基于DSP的前方车辆位置关系辨识研究

为提高前方车辆位置关系辨识效能,提出利用基于统计特性的图像识别算法辨识前方车辆位置关系。通过车载CCD实时获取道路图像信息,使用最小二乘法进行车道线拟合,结合道路图像同侧上、下车道标识线的斜率关系判定道路线形,以车道中线标定前方车辆位置;基于图像统计特性进行前方车辆识别,计算车辆标识点至车道中线的距离,通过与设定的阈值进行比较来确定前方车辆与自车的位置关系。实验结果表明,该算法能够有效降低由树阴和路面油污对辨识所造成的影响,抗干扰能力强,对不同曲率的道路具有良好的适应性。     

基于AKF和RLS的车辆簧载质量辨识研究

实际应用中,车辆负载会随着乘客和货物的变化而发生显著改变.提出结合自适应卡尔曼滤波器(AKF)与递推最小二乘算法(RLS)进行车辆簧载质量的在线辨识.首先,采集四分之一车辆悬架的簧载振动加速度、动行程及车轮垂向加速度信号,对车辆悬架系统中的簧载质量和车轮的绝对速度进行估计,进而由遗忘因子递推最小二乘算法辨识车辆簧载质量.分析了在不同路面等级下,卡尔曼滤波器的过程噪声协方差和测量噪声协方差对悬架状态估计精度的影响.仿真结果显示,在选取与车辆行驶路面等级匹配的过程噪声协方差和测量噪声协方差时,车辆悬架状态参数的估计精度较高,并能够在线准确地辨识得到车辆的簧载质量值.     

用多项式预测滤波消噪的传感器动态特性辨识

在利用传感器进行动态测量时,为了得到精确的测量结果,需要建立传感器动态特性的数学模型,传感器动态特性可以通过系统辨识得到.但是,测量噪声的存在,使得辨识得到的传感器动态特性与实际动态特性存在一定误差,影响到测量系统的精度.为了解决该问题,本文讨论了多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法对传感器输出信号进行滤波消噪.然后,利用消噪后的信号,通过系统辨识方法建立传感器动态特性的数学模型.研究表明,采用本文研究的方法可以克服测量噪声对传感器动态特性辨识的影响,并将该方法用于薄膜热电偶的动态特性辨识.     

结合目标检测与双目视觉的三维车辆姿态检测

随着城市规模的发展,车辆的需求在与日俱增,同时对自动驾驶技术的需求也在不断提高.为了增强自动驾驶系统对路面车辆的信息掌握能力,提出一种车辆姿态检测方法.首先利用基于深度学习的目标检测方法获取车辆在二维图片上的信息,结合深度相机利用双目视觉获取车辆的关键三维空间信息;然后综合二维与三维信息建立三维空间坐标,经过计算后实现车辆的三维边框绘制,绘制的三维边框能辅助区分出车辆在空间上的方位.文中方法为端对端方法,不需要其他额外的输入信息,能够实时展示在相机中.实验结果表明,该方法针对常见的路面停车场景有较好的识别效果,对自动驾驶系统有较好的辅助作用;对比目前流行的三维边框计算方法也展示了其准确性.     

车辆系统的非线性行驶动力学响应

深入研究车辆在粗糙路面行驶而激励引起的非线性振动响应,对揭示复杂动态响应机理和提升动力学性能具有重要的理论意义与工程价值.首先,本文利用运动非线性机制,建立质心垂向平移和绕质心俯仰的两自由度车辆系统的力学模型,利用拉格朗日方程导出系统的非线性运动微分方程,分析自由振动系统的非线性回复力、势能曲线特性及平衡点稳定性.其次,针对自由振动系统,分析线性近似系统的频率比随参数的变化规律,又利用谐波平衡法分析非线性近似系统的幅频曲线特性.最后,针对强迫振动系统,利用数值方法得到系统的阻尼、路面波长及波幅对幅频响应曲线的影响规律.结果表明,新型车辆模型具有复杂非线性动力学特性,为行驶车辆系统提供参数设计和揭示振动机理提供理论参考.     

