素坐标系与空间坐标系的对应关系构建转换模型,计算前方监测车辆与本车的真实车距;最后,根据可跨越的同向车行道分界线在连续图像帧中的位置变化计算本车的行驶速度,并依据交通法规判断本车与前方监测车辆之间是否为安全距离.实验结果表明,该解决方案可以有效地识别前车位置、监测安全车距并降低系统成本.     

基于单目视觉的车距测量方法综述

测距是实现车辆安全系统的关键技术,计算机视觉提供人类视觉的计算模型。在总结国内外已有的车辆测距的理论的基础上,比较了机器视觉中单目视觉和立体视觉测距的优缺点,重点总结了国内已有的基于单目视觉的车距测量方法,并给出了相应的原理及测距模型。最后,给出了每一种方法存在的优点和一些不足,并对未来进行了展望。     

行进中车辆临界安全车距的探讨

根据理论分析,推导出高速公路上行进中车辆临界安全车距的计算公式,并以此为依据进行了有关论述。     

一种基于视频传感器的嵌入式车距测试系统

车距检测在智能交通系统中起着重要的作用.研究提出一种基于图像处理技术的汽车追尾碰撞预警方法,利用图像传感器在驾驶过程中实时监测汽车与附近车辆的距离.该技术通过CCD摄像头摄入车辆前方道路状况,由计算机进行主要的数据处理,以现有的车牌定位技术为基础计算车牌面积,根据透视原理判断车辆间是否保持安全距离.当距离过近时,系统将发出警报提醒驾驶员保持车距.     

车距自控系统跟车模型稳定性仿真分析

用仿真分析方法,对可能用于车距自控系统的跟车模型的稳定性作了分析,主要内容包括：选定了３种可能用于车距自控系统的跟车模型,在以通行能力为约束的条件下,以前车突然制动与平稳降速２种典型驾驶行为和行驶车距与车速２种主要车辆行驶参数,对选定的３种跟车模型作了仿真,根据仿真结果给出了适用于车距自控系统的变速控制模型。     

电动堆高车货叉负载中心距检测研究

针对电动堆高车货叉在装载货物时,无法准确检测货物中心距而出现的安全问题,提出了货叉负载中心距检测的系统方案。通过对传感器采集到的数据进行整理分析,得到一种计算货叉负载中心距的算法。将内门架起升前后的货叉负载中心距分别进行计算,采用最小二乘法、多项式和Sigmoid函数对得到的函数关系进行曲线拟合,得到计算货叉负载中心距的算法。通过对误差分析验证的结果表明:所提出的货叉负载中心距的检测算法可以将平均误差率控制在6%左右,能够满足电动堆高车对货叉负载中心距检测的要求,具有较好的使用价值。     

车距自控系统跟车模型稳定性理论分析

车辆跟车运行时的反应时滞可能引起跟车系统的不稳定．为了跟车运行的安全，须研究分析跟车系统的稳定性．运用自动控制理论中的根轨迹法分析跟车模型的稳定性，用根轨迹法求得跟车稳定性分析的根轨迹曲线及其特征根，并据此提出了跟车系统稳定性的时滞参数的数值范围．     

基于移动代理的主动网络安全研究

对基于移动代理的主动网络进行了研究,移动代理作为一种能够在异构网络中主机间自主地进行迁移的代码机制,可用来实现主动网络、设计了一个通用的基于移动代理的主动网络安全框架,其符合主动网络安全工作组提出的主动网络的安全规范,能有效地保护主动结点的资源。     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。     

基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

基于EMA_UKF的移动机器人传感器故障诊断

针对移动机器人多传感器单个或组合故障的情况,提出一种基于EMA_UKF(expected mode augmentation-unscented Kalman filter)方法,用于解决传统固定结构交互多模型算法(FSMM)因模型数量多而造成实时性较差,以及扩展卡尔曼滤波(EKF)计算复杂且精度不高的问题。EMA_UKF方法将期望模型扩张算法(EMA)与无味卡尔曼滤波方法(UKF)相结合,首先利用模型集合自适应来确定期望模型;然后用期望模型扩张初始模型集,通过UKF滤波得到接近真实模型状态的估计结果,判断传感器故障类型。最后,通过与传统的FSMM方法的实验对比,表明该方法能够有效地判断出移动机器人单个或组合传感器故障类型,并且明显地提高了诊断精度。     

移动基站无线传感器网络参数的选取优化

针对已有研究只讨论r<相似文献   

基于GSM的室内无线传感器网络簇头节点

为了实现温室环境信息低功耗、低时延高效无线检测与控制,构建了三层次室内无线传感器网络系统,研制了在网络系统中较关键的具有远程和短距离无线通信功能的网络簇头节点.采用短距离无线通信CC2430模块和全球移动通信系统(GSM)GPRS模块设计网络簇头节点,并利用GSM网络内嵌的TCP/IP协议,设计基于Zigbee技术的无线收发功能程序和GSM网络传输控制功能程序.网络系统试运行表明,网络管理计算机可以随时获取被监测的温室温度等环境信息,与一般无线传感器网络相比,信息传输能耗低、时延小响应快,实现了无线传感器节点和远程管理计算机之间的信息高效无线传输.     

基于RBF神经网络的丙烯腈收率软测量方法

针对丙烯腈生产在线收率的测量问题,通过研究RBF网络的特点,利用其学习时间短且具有良好的逼近性能,及其在建立软测量模型中的较大优越性,采用RBF网络建立丙烯腈收率在线测量的软测量模型,并运用大量实测数据进行训练和仿真.结果表明,该方法可以实现对丙烯腈收率的在线测量,为实现直接质量控制奠定了基础.     

智能移动Agent在网络管理系统中的实现方法研究

移动Agent技术是一门新兴的技术，在网络管理领域有着很好的应用前景。本文介绍了基于移动Agent的网络管理结构模型及其优势所在；针对Java语言的特点，分析了Java语言开发移动Agent的优势及其具体实现方法，并给出了一个实例。     

基于移动智能网MIN的手机签名业务技术研究

数据业务是移动通信发展最迅速的业务之一,与智能网（IN）的融合可以集中数据业务与智能业务两者的优势,具有更广泛的应用前景.移动智能网是可以在移动通信网络上快速、有效地生成智能业务的网络体系结构.首先概述了移动智能网原理,并基于移动智能网提出了手机签名增值业务的解决方案,分析研究了实现该方案的关键技术,并在实现原理、业务流程等方面进行了详细描述.     

基于网络访问项序的移动用户重入网身份识别方法

用户身份的唯一性标识是任何移动商务营销活动所必不可少的一项基础工作.由于多种因素的交叉影响,移动用户大进大出已成为移动运营商面临的普遍现象.一旦用户重新入网,不仅针对旧号码的用户特征刻画记录将完全荒废,而且面向新号码的用户洞察又需要从头开始,并将耗费相当长的时间才能得到完整的用户画像.而另一方面,基于用户资料的移动用户身份识别准确率仅为42%.因此,针对移动用户重入网身份识别的问题,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,通过数据预处理、相似用户集裁剪、用户身份识别等6个步骤来精确定位重入网用户身份.在某电信运营商某地区25 809个用户60d网络访问日志这一数据集上,对所提方法进行了实验,总体准确率为98.32%,验证了方法的可行性与有效性.