用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法 被引量：3

1

作者 焦鑫 杨伟东 +2 位作者 刘全周 李占旗 贾鹏飞 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第3期337-344,共8页

以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的... 以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的方法;2)在非极大抑制中嵌入特征向量进行二次判定方法,以克服单发多盒探测器(SSD)算法对小目标检测精度不高、重叠目标检测能力弱的问题。在PASCAL VOC2012数据集、虚拟交通场景以及实际交通场景中,进行了相关实验验证。结果表明:用该SSD-P算法进行目标车辆检测的平均精度(mAP)为92.4%,比改进前的SSD算法精度提升了4.8%。因此,该改进算法能够改善ADAS的准确性。 展开更多

关键词 汽车辅助驾驶系统(adas) 实时车辆检测 单发多盒探测器(SSD)算法 小目标 重叠目标

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尾灯特征的ADAS系统前方车辆识别 被引量：4

2

作者 敖宏伟 陈学文 李子柔 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第10期71-76,共6页

为可靠识别汽车安全辅助驾驶系统(ADAS)前方车辆目标,提出了基于车辆尾灯特征提取的径向基神经网络车辆识别方法。构建了车辆尾灯对宽度限制、高度约束及左右尾灯面积比等约束条件,提取了车辆的尾灯信息并获取尾灯的质心位置,经过形态... 为可靠识别汽车安全辅助驾驶系统(ADAS)前方车辆目标,提出了基于车辆尾灯特征提取的径向基神经网络车辆识别方法。构建了车辆尾灯对宽度限制、高度约束及左右尾灯面积比等约束条件,提取了车辆的尾灯信息并获取尾灯的质心位置,经过形态学运算后确定了尾灯的标记区域,再结合车辆图像与实际尺寸比例得到车辆可能存在的感兴趣标记区域。针对感兴趣标记区域进行了车辆存在性的进一步确认,提取了感兴趣区域的边缘特征与区域特征共计19个特征参数(6个独立不变矩、8个余弦变换描述子和5个区域特征参数),构建了由19维输入神经元和2个输出量组成的三层径向基神经网络车辆识别器。利用采集的车辆样本图像,分别验证了正常天气与雨天、雪天及夜间行车环境下基于尾灯特征获取车辆区域检测方法的可行性。对采集的1700张车辆正、负样本,完成了径向基神经网络的训练,通过训练误差性能曲线得知本文设计的网络达到了训练精度要求。随机选取了60%的样本,完成了径向基神经网络车辆识别器的测试,实现了检测区域内车辆的进一步确认,也针对停车场及并行车辆等情形进行了确认测试,其正确率达到94%,有效弥补单一尾灯特征实施车辆检测的漏检或误检现象,大大提高了车辆检测的可靠性。 展开更多

关键词 adas 车辆识别 尾灯对特征提取 神经网络

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ADAS中红外场景下的行人车辆检测技术研究 被引量：1

3

作者 胡培帅 王维强 《农业装备与车辆工程》 2023年第11期131-135,共5页

近年高级驾驶辅助系统(ADAS)发展迅猛,但其行人车辆检测模块在恶劣环境下存在误测。针对现今红外场景下目标检测算法精准度较低的问题,使用CLAHE算法增强和BM3D算法降噪,对原始红外图像进行预处理,改进YOLOv5s网络的激活函数、损失函数... 近年高级驾驶辅助系统(ADAS)发展迅猛,但其行人车辆检测模块在恶劣环境下存在误测。针对现今红外场景下目标检测算法精准度较低的问题,使用CLAHE算法增强和BM3D算法降噪,对原始红外图像进行预处理,改进YOLOv5s网络的激活函数、损失函数。对YOLOv5s算法主干网络的末端采用Transformer模块,增加了一层160×160的检测层。实验结果表明,算法在FLIR热红外数据集上平均精度(mAP)达到92.12%,相较于原YOLOv5s算法提升了6.16%,加强了红外场景下的车辆、行人等特征的提取能力,提高了模型的鲁棒性。 展开更多

