检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2018年第7期44卷 25-31页

作者：李飞琦鲍泓潘峰潘卫国吴桃北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

为降低智能车导航中先验地图采集及事后路网数据处理的复杂度,利用多项式拟合的策略生成路口轨迹,同时提出基于经纬度和航向角的坐标系旋转方法,在拟合出路口轨迹后使用Dijkstra算法进行全局路径规划。以"京龙"智能车为实验... 详细信息

为降低智能车导航中先验地图采集及事后路网数据处理的复杂度,利用多项式拟合的策略生成路口轨迹,同时提出基于经纬度和航向角的坐标系旋转方法,在拟合出路口轨迹后使用Dijkstra算法进行全局路径规划。以"京龙"智能车为实验平台采集路网数据进行测试。结果表明,该拟合策略可在减小偏差的基础上实现全局路径规划功能,能够满足智能车的安全行驶要求。

关键词：智能车路径规划多项式拟合坐标旋转先验地图

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基于Faster RCNN的智能车道路前方车辆检测方法

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计算机工程 2018年第7期44卷 36-41页

作者：史凯静鲍泓徐冰心潘卫国郑颖北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上的前方车辆检测能力。... 详细信息

使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上的前方车辆检测能力。实验结果表明,与深度卷积神经网络方法相比,该方法提高了车辆检测的准确性和鲁棒性,具有一定的泛化能力。

关键词：智能车前方车辆深度卷积神经网络训练模型准确率

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基于单目视觉的车辆下边沿估计和逆透视变换的车距测量

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计算机工程与科学 2020年第7期42卷 1234-1243页

作者：王永森刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精... 详细信息

前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精度车距测量。该方法首先通过对车辆关键点估计和几何关系模型完成对车辆下边沿的估计,然后从中计算测距关键点,再利用基于点的逆透视变换测距模型进行距离计算。实验结果表明,与其他基于单目视觉的车辆测距方法相比,该方法提高了测距的精度和稳定性。

关键词：单目视觉车辆测距视觉测距逆透视变换自动驾驶汽车

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一种基于TX2平台的改进YOLOv3红绿灯检测算法

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汽车技术 2021年第8期 1-6页

作者：常飞翔刘元盛李中道路铭张军北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法。从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线... 详细信息

针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法。从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线数据测试中,模型的平均精度提高了34%,参数量压缩至11.9%,帧速率可达18帧/s,在实际环境测试中,对不规则摆放的园区红绿灯以及10 km实际路段下红绿灯的正确识别率分别为94.75%、92.7%。

关键词：红绿灯识别 YOLOv3 TX2平台锚框模型压缩

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军用补给舰船路径规划改进混合算法

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计算机工程与应用 2015年第1期51卷 243-249页

作者：孔垂超田景文高美娟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

针对军用补给舰船路径规划问题,需要找出各个配送节点之间的最短路径,用以指导军用补给舰船的调度,提出一种将粒子群优化算法与改进的遗传算法相结合的新方法,规划补给舰船的路径,使其能够快速有效地为战斗舰船配送军用物资。对基本遗... 详细信息

针对军用补给舰船路径规划问题,需要找出各个配送节点之间的最短路径,用以指导军用补给舰船的调度,提出一种将粒子群优化算法与改进的遗传算法相结合的新方法,规划补给舰船的路径,使其能够快速有效地为战斗舰船配送军用物资。对基本遗传算法进行了改进,然后将其与粒子群算法中相结合,同时利用粒子群算法来对遗传算法的变异方向进行引导,加快了其收敛速度,使得算法的效率和功能得到了很大提高。通过对该改进混合算法求解海战军用物资运输路径优化问题的性能进行仿真,并与自适应遗传算法和免疫遗传算法进行对比分析,验证了提出的算法的优点和有效性。

关键词：路径规划遗传算法粒子群算法改进混合算法

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一种基于帧间关联的实时车道线检测算法

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计算机科学 2017年第2期44卷 317-323页

作者：李超刘宏哲袁家政郑永荣北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

为了更好地满足车道线检测的实时性和鲁棒性要求,提出一种基于帧间关联的车道线检测算法。根据道路图像的特征,将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,再根据自适应阈值边缘提取检测算法,在提取过程中对原图像进行... 详细信息

为了更好地满足车道线检测的实时性和鲁棒性要求,提出一种基于帧间关联的车道线检测算法。根据道路图像的特征,将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,再根据自适应阈值边缘提取检测算法,在提取过程中对原图像进行区域划分,利用改进的Hough变换得到车道候选线,建立动态的ROI,通过帧间关联方法实现对车道线模型的约束和更新。实验结果表明,基于帧间关联的车道线检测方法不仅降低了图像数据的运算量,缩减了算法的执行时间,而且提高了算法的鲁棒性。

