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基于改进YOLO算法的FSAC赛车实时目标检测系统
被引量：
15
1
作者
李涛
张代胜
+1 位作者
张飞
张南岳
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第9期1153-1158,共6页
针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(Formula Student Autonomous China,FSAC)赛车目标检测系统检测速度较慢和鲁棒性较差的问题,文章提出了一种基于改进YOLO算法的实时目标检测方法。以YOLOv3-tiny网络为基础,根据目标物较为细长、尺寸...
针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(Formula Student Autonomous China,FSAC)赛车目标检测系统检测速度较慢和鲁棒性较差的问题,文章提出了一种基于改进YOLO算法的实时目标检测方法。以YOLOv3-tiny网络为基础,根据目标物较为细长、尺寸较小的特点,使用k-means算法对数据集中的真实边界框进行聚类,选取合适的边界框数量和规格改进YOLOv3-tiny网络结构,使其目标检测时能融合更大的尺度信息,对小目标物检测更加有效和准确;将改进的算法部署在机器人操作系统(robot operating system,ROS)中,并将实时目标检测系统搭载到NVIDIA Jetson TX2嵌入式开发板中,形成适用于FSAC大赛特定场景的轻量化实时目标检测系统。实验结果表明,改进算法的召回率达到94.1%,比原始算法提高了11.8%;准确率达到93.2%,提高了3%;在NVIDIA Jetson TX2中画面每秒传输帧数FPS达到20,检测速度满足实时检测需求。
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关键词
中国
大学生
无人驾驶
方程式
大赛
(
fsac
)
赛车
目标检测
YOLO算法
机器人操作系统(ROS)
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职称材料
基于Optistruct的FSEC赛车电池箱轻量化结构设计及优化
被引量：
6
2
作者
鲁亚妮
王继辉
+1 位作者
潘斌
李少华
《塑料工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期57-64,共8页
在中国大学生电动方程式汽车大赛(FSEC)中,整车的轻量化设计对于赛车性能的提高具有十分重要的意义。基于有限元法和Optistruct复合材料多层次优化设计方法,采用碳纤维代替传统钢材对电池箱进行轻量化结构设计及优化。通过自由尺寸优化...
在中国大学生电动方程式汽车大赛(FSEC)中,整车的轻量化设计对于赛车性能的提高具有十分重要的意义。基于有限元法和Optistruct复合材料多层次优化设计方法,采用碳纤维代替传统钢材对电池箱进行轻量化结构设计及优化。通过自由尺寸优化确定加筋的位置、数量,通过尺寸优化获得各铺层的厚度,通过铺层次序优化获得具体的铺层次序。综合运用加筋结构与夹层结构,非加筋部分采用夹层架构,选用铝蜂窝填充以提高电池箱的防火性能。经优化后的电池箱质量减轻了69.08%。在3种不同加载条件下,箱体的最大位移分别减小了72.74%、70.41%以及82.46%。
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关键词
中国
大学生
电动
方程式
汽车
大赛
赛车
电池箱
加筋
夹层结构
多层次结构优化
轻量化
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职称材料
题名
基于改进YOLO算法的FSAC赛车实时目标检测系统
被引量：
15
1
作者
李涛
张代胜
张飞
张南岳
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第9期1153-1158,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51805133)。
文摘
针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(Formula Student Autonomous China,FSAC)赛车目标检测系统检测速度较慢和鲁棒性较差的问题,文章提出了一种基于改进YOLO算法的实时目标检测方法。以YOLOv3-tiny网络为基础,根据目标物较为细长、尺寸较小的特点,使用k-means算法对数据集中的真实边界框进行聚类,选取合适的边界框数量和规格改进YOLOv3-tiny网络结构,使其目标检测时能融合更大的尺度信息,对小目标物检测更加有效和准确;将改进的算法部署在机器人操作系统(robot operating system,ROS)中,并将实时目标检测系统搭载到NVIDIA Jetson TX2嵌入式开发板中,形成适用于FSAC大赛特定场景的轻量化实时目标检测系统。实验结果表明,改进算法的召回率达到94.1%,比原始算法提高了11.8%;准确率达到93.2%,提高了3%;在NVIDIA Jetson TX2中画面每秒传输帧数FPS达到20,检测速度满足实时检测需求。
关键词
中国
大学生
无人驾驶
方程式
大赛
(
fsac
)
赛车
目标检测
YOLO算法
机器人操作系统(ROS)
Keywords
Formula Student Autonomous China(
fsac
)racing car
object detection
YOLO algorithm
robot operating system(ROS)
分类号
U462.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于Optistruct的FSEC赛车电池箱轻量化结构设计及优化
被引量：
6
2
作者
鲁亚妮
王继辉
潘斌
李少华
机构
武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
出处
《塑料工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期57-64,共8页
文摘
在中国大学生电动方程式汽车大赛(FSEC)中,整车的轻量化设计对于赛车性能的提高具有十分重要的意义。基于有限元法和Optistruct复合材料多层次优化设计方法,采用碳纤维代替传统钢材对电池箱进行轻量化结构设计及优化。通过自由尺寸优化确定加筋的位置、数量,通过尺寸优化获得各铺层的厚度,通过铺层次序优化获得具体的铺层次序。综合运用加筋结构与夹层结构,非加筋部分采用夹层架构,选用铝蜂窝填充以提高电池箱的防火性能。经优化后的电池箱质量减轻了69.08%。在3种不同加载条件下,箱体的最大位移分别减小了72.74%、70.41%以及82.46%。
关键词
中国
大学生
电动
方程式
汽车
大赛
赛车
电池箱
加筋
夹层结构
多层次结构优化
轻量化
Keywords
Chinese University Student Electric Formula Car Competition
Battery Box
Reinforced
Sandwich Structure
Multi-level Structure Optimization
Lightweight
分类号
TB332 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO算法的FSAC赛车实时目标检测系统
李涛
张代胜
张飞
张南岳
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
15
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下载PDF
职称材料
2
基于Optistruct的FSEC赛车电池箱轻量化结构设计及优化
鲁亚妮
王继辉
潘斌
李少华
《塑料工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
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