基于稀疏表示的系统辨识方法

基于信号的稀疏表示理论提出一种线性时不变系统辨识方法.该方法利用线性调频信号作为线性时不变系统激励输入信号,在利用传统方法进行系统辨识前利用稀疏分解算法对系统输出信号进行噪声处理.线性调频信号具有较好的时频聚集特性,线性时不变系统的输出也将具有很好的时频特征,利用基于Gabor字典的稀疏分解将能有效地提取输出信号中的有效分量,滤除其中的噪声成分,提高系统辨识的精度.仿真实验表明,本文提出的方法在低信噪比情况下,辨识效果好于传统方法.     

野草入侵模糊算法的半主动空气悬架研究

为了抑制由路面不平引起的车辆振动,结合磁流变阻尼器和空气弹簧的变阻尼/刚度特性,设计了含内置永磁体式磁流变阻尼器的半主动空气悬架系统.基于电磁学原理,对内置永磁体式磁流变阻尼器的力学特性建模.建立了1/4车辆二自由度动力学模型,并利用野草入侵算法对常规模糊算法规则进行优化,开发了野草入侵-模糊混合控制策略对内置永磁体磁流变阻尼器的空气悬架进行半主动控制.为验证该控制策略在磁流变空气悬架的半主动控制效果,进行了C级路面随机输入及凸块脉冲输入仿真分析,仿真结果可知,野草入侵-模糊控制策略能有效地提高半主动悬架系统的综合性能.并且通过台架试验进一步表明,利用该控制策略能够使车身振动加速度及悬架动挠度分别减小25.87%、35.13%.     

非最小相位SIMO系统的盲辨识方法

提出一种非最小相位SIMO系统的盲辨识方法.SIMO系统的多个输出可重新组合为具有循环平稳特性的输出序列,利用信号子空间与噪声子空间正交的特性,可求解系统的模型参数.该方法能辨识最小相位对象的结构参数,对非最小相位对象以及具有无限冲击响应的对象同样有效.该方法运算复杂度低,辨识速度快.仿真结果验证了其有效性.     

一种基于彩色路面区域分割的候选车辆区域视频检测方法

提出了一种基于彩色路面区域分割的候选车辆视频检测方法.该方法首先根据路面部分颜色的分布特点从单帧彩色图像中分割出路面部分并完成路面区域背景的初始化,然后通过对路面区域运用背景差方法和相关后处理过程进行动静态候选车辆的检测和分割.由于采用一种双背景策略能够在车辆检测的同时完成背景的训练和替换更新,该算法克服了传统背景差算法背景更新时容易存在误差累积以及对环境光线变化敏感的缺点,实现简单、稳健性好,可以满足交通视频监控系统中背景更新和车辆检测的实时性处理要求,实验结果证明了该方法的有效性.     

路况视频中HSV彩色不变量阴影检测法研究与改进

为解决视频检测中车辆阴影的影响,研究了常用的基于HSV彩色不变量的阴影检测方法,指出对于路面区域,阴影覆盖前后色调H分量和饱和度S分量近似不变的特性不总是成立,并以实例证明色调变换的奇异性也将导致该方法受限,继而提出了一种改进算法,利用两个色彩分量的变化量之比近似不变的特性进行阴影检测,其更适合路面环境.实验结果证明,所提出的改进算法能够较好地分离车身及其阴影,有助于准确提取交通信息.     