关键词 高级驾驶辅助系统 红外图像检测 图像预处理 YOLOv5s 转换器

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汽车高级驾驶辅助系统标定设备的创新及应用 被引量：1

4

作者 陈国锐 《农业装备与车辆工程》 2025年第1期70-73,81,共5页

近年来,汽车行业高速发展的同时伴随着激烈竞争,各大汽车企业纷纷投入高级辅助驾驶系统(ADAS)的研发,并推动ADAS应用从高端市场进入到中端市场。为解决现有ADAS标定设备集成度不足、投入成本高和效率低的问题,提出一种高集成度的一体化... 近年来,汽车行业高速发展的同时伴随着激烈竞争,各大汽车企业纷纷投入高级辅助驾驶系统(ADAS)的研发,并推动ADAS应用从高端市场进入到中端市场。为解决现有ADAS标定设备集成度不足、投入成本高和效率低的问题,提出一种高集成度的一体化驾驶辅助标定设备。通过车身定位装置、标定龙门架、图像标定图样和标定参照物的创新设计以及标定程序的编排优化,深度整合各功能独立标定设备,实现多种车型和多种功能一体化标定,降低设备投入同时提高生产效率,促进汽车企业竞争力的提升,为推动行业高质量发展提供参考。 展开更多

关键词 汽车 高级驾驶辅助系统 标定设备 创新设计 降本增效

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非机动车闯红灯场景下辅助驾驶汽车驾驶人接管行为研究

5

作者 马社强 张键源 +3 位作者 陈发城 刘智 王景升 田婧 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第5期493-502,共10页

随着高级别辅助驾驶汽车渗透率的持续增加,非机动车闯红灯过街等违规行为引发的信号交叉口接管事件将会增多,进而可能对通行效率和交通安全产生负面影响.为降低此类负面影响,本文针对非机动车闯红灯场景开展高级别辅助驾驶汽车驾驶人接... 随着高级别辅助驾驶汽车渗透率的持续增加,非机动车闯红灯过街等违规行为引发的信号交叉口接管事件将会增多,进而可能对通行效率和交通安全产生负面影响.为降低此类负面影响,本文针对非机动车闯红灯场景开展高级别辅助驾驶汽车驾驶人接管行为研究,基于驾驶模拟器设计了考虑不同交叉口类型和冲突类型的接管实验,招募被试30名,建立广义线性混合模型分析了非机动车闯红灯场景下交叉口类型和冲突类型对驾驶人接管绩效、生理特征和视觉特征的影响.研究发现:相比于8车道×8车道交叉口,在8车道×4车道交叉口下驾驶人接管过程中的碰撞风险更高、运行稳定性更差,认知负荷和心理紧张程度均更高;相比于直−左和直−直冲突条件,直−右冲突条件下驾驶人接管车辆过程中的碰撞风险更大,心理紧张程度、认知负荷和信息搜索频率也均更高.此外,对于直−右冲突条件下的驾驶人接管绩效,信号交叉口大小的影响较弱.以上结果表明高级别辅助驾驶系统需要重点关注小交叉口运行场景和直−右冲突场景.本研究可为相关法规政策制定及高级别辅助驾驶安全设计提供依据. 展开更多

关键词 高级别辅助驾驶 接管行为 非机动车闯红灯 交叉口类型 冲突类型

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辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

6

作者 黄春喜 谢炜垠 +3 位作者 黄奇浩 朱言 崔迪潇 贺登博 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期846-855,共10页

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标(如心率、心率变异性等)对... 乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标(如心率、心率变异性等)对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳(RR)间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比(PERCLOS)均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。 展开更多

关键词 交通安全 辅助驾驶系统 重型卡车驾驶员 驾驶疲劳

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面向驾驶行为预警的换道意图辨识模型研究 被引量：13

7

作者 毕胜强 梅德纯 +1 位作者 刘志强 汪澎 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期91-95,共5页

