检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵苗慧西京学院

学位级别：硕士

近年来,随着先进的驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)和自动驾驶技术的迅速发展,车辆环境感知已经成为一个重要的研究方向。汽车的环境感知功能就是利用传感器收集汽车周围环境的信息来完成的,采集数据的准确度与... 详细信息

近年来,随着先进的驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)和自动驾驶技术的迅速发展,车辆环境感知已经成为一个重要的研究方向。汽车的环境感知功能就是利用传感器收集汽车周围环境的信息来完成的,采集数据的准确度与完整性直接影响后续感知的准确度。当通过单一传感器收集数据信息时,往往存在环境鲁棒性差、盲点检测明显等缺点,严重影响自动驾驶汽车的行驶安全,而多传感器融合检测技术则能够解决这一难题。在众多的传感器中,毫米波雷达能够检测出目标的相对距离、相对速度、相对角度等数据,但容易受到噪声干扰产生伪目标;而通过单目相机能够得到车辆前方目标的宽度和类别等数据,但在阴雨天气、光照不足等环境下对目标检测存在漏检、误检的情况。因此,在自动驾驶环境感知系统中,依据毫米波雷达与单目相机传感器各自的检测优劣势,本论文进行多模信息融合的车辆前方环境感知三维目标检测研究,同时也是一种综合考虑传感器性能和成本的优选方案,以此进一步提高目标检测的准确性和实时性。具体的研究内容包括:(1)提出了对雷达原始探测数据中无效目标信息的滤除方法,它能够更高效的过滤出干扰信息,获取有效的点云目标信息。同时针对滤波后数据点云中Z轴缺失的情况,本文通过使用Pillar expansion的方式,将网格柱扩张技术用到滤波后的雷达点云上,并通过预设柱体的长宽高将雷达点云扩展为点云柱,使其逼近于真实的空间形式。(2)单目视觉部分研究了无锚框的目标检测RTM算法,以单阶段的方式快速生成目标的三维边界框,不需要额外的网络和数据,提高了目标检测的实时性。同时本文提出了一种关键点特征金字塔网络(KFPN)用来进行空间中尺度不变的关键点数据检测。在图像空间预测9个关键点,在三维空间中还原出大小、位置和方向,为后续多模特征信息融合做了准备。(3)在进行多模信息融合时,本论文提出了截锥关联的方式,对该区域内预处理后的雷达数据进行截锥关联,并将截锥关联后得到的毫米波雷达特征信息与视觉特征信息进行特征融合,最后进行回归以此获得更准确的三维检测信息。(4)将在nuScenes数据集中获得的融合算法RTM-Fusion测试结果与单目图像算法、以及与以往融合算法的结果数据进行了对比,并在实际场景中对毫米波雷达和单目视觉RTM-Fusion融合算法进行了实际实验验证,试验结果显示,将本文研究的融合算法运用于真实场景中可以有效的提高汽车前方环境感知的有效性与准确性。

关键词：自动驾驶多模信息融合目标检测环境感知

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基于多模信息融合的电力电缆故障精确定位技术

基于多模信息融合的电力电缆故障精确定位技术

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作者：罗云鹏西安电子科技大学

学位级别：硕士

电力电缆故障已经是电力系统中非常普遍的问题，严重影响着电力系统安全，给社会带来难以预计的经济损失。电缆故障的精确定位是解决故障问题的核心，直接关系到故障定位的快速性和有效性。针对这一问题，论文根据当前电缆故障精确定位... 详细信息