关键词：车道线检测帧间关联边缘检测 Hough变换动态ROI

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基于改进Enet网络的车道线检测算法

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计算机科学 2020年第4期47卷 142-149页

作者：刘彬刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

针对实际驾驶环境中道路场景及车道线复杂多样的问题,提出一种基于改进Enet网络的车道线检测算法。首先,对Enet网络进行剪枝和卷积优化操作,并利用改进的Enet网络对车道线进行像素级图像语义分割,将车道线从图像中分离出来。然后,采用DB... 详细信息

针对实际驾驶环境中道路场景及车道线复杂多样的问题,提出一种基于改进Enet网络的车道线检测算法。首先,对Enet网络进行剪枝和卷积优化操作,并利用改进的Enet网络对车道线进行像素级图像语义分割,将车道线从图像中分离出来。然后,采用DBSCAN算法对分割结果进行聚类处理,将相邻车道线区分开来。最后,对车道线聚类结果进行自适应拟合,得到最终的车道线检测结果。该算法在香港中文大学的CULane数据集上进行了训练和测试,结果表明,其标准路面检测准确率达到96.3%,各种路面综合检测准确率为78.9%,图像帧处理速度为71.4fps,能够满足实际驾驶环境中的复杂路况和实时性需求。此外,该算法还在图森未来的TuSimple数据集和实采数据集LD-Data上进行了训练和测试,均取得了实时性的检测结果。

关键词：车道线检测图像语义分割聚类自适应拟合

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图像重排序技术的研究进展

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计算机科学 2018年第5期45卷 15-23页

作者：赵小艳刘宏哲袁家政杨少鹏北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

近年来,数字多媒体图像出现了爆炸式的增长,人们在互联网搜索过程中遇到的问题也越来越多,提高图像的搜索效率极具挑战性。图像搜索是图像领域的研究热点,目前已有多种搜索技术在各商业领域得到应用,但搜索的结果并不能完全满足用户的需... 详细信息

近年来,数字多媒体图像出现了爆炸式的增长,人们在互联网搜索过程中遇到的问题也越来越多,提高图像的搜索效率极具挑战性。图像搜索是图像领域的研究热点,目前已有多种搜索技术在各商业领域得到应用,但搜索的结果并不能完全满足用户的需求,"语义鸿沟"的存在使得搜索结果仍存在一定的噪声。图像重排序为解决此问题提供了很好的帮助,在初始搜索的基础上进行重排序可使搜索结果更加准确和丰富。文中着重介绍图像重排序技术的研究进展,对已有研究方法进行总结和分析,比较各自的优缺点以及近年来突破的主要关键技术;关注最新的研究进展,总结了目前图像重排序的典型数据集以及针对特定领域研究建立的数据集,并对图像重排序领域未来的发展进行了展望。

关键词：图像搜索重排序聚类分类图

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基于区块链的危险驾驶地图数据评估模型

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计算机工程 2022年第8期48卷 160-165,172页

作者：陈凯徐成刘宏哲代松银北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可... 详细信息

在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可信及行车安全,建立基于区块链技术的危险驾驶地图数据评估模型。通过传感器实时记录环境数据,将车辆位置、速度等关键数据以及个人隐私信息加密上链实现交易传输,利用智能合约技术进行自动化脚本处理,随后执行共识将交易信息扩散到全部节点,节点承认交易合法后写入区块链。同时对车辆地图交互数据进行危险评估,并将评级结果及其对应操作反馈给车辆,使得车辆可在障碍物、网络攻击等场景下完成应急处理。实验结果表明,该模型能够根据不同危险场景对车辆进行危险评估与规避,确保车辆安全运行。

关键词：车联网区块链智能合约全域集评估模型

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基于ARM GPU的机载SAR成像算法并行优化策略

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计算机工程 2020年第10期46卷 240-247页

作者：李威梁军张桢李青北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100027

随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间,因此降低了无人机对外界环境的响应能力。针对机载SAR成像过... 详细信息

随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间,因此降低了无人机对外界环境的响应能力。针对机载SAR成像过程中的多视处理、旋转放缩和图像量化算法,从简化计算、优化访存和减少条件分支3个方面出发,在ARM Mali-T860 GPU架构上实现基于OpenCL的并行优化策略。实验结果表明,与基于CPU的SAR成像算法相比,优化的多视处理、旋转放缩和图像量化算法分别取得了17倍~62倍、48倍~74倍及31倍~33倍的计算性能提升,且能够实现跨平台应用。

关键词：合成孔径雷达 OpenCL平台向量化访存优化多视处理

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