为更准确地对驾驶行为进行预警,进一步提高驾驶人换道意图的辨识准确率,借助驾驶模拟器采集数据,建立基于支持向量机(SVM)理论的换道意图辨识模型。对比分析不同人-车-路系统参数组合在换道意图和车道保持期间的差异性,选取最佳特征参... 为更准确地对驾驶行为进行预警,进一步提高驾驶人换道意图的辨识准确率,借助驾驶模拟器采集数据,建立基于支持向量机(SVM)理论的换道意图辨识模型。对比分析不同人-车-路系统参数组合在换道意图和车道保持期间的差异性,选取最佳特征参数组合,运用网格和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)寻优方法优化模型参数,并对优化模型进行验证。结果表明,以纵向加速度、方向盘转角、车辆偏离车道中心线的距离、驾驶人头部运动横坐标变化值作为表征换道意图的人-车-路系统特征参数,优化模型惩罚参数c为58.642 3、核函数参数g为222.732 6时,该模型对驾驶人换道意图的辨识准确率为90%,误警率为5%,基本实现准确辨识换道意图。 展开更多

关键词 驾驶意图 先进驾驶辅助系统(adas) 人-车-路系统 支持向量机(SVM) 换道意图

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基于高速公路的半自动驾驶辅助系统的开发与应用 被引量：11

8

作者 边宁 赵保华 +3 位作者 赖锋 刘继峰 陈迹 周剑光 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第2期149-156,共8页

为了对东风风神AX7集成主动安全系统的量产进行有效的探索和技术积累,在此系统开发平台的基础上,开发了在纵向动力学控制上的高级驾驶辅助系统(ADAS),包括全速自适应巡航系统(FS ACC)、自动紧急制动辅助系统(AEB)和前向碰撞预警系统(FC... 为了对东风风神AX7集成主动安全系统的量产进行有效的探索和技术积累,在此系统开发平台的基础上,开发了在纵向动力学控制上的高级驾驶辅助系统(ADAS),包括全速自适应巡航系统(FS ACC)、自动紧急制动辅助系统(AEB)和前向碰撞预警系统(FCW);通过扩展电动助力转向系统实现主动转向功能,开发了车道中线保持系统(LC)、车道保持辅助系统(LKA)和车道偏离预警系统(LDW)。实现带有转向干预的全速域高速公路半自动驾驶系统。对车辆行驶采取了综合控制,初步实现集成主动动力调节、主动制动和主动转向的集成底盘控制;所有的零部件、总成和系统都已经实现量产,基于城市高架及高速公路也进行了实车测试。结果表明:该系统方案能解决低成本车辆实现高速公路半自动驾驶的技术难题,且具有良好的可行性。 展开更多

关键词 汽车安全 半自动驾驶 高级驾驶辅助系统(adas) 集成主动安全系统 集成底盘控制

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基于Haar-NMF特征和改进SOMPNN的车辆检测算法 被引量：6

9

作者 王海 蔡英凤 +1 位作者 陈龙 江浩斌 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期499-504,共6页

为解决传统基于Haar特征和自组织映射概率神经网络(SOMPNN)的车辆检测算法中存在当Haar特征向量维数过大时决策时间缓慢和因平滑因子σ单一易导致分类错误的2个不足,提出了一种用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征和平滑因子自适应修正的... 为解决传统基于Haar特征和自组织映射概率神经网络(SOMPNN)的车辆检测算法中存在当Haar特征向量维数过大时决策时间缓慢和因平滑因子σ单一易导致分类错误的2个不足,提出了一种用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征和平滑因子自适应修正的改进SOMPNN(ISOMPNN)车辆检测算法.首先用非负矩阵分解对Haar特征进行降维,生成低维Haar-NMF特征;其次,以SOM输出层神经元的原型向量数作为修正因子,构建了指数函数形式的平滑因子修正函数,并以修正后的平滑因子训练SOMPNN分类器.实验结果表明,与传统的Haar+SOM PNN算法相比,采用Haar-NM F和ISOM PNN构建的车辆检测分类器在检测率、误检率和检测时间等性能指标上都获得明显提升. 展开更多

关键词 车辆工程 车辆检测 HAAR特征 非负矩阵分解 改进SOMPNN 高级驾驶辅助系统

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先进驾驶辅助系统人机交互界面评价方法研究 被引量：9

10

作者 李霖 贺锦鹏 +2 位作者 刘卫国 朱西产 孙东 《汽车技术》 北大核心 2014年第2期58-62,共5页

为提高先进驾驶辅助系统的人机交互界面设计品质,提出了利用驾驶模拟器对人机交互界面进行测试评价的方法,并通过对人机交互界面评价方法的分析,搭建了基于驾驶模拟器的测试平台,确定了相关测量参数。该评价方法可在先进驾驶辅助系统开... 为提高先进驾驶辅助系统的人机交互界面设计品质,提出了利用驾驶模拟器对人机交互界面进行测试评价的方法,并通过对人机交互界面评价方法的分析,搭建了基于驾驶模拟器的测试平台,确定了相关测量参数。该评价方法可在先进驾驶辅助系统开发的早期阶段对备选的人机交互界面设计方案进行评价,可尽早发现人机交互界面设计中出现的问题并进行修正,减少了先进驾驶辅助系统的开发成本和周期。 展开更多

