基于视觉模型的车型动态定位

车型识别系统(VehicleRecognitionSystem简称VRS)是智能交通的一个重要课题,文章根据实时提供的汽车图像进行了大量的研究,采用了基于视觉模型的自适应的汽车车体定位算法。该算法采用的是HSI彩色图像空间,HSI彩色空间更适合人的视觉。同时根据基于人眼分辨率的视觉模型自适应地进行汽车彩色图像的边缘检测,根据边缘的垂直投影图和水平投影图来定位车体的左右边界和上下边界,实验结果表明该算法具有较快的速度,完全能满足适时的车型识别系统的要求。     

一种在红外图像中定位人眼的方法

为了实现红外图像人眼的精确定位,提出了一种新的定位红外图像人眼的方法。在已知的一幅红外人脸图像中,通过投影得到人脸区域,根据眉眼区域的梯度变化比较激烈的特点,来得到人眼的大致区域,最后,利用红外图像人眼瞳孔与眼球之间的灰度存在很大差异的特性,采用Robert边缘检测求梯度最大值的方法,精确地定位出人眼。实验证明,该方法对红外图像的人眼定位效果很好,精确度很高。     

人眼定位的边缘强度信息积分投影方法

为了提高积分投影方法对人眼定位的准确性和适用范围,提出了一种在极坐标系下对边缘强度信息进行积分投影的改进方法。基于肤色特征确定出人脸区域,采用Kirsch算子建立边缘强度信息图像,对不同极角方向进行积分投影,确定出人眼角度方向,对人眼所在角度方向的边缘强度进行微分累加运算确定出人眼的极径,从而实现人眼的极坐标定位。实验结果表明,该方法能够有效地提高各种姿态人脸图像中人眼定位的准确性,尤其对于旋转人脸图像的人眼定位,该算法具有良好的鲁棒性。     

基于肤色与特征的快速人脸定位方法研究

根据在线考试安全监控的特点,针对视频流图像提出一种基于肤色模型和特征定位的快速入脸定位算法,并建立了系统原型,适用于实际网络在线考试中的身份认证。该方法以普通PC摄像头作为图像采集设备,以采集的视频流为数据源,截取视频流中的单帧图像,通过转换彩色空间、入脸肤色建模、后处理操作实现了入脸定位,通过图像马赛克、边缘提取,显著特征点定位等技术定位入脸图像的各特征点。在此基础上通过入眼定位实现了在视频流中对于人脸的跟踪算法研究。试验结果表明,所实现的入脸检测适用于近距离入脸的检测,定位速度快,误检率低,可以在实时系统中应用。     

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。     

基于人眼视觉感知的场景明暗适应动态过程模拟

针对现有计算机真实感图形学及虚拟现实主流显示算法不能表现当环境光强骤变时人眼对场景感知变化的缺陷,提出并实现了一个基于人眼感光细胞亮度响应机制的明暗适应过程模拟的增强显示新算法.该算法首先针对人眼中视锥细胞和视杆细胞不同的生理反映机制,利用了双边滤波方法建立起感光细胞接受光刺激后同周边细胞之间的作用关系模型,然后在不同亮度环境下建立起亮度随时间响应的变化模型.结合图像高动态范围图像的色调映射处理模型及实验心理学中的经验模型,并经实验调整不同环境亮度下的生理适应值,通过逆响应变换及颜色适应变换,最终在三维场景中较为逼真地模拟出人眼在明暗适应过程中的对场景的动态感知变化.     

视觉感知式场景文字检测定位方法

针对自然场景中复杂背景干扰检测的问题,本文提出一种基于视觉感知机制的场景文字检测定位方法。人类视觉感知机制通常分为快速并行预注意步骤与慢速串行注意步骤。本文方法基于人类感知机制提出一种场景文字检测定位方法,该方法首先通过两种视觉显著性方法进行预注意步骤,然后利用笔画特征以及文字相互关系实现注意步骤。本文方法在ICDAR 2013与场景汉字数据集中均取得较有竞争力的结果,实验表明可以较好地用于复杂背景的自然场景英文和汉字的检测。     

面向软面料自主抓取的机器人视觉检测与定位

服装软面料容易发生毛刺、褶皱、折叠和模糊等现象,给服装机器人自主上下料系统的视觉边缘检测与定位的准确性带来了较大的挑战。为了克服上述问题,本文提出了一种基于双重滤波的自适应边缘定位方法,可用于引导服装机器人实现软面料的自主抓取操作。首先采用高斯滤波、形态学滤波对图像进行平滑处理,然后基于边缘梯度信息计算Canny算子自适应阈值完成边缘检测,最后对提取到的边缘特征坐标进行定位。实验结果显示：方法在服装软面料构成的真实数据集上测试时,表现出良好的有效性(准确率≥96%)和鲁棒性。该方法对服装机器人的自主上下料操作具有良好的应用价值,对智能服装工厂的构建具有积极意义。     

基于人眼定位的人脸检测与归一化算法

文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法。首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心。对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸。最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作。实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能。     

采用动态HMM概率分布模型的人眼精确定位

从含有复杂背景的单幅灰度图像中精确定位人眼仍是一个尚未完全解决的复杂问题.为了对图像中的人眼进行精确定位,提出了一种基于动态HMM概率分布模型的人眼精确定位方法,该方法采用了含状态持续时间的动态观测符号概率分布HMM模型,首先用虹膜网格采样方式和特殊的特征提取办法来抽取观测序列;然后通过对观测序列进行评估来控制采样网格大小,并动态修正观测符号概率分布.这样无需对图像进行旋转、缩放和匹配运算,即可对图像中的人眼进行精确定位.实验结果表明,该方法检测效率较高、算法鲁棒,并具有较高的定位精度.     