电力电缆故障已经是电力系统中非常普遍的问题，严重影响着电力系统安全，给社会带来难以预计的经济损失。电缆故障的精确定位是解决故障问题的核心，直接关系到故障定位的快速性和有效性。针对这一问题，论文根据当前电缆故障精确定位技术的发展，比较它们的优点与缺点，提出基于多模信息融合的电力电缆故障精确定位技术。论文首先从理论分析的角度阐述电力电缆传输线发生故障的机理，环境因素对于电缆发生故障的作用。针对于不同的电缆故障类型，引入电缆故障源有效冲击放电概念。结合实验室测试数据和MATLAB工具，分别就电缆的低压脉冲测试、路径寻迹和故障信号检测展开讨论，研究在电缆故障源有效冲击条件下的故障信号特征。然后针对电缆故障定位过程中的多模信号，分析传感器原理，设计测量电路，设计整体的硬件电路与系统。对测量电路采用Pspice仿真软件进行电路性能仿真。分析和提取故障信号的特征，设计弱信号检测的硬件和软件抗干扰措施，以应对电缆故障定位过程中遇到的复杂环境干扰。最后采用模糊理论建立故障信息的特征和隶属函数的映射关系，引入模糊估计的思想，对每一个测试点的故障信息进行信息融合，获得最大似然估计点，实现电缆故障精确定位的智能推理。结合在昆山市获得的故障测试数据，对多模信息进行数据融合，得到故障测试的准确信息融合结果，找到电缆故障的精确位置。这表明基于多模信息融合的电力电缆故障精确定位技术很好的实现了故障定位的快速性与有效性，与现行的故障定位技术比较具有明显的优点，实现故障定位的智能化。

关键词：故障定位有效冲击放电多模信息融合模糊理论

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机器人灵巧手的信物融合

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清华大学学报（自然科学版） 2013年第11期53卷 1601-1608页

作者：萧伟孙富春刘华平黄诚清华大学计算机科学与技术系、智能技术与系统国家重点实验室北京100084 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

信物融合在机器人应用中具有重要作用,其关键技术支撑是多模态信息融合技术。该文分析了机器人灵巧手系统中广泛应用的触觉模态和深度模态的特点,采用隐层空间的思想建立了单一模态的动态模型;针对传统Bayes融合在机器人应用中出现的联... 详细信息

信物融合在机器人应用中具有重要作用,其关键技术支撑是多模态信息融合技术。该文分析了机器人灵巧手系统中广泛应用的触觉模态和深度模态的特点,采用隐层空间的思想建立了单一模态的动态模型;针对传统Bayes融合在机器人应用中出现的联合似然易受到不准确似然影响的问题,根据单一模态动态模型的特点,提出了一种具有信任度评价的Bayes多模融合策略。它可以根据当前结果更新信任度评价函数,修正原始不准确似然,动态改善融合策略的适应性和准确性。实验结果表明:该方法可以克服单一模态决策的不足,有效利用多模异构信息的优点进行可靠的融合决策,分类正确率较传统Bayes融合有显著提高。

关键词：机械灵巧手信物融合多模信息融合线性动态系统

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测距成像一体化引信信息融合方法

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红外与激光工程 2021年第11期50卷 359-366页

作者：李宁韦道知张东洋姚良甫空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 空军地面防空训练基地技术保障教研室北京101300

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了... 详细信息

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了两传感器的测量数据不在同一个时间基准上,所以,选择在典型弹目交会的环境下,针对激光测距仪的高频采样与红外导引头的低频采样,使用了一种基于线性插值法的量测数据的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用到延迟时间模型的计算中去。在该模型的基础上,提出了一种基于粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法,并通过与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验得到:在该信息融合方法下,得到的探测角、方位角测量精度均有较大提高,起爆延迟时间的精度因此也得到了提高,从而验证了论文中所提数据融合方法的有效性。

关键词：红外一体化引信粒子滤波多模信息融合扩展卡尔曼滤波

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下肢外骨骼机器人交互力激励估计与稳定性分析

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机器人 2024年第1期46卷 54-67页

作者：汪步云李正正许德章程军梁艺杨鸥安徽工程大学人工智能学院安徽芜湖241000 安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 芜湖云擎机器人科技有限公司安徽芜湖241007

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人... 详细信息

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人机交互力,进而给出了CoM-CoP-CoA(质心-足压中心-加速度合成点)数学表达式,探究了人机交互力对外骨骼助行稳定性的影响。其次,在上述数学表达式的基础上,采用区域比较法,提出了基于矩阵不等式的外骨骼助行稳定性判据。再次,为探究助行速度与稳定裕度的关联关系,通过改进的稳定裕度描述法,提出了一种稳定裕度评价函数,用以优化外骨骼的助行速度。最后,开展了3种助行速度下的人机协同行走对比实验,分析了实验结果,并优化了人机协同行走时的速度。实验结果表明,所提出的稳定性判据和评价函数能够实现对外骨骼助行稳定性的判别及助行速度的优化。