关键词 先进驾驶辅助系统 人机交互界面 驾驶模拟器 评价方法

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智能汽车自动紧急控制策略 被引量：20

11

作者 李霖 朱西产 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1735-1742,共8页

结合驾驶员在紧急工况下的驾驶行为以及不同避撞方式的避撞效能,对以自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)为代表的控制策略进行分析,发现当前的紧急制动控制策略并不能很好地适应驾驶员行为和满足避撞效能的需要.为此,... 结合驾驶员在紧急工况下的驾驶行为以及不同避撞方式的避撞效能,对以自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)为代表的控制策略进行分析,发现当前的紧急制动控制策略并不能很好地适应驾驶员行为和满足避撞效能的需要.为此,提出了一种融合制动控制和转向控制的自动紧急控制(Autonomous Emergency Control,AEC)策略.在该策略中驾驶员始终在环,系统通过集成驾驶员模型、车辆模型和道路环境模型信息判断驾驶员的行为是否正确,并将控制输入与驾驶员输入叠加在一起作为车辆的输入对驾驶员不当驾驶行为进行纠正. 展开更多

关键词 自动紧急控制 智能汽车 主动安全 先进驾驶辅助系统 控制策略

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车辆跟随控制系统研究现状及发展趋势 被引量：10

12

作者 章军辉 陈大鹏 李庆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期245-254,共10页

由于跟车行驶是日常道路交通环境中最主要的行车工况,实现车辆智能跟随、列队行驶这种自动有序且快速高效的通行方式,将是解决交通拥堵现象、交通安全状况、环境污染等交通问题的有效方法。文中概述了道路交通环境下国内外车辆跟随控制... 由于跟车行驶是日常道路交通环境中最主要的行车工况,实现车辆智能跟随、列队行驶这种自动有序且快速高效的通行方式,将是解决交通拥堵现象、交通安全状况、环境污染等交通问题的有效方法。文中概述了道路交通环境下国内外车辆跟随控制系统的发展历程,主要从环境感知技术、期望车距策略、纵横向动力学建模、决策与控制算法等方面对车辆跟随控制系统的国内外最新研究成果进行概要论述,并对车辆跟随控制系统研究的共性问题以及未来发展趋势进行了探讨与展望。 展开更多

关键词 车辆跟随控制 纵向控制 横向控制 自适应巡航控制 高级驾驶辅助系统

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基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测 被引量：6

13

作者 王超 王欢 +1 位作者 赵春霞 任明武 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1156-1163,共8页

为解决高速公路和城市道路上复杂条件下的弱线漏检问题,提出了一种基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测方法。该方法使用车道线的结构和对比度特征提取车道线区域,利用提取的车道线区域进行车道线和道路样本的选择,并采用基于模糊线... 为解决高速公路和城市道路上复杂条件下的弱线漏检问题,提出了一种基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测方法。该方法使用车道线的结构和对比度特征提取车道线区域,利用提取的车道线区域进行车道线和道路样本的选择,并采用基于模糊线性鉴别分析获得从彩色RGB图像到灰度图像变换的最佳投影系数,以确保车道线和道路像素间的灰度差异最大,从而有效突出道路上的弱线;利用逆透视变换对候选车道线间的空间位置关系进一步验证,以此找回漏检的虚线。不同场景、不同天气状况下的实际道路图像的实验表明,方法具有很好的鲁棒性和准确性。 展开更多

关键词 先进驾驶辅助系统 车道线检测 梯度增强 逆透视变换 弱线检测 虚线检测

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面向行车视频目标实时检测的轻量级SSD网络 被引量：5

14

作者 张琳娜 陈建强 +2 位作者 陈晓玲 岑翼刚 阚世超 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期233-237,共5页

