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1.
于红绯  刘威  袁淮  赵宏 《电子学报》2017,45(1):173-180
鱼眼相机成像视角大,获得信息丰富,在车载应用中具有广阔应用前景.本文提出了一种适用于移动单目鱼眼相机的运动目标检测方法.首先,提出一种子块运动补偿模型补偿图像背景运动,解决了现有运动补偿模型对强视差背景补偿效果不好的问题.其次,在子块运动补偿模型参数求解时,通过引入自车运动参数简化模型参数个数,并结合直接方法求解,避免了传统基于特征点匹配方法求解参数时易受误匹配特征点影响的问题.然后,针对鱼眼相机的成像形变问题,本文提出了一种三平面校正方法获取鱼眼图像的子块运动补偿图像.最后,利用鱼眼图像的子块运动补偿图像和真实拍摄图像的差异信息实现运动目标检测.多种测试场景下的实验结果表明了本文方法的有效性.  相似文献   
2.
一种新的基于单目视觉的广义障碍物检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘威  于红绯  杨恒  段勃勃  袁淮  赵宏 《电子学报》2011,39(8):1793-1799
 障碍物检测是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一.本文提出一种新的基于特征点道路面投影位移矢量的单目视觉广义障碍物检测方法.基于道路平面假设,利用特征点估计相机自运动参数,并利用此参数对相机的旋转运动进行补偿.利用逆透视投影变换,分别推导并证明了道路平面上的点和障碍物上的点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系.提出了一种区间统计方法,实现了相机位移矢量的鲁棒估计.最后,通过分析连续图像特征点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系,实现了广义障碍物检测.各种场景下的实验结果表明,该方法能够检测任意类型、形状的障碍物.与传统的运动补偿方法相比,具有更好的鲁棒性和准确性.  相似文献   
3.
随着现代社会信息交流的发展,传统的单机和网络办公自动系统已不能适应数据多样化、数据大型化、信息交流复杂的需求,因此,基于群件的办公自动系统应运而生,它非常适合处理强交互性,控制复杂的信息,本文着重介绍群体概念和多媒体技术,讨论了基于群件的多媒体办公室自动化系统的实现。  相似文献   
4.
于红绯  刘威  袁淮  赵宏 《电子学报》2013,41(9):1831
自运动参数估计是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一。本文提出了一种适用于鱼眼相机的自运动参数异步估计方法。该方法通过特征分类及虚拟面投影,对旋转运动参数和平移运动参数分步估计。解决了以往算法中,旋转参数和平移参数同时估计时,二者相互影响的问题,提高了估计精度。本文首先利用平台运动特性简化相机运动模型,并根据不同距离不同位置的景物对运动参数估计的作用,对背景特征进行分类。分析并推导了各类特征的运动规律。然后根据运动规律,利用远处背景及一般背景特征估计旋转运动参数,利用地面特征估计平移运动参数。实验结果表明,本文方法不易受光照和干扰点影响,同一些经典方法相比,本文方法更具准确性和鲁棒性。  相似文献   
5.
一种夜晚道路环境下的后方车辆检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
目前,基于视觉传感器的车辆检测已经成为车辆驾驶辅助领域的研究热点。但是迄今为止,大多数研究集中在白天好的光照条件,对夜晚条件下的车辆检测研究较少。本文提出了一种基于车灯的夜晚道路环境下的车辆检测算法,利用摄像机采集实时图像来检测自车后方的车辆。首先,基于亮度信息提取夜晚环境图像中的光亮目标物,然后,对提取的光亮目标物进行验证,去除路灯等干扰光源,从而得到真正的车辆头灯;最后,按照基于知识的方法,对提取到的车灯进行组合,并对组合后的车灯对进行验证,从而检测出夜晚道路环境下的车辆。实验结果表明本文算法易于实现,识别率高,适应性好。  相似文献   
6.
