检索结果-内蒙古大学图书馆

广西师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期40卷 37-48页

作者：薛其威伍锡如桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西高校非线性电路与光通信重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法。该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减... 详细信息

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法。该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减少离群点干扰;构造多模态特征融合模块,利用逐像素平均融合点云与图像信息;加入特征金字塔提取融合后的高级特征信息提升复杂道路场景下的检测精度;建立特征融合区域建议结构,根据高级特征信息生成区域建议;使用非极大值抑制去除冗余检测框后,通过检测框顶点匹配输出车辆检测结果。经KITTI数据集实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现车辆检测,平均检测时间为0.14 s,平均检测精度为84.71%。该算法具有重要的理论和应用价值,可为无人驾驶系统的车辆检测提供有效方案。

关键词：毫米波雷达环境感知多模态融合车辆检测无人驾驶系统

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基于深度学习的水果采摘机器人视觉识别系统设计

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农机化研究 2020年第2期42卷 177-182,188页

作者：伍锡如雪刚刚刘英璇桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西高校非线性电路与光通信重点实验室广西桂林541004

水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层... 详细信息

水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法具有重要的理论和应用价值,可为水果的自动化识别提供有力手段。

关键词：采摘机器人水果识别深度学习图像处理卷积神经网络

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基于改进YOLO-V3网络的百香果实时检测

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期38卷 32-39页

作者：唐熔钗伍锡如桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西高校非线性电路与光通信重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004

针对目前流行的目标检测模型对真实果园中百香果检测的抗干扰能力不理想问题,本文提出基于改进的YOLO-V3网络对真实果园中百香果进行实时检测。首先,剔除YOLO-V3模型的大物体预测尺度,将3尺度预测降为2尺度预测,用于加快物体的检测速度... 详细信息

针对目前流行的目标检测模型对真实果园中百香果检测的抗干扰能力不理想问题,本文提出基于改进的YOLO-V3网络对真实果园中百香果进行实时检测。首先,剔除YOLO-V3模型的大物体预测尺度,将3尺度预测降为2尺度预测,用于加快物体的检测速度;其次,在中型物体预测尺度后添加DenseNet网络,用于增强网络特征传播,提高模型的检测精度;最后,利用改进的YOLO-V3网络对百香果数据集进行多次训练,得到最优预训练模型。实验结果表明:改进的YOLO-V3网络实时检测效果好,对目标的平均检测精度高达97.5%以上,并且检测速度达到38幅/s,为实时检测百香果提供了有效方法。

关键词：深度学习改进的YOLO-V3 实时检测 DenseNet网络百香果

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基于深度学习的道路交通标志多目标实时检测

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第2期38卷 96-106页

作者：刘英璇伍锡如雪刚刚桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西高校非线性电路与光通信重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004

针对已有道路交通标志检测方法速度慢、受环境影响大、检测效果差等问题,本文提出一种基于Faster-RCNN的道路交通标志多目标实时检测方法。首先,对Faster-RCNN目标检测原理进行深入分析;然后,优化Faster-RCNN网络结构,并选择出合适的预... 详细信息

针对已有道路交通标志检测方法速度慢、受环境影响大、检测效果差等问题,本文提出一种基于Faster-RCNN的道路交通标志多目标实时检测方法。首先,对Faster-RCNN目标检测原理进行深入分析;然后,优化Faster-RCNN网络结构,并选择出合适的预训练模型和网络超参数;最后,在德国交通标志检测数据集(German traffic sign detection dataset, GTSD)上设计多组对比试验,证明了该方法的有效性,单张图片检测时间为0.4 s,准确率达71%以上。在瑞典交通标志检测数据集(Sweden traffic sign detection dataset, STSD)上进行迁移测试,展现了良好的泛化能力,为智能汽车的应用提供了理论依据和技术支持。

关键词：交通标志智能驾驶深度学习 Faster-RCNN 多目标检测

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被动同心转向式多履带全向移动机器人设计

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电子技术应用 2018年第2期44卷 115-119,123页

作者：伍锡如王方桂林电子科技大学广西桂林541004 广西高校非线性电路与光通信重点实验室广西桂林541004

采用四组被动同心转向结构的履带单元,设计了一种多履带式全向移动机器人,该机器人不仅具有全向移动的能力,也具备运行平稳、载重能力强等特点。机器人使用ST Nucleo-F446RE开发板为控制器,采用旋转电位器测量每组履带单元的偏转角度,... 详细信息

采用四组被动同心转向结构的履带单元,设计了一种多履带式全向移动机器人,该机器人不仅具有全向移动的能力,也具备运行平稳、载重能力强等特点。机器人使用ST Nucleo-F446RE开发板为控制器,采用旋转电位器测量每组履带单元的偏转角度,通过电机驱动器独立控制8个履带运动,从而实现机器人的全向移动。实验采集了各个履带的运动速度和每组履带单元的偏转角度,通过航位推测法计算机器人在两种运动中的轨迹,验证了机器人的全向移动能力。

关键词：全向移动机器人多履带结构航迹推算

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基于不连续激励函数的时滞分数阶复杂网络的牵制同步方法

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桂林电子科技大学学报 2018年第5期38卷 411-416页

作者：于婷伍锡如桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西高校非线性电路与光通信重点实验室广西桂林541004

针对复杂网络节点庞大、计算复杂、控制成本高等问题,提出具有不连续激励函数和时滞的分数阶复杂网络的牵制同步方法。采用牵制控制方法,牵制系统的部分关键节点,进而控制整个网络。利用分数阶李雅普诺夫稳定性方法,设计一种新型的牵制... 详细信息

针对复杂网络节点庞大、计算复杂、控制成本高等问题,提出具有不连续激励函数和时滞的分数阶复杂网络的牵制同步方法。采用牵制控制方法,牵制系统的部分关键节点,进而控制整个网络。利用分数阶李雅普诺夫稳定性方法,设计一种新型的牵制反馈控制器,得到分数阶复杂网络同步准则。仿真实验证明所了本方法的有效性。

关键词：分数阶不连续激励函数牵制同步复杂网络时滞

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