智能车载感知与侧翻预警系统的设计

为了防止汽车在行驶过程中发生侧翻,使汽车始终处在安全工况下行驶,减少交通事故,设计了一种基于ARM9的智能车载感知和侧翻预警系统,对汽车在途行驶时的侧倾角和侧倾角速度进行监测,并采用多阶递推模型对汽车侧倾姿态进行预测,当预测到侧倾达到极限工况时发出报警信息,提醒驾驶人员注意并采取相应减少侧向加速度的措施,从而达到预防汽车侧翻事故的发生,并基于VB2005,Matlab和NIMeasurement Studio开发了车载感知与侧翻预警系统软件,进行了系统仿真。实车道路试验与系统仿真实验进行了比较,结果表明:车载感知和预警系统能够及时准确预测汽车侧翻,提高汽车主动安全。     

基于动态能量感知的云计算任务调度模型

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。     

Effect of button location on driver's visual behaviour and safety perception

Although buttons are a frequently used type of control in car interiors, little research has been undertaken on how the usage of buttons affects the visual behaviour of the driver. In this study, the aim was to analyse the effect of push button location and auditory feedback on drivers' visual time off road and safety perception when driving in a real traffic situation. The effect of six button locations (five on the centre stack, one near the gear stick) was tested. Drivers' visual behaviour was studied in real traffic on a motorway. An eye tracking system recorded the visual behaviour of eight drivers who, in 96 repeated trials each, were instructed to press a specific button. Data analysis focused on the drivers' visual time off road and safety perception in relation to the location of the button to be pressed. Auditory feedback did not show a significant effect on visual time off road. The time off road increased significantly as the angle increased between the normal line of sight and button location for the five buttons placed on the centre stack. Results for the button located close to the gear stick, with the highest eccentricity, produced a short time off road. This unexpected finding is discussed in terms of three potential explanations: 1) the role of perceptual discrimination; 2) risk perception; and 3) motor control.     

基于偏振光辅助定向的车辆自主式导航方法研究

针对车载惯性导航系统运动学辅助算法中, 航向角误差发散,无法长时间得到高精度、高可靠性导航参数的问题,提出一种基于大气偏振光分布规律高精度定向的运动学辅助惯导精度提高算法。通过车载偏振光传感器系统测量解算获得的航向角信息和车辆动态数学模型提供的虚拟位置与速度观测量,与惯性导航系统的输出一起,利用多源信息融合技术进行导航参数的滤波估计,结果能实时反馈校正惯性导航系统和车辆动态数学模型。通过计算机仿真与分析表明,该改进的惯性导航系统辅助方法能够有效抑制航向角误差发散,定位精度较纯惯导及传统惯导运动学辅助方法显著增强,且对最终实现陆地作战车辆精确可靠的自主导航定位具有一定的工程应用价值。     

基于视觉传感器的道路前方车辆模型研究

车辆几何模型是基于视觉传感器的车辆检测系统的重要部分。为了提高前方车辆检测的鲁棒性,利用车尾轮廓的几何特征构建了世界坐标系的车尾模型,通过坐标系变换给出了视觉传感器坐标系的车尾模型,进而导出图像车尾模型,并给出了车尾模型参数的表达式及其与现实世界中车尾几何参数的对应关系,明确建立了图像中车辆位置和大小的关系。实验表明:将该模型应用于车辆检测可以抑制图像中不符合车辆透视关系的错误识别,能有效提高车辆检测的鲁棒性。     

基于MSC Nastran的前副车架动刚度分析

设计某A级乘用车的前副车架,并用HyperMesh建立其有限元模型,用MSC Nastran的模态频率响应方法对该前副车架进行动刚度分析,得到相关频率的动刚度值.对该前副车架悬置点的动刚度分析可以为车辆NVH性能提供理论参考.     

基于高斯混合模型和AdaBoost的夜间车辆检测

针对夜间车辆检测精度相对不高的问题,提出通过构建车头灯对空间几何关系的高斯混合模型（GMM）和采用逆投影车辆样本的AdaBoost分类器准确检测夜间车辆的方法。首先,在交通场景中根据车头灯对的空间位置关系设置逆投影面,通过图像预处理粗定位车灯区域;其次,在逆投影图像下利用车头灯对的空间几何关系构建车灯对的高斯混合模型,初步匹配车头灯对;最后,采用逆投影车辆样本,利用AdaBoost分类器进一步准确检测车辆。实验在3个交通场景的检测结果表明,与原始图像下的AdaBoost方法相比,所提方法的检测率提高了1.93%,漏检率降低了17.83%,误检率降低了27.61%;与D-S （Dempster-Shafer）证据理论方法相比,检测率提高了2.03%,漏检率降低了7.58%,误检率降低了47.51%。所提方法提高了相对检测精度,减少了地面反光和影子等的干扰,满足交通场景中夜间车辆检测的可靠性和准确性的要求。     

基于Markov模型的动态电压调节策略

基于Markov模型,针对具有离散工作电压模式的处理器提出了一种动态电压调节策略MKBVSP（Markov based voltage scaling policy）。MKBVSP能够根据工作负载的需求变化实现处理器工作模式的动态切换,达到系统性能与能耗之间的平衡。实验结果表明,MKBVSP策略能够在更大程度上降低系统平均能耗,最大比率可达58%。