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利用磁干扰原理,无线传感器网络可以对车流量、车速等进行实时监测,逐渐被用于智能交通领域。本文深入研究了车辆磁干扰的特征及其提取方法,提出了一种自适应状态机车辆检测算法。实验表明该算法可以达到对车辆的准确检测。 相似文献
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复杂场景下的车牌目标存在大倾角、远距离、光照不均等负面因素,极大地加剧了车牌识别的难度。针对上述问题,提出了一种新的车牌识别算法RD-LPRNet,该算法首先采用改进空间变换网络RNet预测仿射变换参数,对存在大倾角的车牌进行几何矫正;接着构造基于自适应注意力机制的去噪网络DNet,以真实-标准车牌对为训练数据,提高网络提取有效特征、剔除无效噪声信息的能力;最后基于LPRNet,改进其网络输入结构以丰富初始输入特征,提高训练收敛速度;添加深度分离卷积瓶颈结构,增强网络的特征提取能力;加入残差卷积替代特征拼接实现更高效的特征融合与传递。对CCPD、CLPD、PKUdata、OpenITS以及本文人工采集的车牌数据的测试结果表明,RD-LPRNet在复杂场景下表现出更高的识别性能。 相似文献
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基于磁阻传感器的物联网在城市交通检测中逐渐被大规模应用,但城市中的地下高压电缆会产生磁场辐射,形成大范围、长时间的磁场干扰,而传统的车辆检测算法大都没有考虑到这类磁干扰,导致了误检率过高.本文提出了抗干扰的车辆检测算法,基于高压电缆磁场模型分析了磁干扰信号的特征,设计了广义形态滤波器过滤干扰信号,然后利用双阈值机制实现了车辆检测算法.实验结果表明,在高压电缆磁干扰环境下,该算法的车辆检测准确度在98%以上,优于传统算法. 相似文献
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