关键词：下肢外骨骼机器人人机交互多模信息融合助行稳定性稳定裕度优化

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制导引信一体化信息融合技术

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电光与控制 2021年第10期28卷 94-98页

作者：李宁韦道知张曌宇马佳顺空军工程大学西安710000

为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感... 详细信息

为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中。在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法。与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度提高了80.45%,方位角测量精度提高了78.61%,从而提高了一体化引信的起爆控制精度。

关键词：制导引信一体化多模信息融合粒子滤波扩展卡尔曼滤波

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双谱段无人机航拍图像融合车辆检测算法研究

双谱段无人机航拍图像融合车辆检测算法研究

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作者：胡世根华中科技大学

学位级别：硕士

近年来随着无人机广泛应用,基于无人机航拍图像的车辆检测算法在智慧城市、军事侦察等众多领域都有广阔的应用前景。现有深度学习方法大多基于可见光航拍图像,但囿于成像方法的局限性,无法在弱光条件下准确检测,而红外图像可与之形成信... 详细信息

近年来随着无人机广泛应用,基于无人机航拍图像的车辆检测算法在智慧城市、军事侦察等众多领域都有广阔的应用前景。现有深度学习方法大多基于可见光航拍图像,但囿于成像方法的局限性,无法在弱光条件下准确检测,而红外图像可与之形成信息互补,二者可在全天时提供充足的目标信息。本文分别从构建双谱段航拍数据集、单谱段车辆检测算法、双谱段融合车辆检测,引入旋转目标检测四个方面展开研究,解决现有双谱段数据集不足,无人机视角下车辆尺度、类别分布不均衡,现有融合方式忽略谱段间差异,密集分布车辆检测框大量重叠导致检测性能不足的问题。针对双谱段航拍数据集短缺现状,本文以双谱段图像特点、航拍图像车辆检测难点指导数据集制作设备选型与拍摄,构造全天时、多场景的可见光-红外航拍图像数据集。为后续单谱段图像车辆检测、双谱段图像融合车辆检测方法的研究提供重要数据支撑,并在多特征层面验证可见光、红外图像之间存在的信息互补性与关联性。针对航拍图像中车辆目标尺度变化大、样本分布不均衡导致检测性能低的问题,本文基于数据集分布提出自适应图像增强与锚定框聚类方法;结合对红外、可见光图像不同信息聚集性的分析,总结其注意力需求并对可见光、红外检测模型添加注意力机制模块。在可见光、红外谱段数据集上分别实验,证明了本文改进方法的有效性。针对现有融合检测方式忽略谱段间差异的问题,本文采用多谱段信息融合思想,在像素级、特征级、决策级融合阶段构建融合检测模型。在决策级提出基于谱段信息丰富度感知的非极大值抑制方法,在特征级提出基于谱段信息感知的多尺度特征融合方法。实验证明提出的两种方法适用于不同场景,通过在不同融合阶段学习谱段权重,融合双谱段图像检测优势,在全天时航拍图像上的检测性能均得到大幅提升。针对密集分布车辆边界框大量重叠导致检测性能下降的问题,进一步引入基于角度分类的旋转车辆检测思想,实验与定性分析证明本文方法只需对融合检测模型进行少量改建,即可实现在输出目标准确位置、几何信息的前提下,解决原有车辆检测模型面对密集分布车辆产生较多漏检、虚检的问题,达到了最优检测性能。

关键词：双谱段航拍图像车辆检测多模信息融合谱段信息感知多尺度特征

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基于多模特征的运动想象BCI空闲态检测

基于多模特征的运动想象BCI空闲态检测

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作者：李辉电子科技大学

学位级别：硕士

脑机-接口(Brain Computer Interface,BCI)系统作为一个“翻译器”,能直接解码人脑的意图,把解析出的命令直接发送给外部设备,实现人脑对外界设备的控制。运动想象脑机接口按照被试的控制方式可以分为同步和异步两种,其中异步BCI系统把... 详细信息