基于多条件随机场模型的图像3D空间布局理解   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘威  周婷  袁淮  赵宏 《电子学报》2017,45(2):328-336
图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的方向纹理特征、颜色特征以及图像中超像素的位置和形状特征,建立各尺度的超像素图像中超像素的特征表达;最后,为各尺度的超像素图像分别构建相应的条件随机场模型,并应用D-S证据合成理论对多个条件随机场模型的推断结果进行集成,实现对图像3D空间布局的理解.在公共数据集GC和KITTI Layout上的实验结果表明,同已有算法相比,本文提出的算法提高了图像3D空间布局理解的准确率.  相似文献   
7.
目的 深度学习在自动驾驶环境感知中的应用,将极大提升感知系统的精度和可靠性,但是现有的深度学习神经网络模型因其计算量和存储资源的需求难以部署在计算资源有限的自动驾驶嵌入式平台上。因此为解决应用深度神经网络所需的庞大计算量与嵌入式平台有限的计算能力之间的矛盾,提出了一种基于权重的概率分布的贪婪网络剪枝方法,旨在减少网络模型中的冗余连接,提高模型的计算效率。方法 引入权重的概率分布,在训练过程中记录权重参数中较小值出现的概率。在剪枝阶段,依据训练过程中统计的权重概率分布进行增量剪枝和网络修复,改善了目前仅以权重大小为依据的剪枝策略。结果 经实验验证,在Cifar10数据集上,在各个剪枝率下本文方法相比动态网络剪枝策略的准确率更高。在ImageNet数据集上,此方法在较小精度损失的情况下,有效地将AlexNet、VGG(visual geometry group)16的参数数量分别压缩了5.9倍和11.4倍,且所需的训练迭代次数相对于动态网络剪枝策略更少。另外对于残差类型网络ResNet34和ResNet50也可以进行有效的压缩,其中对于ResNet50网络,在精度损失增加较小的情况下,相比目前最优的方法HRank实现了更大的压缩率(2.1倍)。结论 基于概率分布的贪婪剪枝策略解决了深度神经网络剪枝的不确定性问题,进一步提高了模型压缩后网络的稳定性,在实现压缩网络模型参数数量的同时保证了模型的准确率。  相似文献   
8.
针对多核体系平台上充分、有效地发掘目标程序中各种可用并行性的需求,通过引入"层次关系"、"等价关系"和"特性权重"的支持,提出了一种扩展的TStreams模型,并在此基础上实现了一个基于可声明并行性的程序并行优化框架(FAPOF).该框架支持用户对算法的并行特性进行多角度、多粒度的描述并指定适用的各类并行优化规则.基于用户描述,框架可以编译驱动的方式评估各种优化决策的组合,以半自动化的方式对目标程序进行并行优化.由此可将优化过程中程序员原本复杂、困难的并行优化的"决策"工作转化为可用并行性的"描述"工作.实验结果表明,此方法显著地降低了并行优化的难度,提高了并行优化的效率.  相似文献   
9.
基于单目视觉的自车运动参数鲁棒估计   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种适用于结构化道路的自车运动参数鲁棒计算方法.该方法通过建立双线性增量自运动模型,选择车道线和道路导向箭头上的角点作为路面特征点,利用连续两幅图像的多对匹配的特征点对模型进行求解,从而估计出自车运动参数.实验结果表明该方法不容易受光照和背景的影响,在结构化道路上能够准确地估计自车运动参数.同时该方法计算量小,能够满足实时性要求.  相似文献   
10.
特征提取是模式识别中的一个关键问题.为解决现有的基于灰度空间和梯度方向的小波特征用于目标物分类检测时对光照及背景噪声敏感的问题,提出一种改进的小波特征提取算法,即对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)基于HSV颜色模型的V通道分量进行小波金字塔式分解,然后取塔式分解得到的小波系数幅值,对其进行归一代处理,最后进行阈值化处理.将改进的算法应用于基于单目视觉的静态图像后方车辆检测系统中,实验结果表明其能显著提高车辆识别效果,增强系统的鲁棒型.  相似文献   
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