车辆和行人检测是高级辅助驾驶(ADAS)中最基本也是研究最广泛的内容,而深度学习算法是当前性能最好的目标检测算法。然而,深度学习算法的计算量非常大,通常需要高性能的GPU显卡才能快速运行。在实际使用中,目标检测算法一般要求集成到... 车辆和行人检测是高级辅助驾驶(ADAS)中最基本也是研究最广泛的内容,而深度学习算法是当前性能最好的目标检测算法。然而,深度学习算法的计算量非常大,通常需要高性能的GPU显卡才能快速运行。在实际使用中,目标检测算法一般要求集成到车辆硬件系统中,因此算法对硬件资源的要求不能太高。基于SSD网络,提出一种轻量级的SSD网络,用于实时目标检测。通过减小输入图像的大小以及全连接层节点数量,减少网络复杂度,提升目标实时检测速度。计算量减少将导致检测车辆和行人的准确率下降,因此提出多级损失函数监督训练方法,来解决输入图像缩小而引发的图像损失及在反向传播过程中不能有效更新VGG中浅层卷积层参数等问题。此外,提出一种基于多尺度图像分块的训练数据集扩充方法,以解决图像缩放产生的形变及图像缩小后目标可能消失的问题。实验结果表明,采用所提出的轻量级SSD网络,不但实现了笔记本电脑上的车辆和行人检测的实时性,也保持了检测准确率。对比其他目标检测算法,优化后的网络对行车视频中车辆和行人的检测速度优于其他算法,且在获得相同准确率的同时消耗的电量更少。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 SSD 高级辅助驾驶 卷积神经网络

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基于视觉的车道线检测方法研究进展 被引量：35

15

作者 吴一全 刘莉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期92-109,共18页

车道线检测作为智能驾驶领域的关键技术,在车道偏离预警(LDW)和车道保持(LK)、车道变换(LC)和前向碰撞预警(FCW)、自适应巡航控制(ACC)等先进驾驶辅助系统(ADAS)中发挥重要作用。利用视觉的方法在车道线检测技术研究中占据主导地位,也... 车道线检测作为智能驾驶领域的关键技术,在车道偏离预警(LDW)和车道保持(LK)、车道变换(LC)和前向碰撞预警(FCW)、自适应巡航控制(ACC)等先进驾驶辅助系统(ADAS)中发挥重要作用。利用视觉的方法在车道线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的发展方向。综述了近二十年来利用视觉的车道线检测方法的研究进展。首先简述了车道的分类及其特征,阐明了车道线检测的一般流程及面临的挑战;重点阐述了检测车道线的基于特征、基于模型、基于学习及其他方法的检测原理,评述了其优缺点并进行了分析与比较;随后介绍了车道线检测的常用数据集及性能评估指标;最后针对车道线检测方法目前存在的问题,对进一步的研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 先进驾驶辅助系统 车道线检测 特征提取 车道线模型 深度神经网络

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基于人、车、路和环境的AEB控制策略发展研究综述 被引量：10

16

作者 刘永涛 吕凯光 +2 位作者 赵俊玮 刘传攀 乔洁 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第5期1-8,共8页

分析了经典自动紧急制动(AEB)控制策略的发展现状及局限性,从人、车、路以及环境等因素出发,总结了AEB控制策略在驾驶员特性、车辆属性、路面特性、应用场景等方面的完善与发展过程。驾驶员特性影响个性化的驾驶员需求,车辆的感知、结... 分析了经典自动紧急制动(AEB)控制策略的发展现状及局限性,从人、车、路以及环境等因素出发,总结了AEB控制策略在驾驶员特性、车辆属性、路面特性、应用场景等方面的完善与发展过程。驾驶员特性影响个性化的驾驶员需求,车辆的感知、结构与制动特性等引起车辆固有属性的差异,不断更新的路况导致路面附着系数实时变化,多样化的工况场景决定了AEB控制策略的应用条件,研究表明,上述动态变化的因素要求AEB控制策略应具有一定的适应性与鲁棒性,对AEB控制策略的发展具有十分重要的作用,综合考虑人、车、路以及环境等因素的AEB控制策略是提高AEB系统可靠性与安全性的必要条件。 展开更多