脑机-接口(Brain Computer Interface,BCI)系统作为一个“翻译器”,能直接解码人脑的意图,把解析出的命令直接发送给外部设备,实现人脑对外界设备的控制。运动想象脑机接口按照被试的控制方式可以分为同步和异步两种,其中异步BCI系统把控制权交给被试,能实现理想中的自由控制,提高了系统的体验感和舒适度。基于运动想象的异步系统因为其自发脑电,无害,方便,舒服等优点在残疾人运动功能辅助、中风以及脑瘫等病人康复方面具有潜在的应用价值。本文研究的对象就是运动想象-脑机接口(Motor Imagery-Brain Computer Interface,MI-BCI)异步系统,主要从以下两个方面展开。首先实现异步MI-BCI系统中最主要的难点就在于区别被试的任务状态信号和空闲状态信号。考虑到运动想象作为一种高级认知过程,需要多个脑区间的信息交互来完成,本文在传统共空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)特征提取方法的基础上结合EEG功能脑网络信息,并利用F-score方法对两种模态的特征进行筛选,以实现对异步脑机接口中空闲态的检测。本文在四种不同时间间隔0.5s,1s,2s,2.5s情况下比较了CSP方法,网络属性方法和F-score筛选多模态特征方法的分类准确率和ITR表现,结果显示四种情况下F-score筛选多模态特征方法相比前两种方法均有显著提升。本文还进一步从任务态和空闲态的差异网络结果和F-score有效特征统计排序结果中分析出功能脑网络的连接信息对区分两态信号差异的有效性。从被试差异的角度来看本文提出的方法对于较差BCI表现被试具有更大的提升效果,从而具有更大的实用价值。所有结果可以说明本文提出的多模态特征方法对于空闲状态检测问题的有效性和实用性。此外,本文还进一步研究了利用深度学习进行跨被试空闲态检测的可能性。考虑到脑电数据的高维度时序特征,结构复杂性,本工作提取多个被试组成样本的CSP特征,功率谱特征作为DBN(Deep Belief Network)的输入,提出了包含两个隐层的深度结构,使用训练的该模型进行空闲态检测。结果表明在测试被试不需要进行额外训练的条件下,采用其他被试的已有信息,可以获得0.74的空闲态识别准确率,该结果,从一定程度上说明了,利用DBN学习到的复杂网络结构在跨被试上进行空闲态识别的有效性,为在线MI-BCI提供了一种可选方案。

关键词：异步脑机接口运动想象多模信息融合空闲态深度学习

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路面缺陷智能检测系统与方法综述

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华东交通大学学报 2023年第5期40卷 19-31页

作者：易钰程王靖智朱路李霄熊奎叶盛涛陈嘉豪华东交通大学信息工程学院江西南昌330013 南昌市微轲联信息技术有限公司江西南昌330038

从路面缺陷检测系统组成和特点出发,首先简要回顾了路面缺陷检测系统与传统路面图像处理方法的发展过程。在此基础上,探讨了国内外典型路面缺陷检测系统的现状,包含重型道路状况智能检测系统、轻量化路面质量检测系统,并对检测系统的性... 详细信息

从路面缺陷检测系统组成和特点出发,首先简要回顾了路面缺陷检测系统与传统路面图像处理方法的发展过程。在此基础上,探讨了国内外典型路面缺陷检测系统的现状,包含重型道路状况智能检测系统、轻量化路面质量检测系统,并对检测系统的性能及部分参数进行了描述。然后,详细介绍了基于机器学习、深度学习理论的路面缺陷智能化检测方法的演变历程,重点分析了基于深度学习技术的路面缺陷智能化检测方法国内外的研究进展,主要包含基于区域卷积神经网络、单次多框检测器、YOLO目标检测、Transformer检测模型等路面缺陷智能检测方法。最后,从多模信息融合、双轻量化设备、稳健智能化算法等方面对路面缺陷智能化检测系统的发展趋势和应用前景进行了展望。

关键词：路面缺陷检测系统人工智能深度学习轻量化系统多模信息融合

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