一种基于图像信息熵的自适应滤波算法

提出一种基于图像最小信息熵的自适应滤波算法,利用局部信息熵最小的办法估计图像中的噪声感染程度,从而自适应地确定修正后的Alpha均值滤波器中滤波窗口的大小和去掉灰度最大和最小的像素个数,然后进行滤波。实验结果表明此算法较现有的中值滤波和均值滤波器的滤波能力有显著提高,而且在图像的局部特征和细节保持方面优于现有的滤波算法,并克服了修正后的Alpha均值滤波器非自适应性的弱点。     

PhotoshopCS3／CS4滤镜剖析

滤镜是Photoshop中功能最丰富、效果最奇特的工具之一。该文通过对PS滤镜及其案例分析,探讨如何深入地学习PS滤镜,充分发挥PS的滤镜功能,从而制作出绚丽多姿、风格迥异的图像。     

衰减因子自适应估计卡尔曼滤波比较研究

针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值,并与强跟踪滤波器进行了对比研究。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能自适应地估计出衰减因子的大小,抑制卡尔曼滤波估计的发散,滤波精度要高于强跟踪滤波器;且其推导形式简单、计算量小、适合于在线运算。     

Photoshop CS3/CS4滤镜剖析

滤镜是Photoshop中功能最丰富、效果最奇特的工具之一。该文通过对PS滤镜及其案例分析,探讨如何深入地学习PS滤镜,充分发挥PS的滤镜功能,从而制作出绚丽多姿、风格迥异的图像。     

卡尔曼滤波计算方法研究进展

本文简要回顾了卡尔曼滤波研究的发展历程，重点对卡尔曼滤波及其在改善数值稳定性，提高计算效率等数值计算方面的研究与发展进行了综述，对ＱＲ分解，Ｕ－Ｄ分解，奇异值分解等在卡尔曼滤波，状态与偏差分离波及并行滤波与分散滤波等方面应用的新进展作了介绍。     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

K分组合型Bloom Filter方法的设计

Bloom Filter是一种采用位向量表示数据集合并利用Hash函数支持有效数据查找的方法.它能够很好地判定某个元素是否属于给定的集合.拆分型Bloom Filter是Bloom Filter的一种改进,它能较好地缓解分布式环境下集合元素动态增长导致的查找误称率增大问题.作为一种新的K分组合型Bloom Filter,通过与Bloom Filter和拆分型Bloom Filter比较分析的结果表明,该方法能够在误称率、向量空间和平均判定时间3个指标中得到较好的平衡.     

Linux系统下使用Iptables构建防火墙

介绍了Linux系统下防火墙的发展过程及其工作原理,研究了Netfilter提供的功能和Iptables命令的用法,在此基础上建立了一系列实用的防火墙策略和规则。通过具体实例分析了如何运用这些规则来构建满足用户需求的防火墙。     

TMS320F2812芯片ADC模数转换精度的分析

TMS320F2812是高集成、高性能指令控制应用芯片,但其ADC模数转换单元易受干扰,精度差。本文从实际应用的角度出发,通过比较硬件滤波、电源滤波、软件滤波、工作时钟频率、ADC转换窗口、外部RAM等外围设计因素,提出了电源、软硬件滤波综合方案,以提高ADC模数转换精度。     

Some improvements for image filtering using peer group techniques

An image pixel peer group is defined as the set of its neighbor pixels which are similar to it according to an appropriate distance or similarity measure. This concept has been successfully used to devise algorithms for detection and suppression of impulsive noise in gray-scale and color images. In this paper, we present a novel peer group-based approach intended to improve the trade-off between computational efficiency and filtering quality of previous peer group-based methods. We improve the computational efficiency by using a modification of a recent approach that can only be applied when the distance or similarity measure used fulfills the so-called triangular inequality property. The improvement of the filtering quality is achieved by the inclusion of a refinement stage in the noise detection. The proposed method performs according to the following steps: First, we partition the image into disjoint blocks and we perform a fast classification of the pixels into three types: non-corrupted, non-diagnosed and corrupted; second, we refine the initial findings by analyzing the non-diagnosed pixels and finally every pixel is classified either as corrupted or non-corrupted. Then, only corrupted pixels are replaced so that uncorrupted image data is preserved. Experimental results suggest that the proposed method is able to outperform state-of-the-art methods both in filtering quality and computational efficiency.