关键词 高级驾驶辅助系统 AEB系统 控制策略 人-车-路-环境

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基于YOLO和RRN的运动目标跟踪方法 被引量：10

17

作者 高军 朱宏辉 Yi Lu Murphey 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2019-2025,共7页

针对传统的计算机视觉目标跟踪算法无法适应复杂的跟踪变化,处理有遮挡情况鲁棒性差、跟踪精度低等问题,提出一种基于YOLO和RRN的运动目标跟踪算法,它是一种结构简单、运算快速、跟踪准确的深度循环回归网络模型。采用YOLO网络负责物体... 针对传统的计算机视觉目标跟踪算法无法适应复杂的跟踪变化,处理有遮挡情况鲁棒性差、跟踪精度低等问题,提出一种基于YOLO和RRN的运动目标跟踪算法,它是一种结构简单、运算快速、跟踪准确的深度循环回归网络模型。采用YOLO网络负责物体的外观特征学习,将YOLO的目标检测结果作为输入,与RRN结构中的LSTM网络进行连接,第一个LSTM负责学习物体的运动特征,第二个LSTM负责回归,采用离线的方式训练模型。在跟踪基准VOT 2016数据集上的测试结果表明,YOLO+RRN模型的跟踪精度为68%,跟踪速度可达77 fps,满足高级驾驶辅助系统对目标跟踪的实时性需求,模型对有遮挡情况下的目标跟踪适应性较强,为高级驾驶辅助系统在复杂环境下的目标跟踪性能提供有效保障。 展开更多

关键词 高级驾驶辅助系统 目标跟踪 循环回归网络 计算机视觉 深度学习

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基于类Haar特征和自适应提升算法的前车识别 被引量：4

18

作者 曹景胜 李刚 +2 位作者 石晶 王冬霞 郭银景 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第7期161-165,共5页

针对汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)中前方车辆识别率低的问题,基于机器视觉原理研究了前方道路图像中的类Haar特征;并进行积分图计算。在提取类Haar特征基础上,采用自适应提升(Ada Boost)算法进行正负样本训练并级联,得到训练好的模型;进... 针对汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)中前方车辆识别率低的问题,基于机器视觉原理研究了前方道路图像中的类Haar特征;并进行积分图计算。在提取类Haar特征基础上,采用自适应提升(Ada Boost)算法进行正负样本训练并级联,得到训练好的模型;进而检测和识别汽车行驶中前方车辆。最后基于Open CV计算机视觉库在Visual Studio开发环境中进行了算法实现和测试。结果表明,每帧视频图像识别时间小于40 ms,检测率准确可靠,满足多场景、多工况下的前方车辆实时识别。 展开更多

关键词 高级驾驶辅助系统 前车识别 机器视觉 类HAAR特征 自适应提升算法

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视觉车辆识别迁移学习算法 被引量：5

19

作者 蔡英凤 王海 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期275-280,共6页

针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显著下降的问题,提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法,并采用概率神经网络(probability neural netw ork,PNN)进行分类器训练.首先,提出一种基于多细节先验信息... 针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显著下降的问题,提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法,并采用概率神经网络(probability neural netw ork,PNN)进行分类器训练.首先,提出一种基于多细节先验信息的样本标注策略,融合复杂度、垂直平面和相对速度等先验信息实现新样本的自动标注;然后,充分利用PNN训练速度快以及增加新样本时只需分类器进行局部更新的特点,将其引入到分类器训练模型中,取代传统机器学习算法中的Adaboost分类器.实验结果表明:该算法在新场景下的新样本标注准确率高达99.76%.通过迁移学习,新场景的车辆识别分类器性能较通用分类器在检测率和误检率指标上均有显著提升. 展开更多

关键词 车辆识别 迁移学习 样本自标注 概率神经网络 先进驾驶辅助系统

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基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测 被引量：8

20

作者 白中浩 李智强 +1 位作者 蒋彬辉 王鹏辉 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1416-1423,共8页

为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并... 为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。 展开更多

关键词 行人检测 驾驶辅助系统 参数化修正线性单元 交叉熵损失函数 迭代自组织数据分析算法

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