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题名面向自动泊车的可变滑动窗口环视SLAM算法
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作者
张炳力
米向东
郑达
黄浩然
张梓迟
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机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
安徽省智能汽车工程研究中心
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第15期109-116,共8页
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基金
长三角科技创新共同体联合攻关专项(2022CSJGG1501)
安徽省科技重大专项(202203a05020008)
新一代电子电气架构的客车智能驾驶算法及平台技术研究开发与应用项目(W2023JSKF0193)资助。
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文摘
针对车辆在自动泊车场景中遇到减速带或坑洼地带导致的地图偏移问题,以及动态环境多变导致的系统实时性变差、精度降低的问题,提出了一种面向自动泊车的可变滑动窗口环视SLAM算法。首先,使用IMU对采集的环视图像进行实时姿态校准,提升建图的准确性;其次,结合多传感器融合优势,融合IMU和里程计数据对车辆位姿进行估计;最后,通过可变滑动窗口算法加速后端优化,提升系统的实时性和精度。仿真测试结果表明,该方法解决了减速带或坑洼地带的地图偏移问题,且在特征稀疏环境下,效率和实时性分别提升了31.35%和25.06%。实车试验结果表明,该方法可以达到平均误差0.039 m的定位精度,为泊车提供了安全保障。
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关键词
自动泊车
同步定位与建图
可变滑动窗口
多传感器融合
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Keywords
automatic parking
synchronous positioning and mapping
variable sliding window
multi-sensor fusion
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分类号
U471.15
[机械工程—车辆工程]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于动态特征提取和神经网络的数据流分类研究
被引量：7
- 2
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作者
汪成亮
庞栩
陆志坚
罗昌银
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机构
重庆大学计算机学院
重庆大学电气工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第6期1539-1542,1567,共5页
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基金
国家863计划项目(2007AA12Z306)
中国博士后科学基金资助项目(20080430750)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2007BB6118)
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文摘
为提高数据流分类的精确性和适应性,提出了一种新的数据流分类方法。该方法基于总体最小二乘法对数据流进行分段拟合,并将传统曲线分析算法——滑动窗口(SW)和在线数据分割(OSD)进行结合、改进,以可变滑动窗口算法实现对数据流的合理分割,提高趋势分析精度。在此基础上,对数据流进行动态特征提取和判断,并以神经网络对数据流特征进行模式识别,精确分类,进而对监控对象提供早期预警、状态评估和决策支持。实验结果表明,该方法能对数据流进行有效的动态特征描述,分类效果明显。
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关键词
分类
神经网络
数据流
可变滑动窗口
趋势分析
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Keywords
classification
neural network
data stream
changeable sliding window
trend analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于K-means的数据流离群点检测算法
被引量：13
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作者
韩崇
袁颖珊
梅焘
耿慧玲
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机构
南京邮电大学计算机学院
南京邮电大学通达学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第3期58-63,共6页
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基金
江苏省自然科学基金(No.BK20150868)
江苏省交通运输与安全保障重点实验室开放课题(No.TTS201502)
+2 种基金
江苏省无线传感网高技术研究重点实验室开放课题(No.WSNLBZY201505)
南京邮电大学引进人才科研启动基金(No.NY214013)
南京邮电大学通达学院大学生科技创新训练计划STITP(No.201513989010Y)
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文摘
针对数据流中离群点挖掘问题,在K-means聚类算法基础上,提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小,从而实现对数据流的离群点检测,与其他离群点算法的一系列实验验证和对比结果表明,DOKM算法在人工数据集和真实数据集中均可以实现对离群点的有效检测。
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关键词
概念漂移
数据流
K-MEANS聚类
可变滑动窗口
离群点检测
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Keywords
concept drift
data stream
K-means clustering
variable sliding window
outlier detection
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法
被引量：4
- 4
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作者
陈小东
孙力娟
韩崇
郭剑
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机构
南京邮电大学计算机学院
南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第4期219-223,251,共6页
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基金
国家自然科学基金(61171053
61300239)
+3 种基金
教育部博士点基金(20113223110002)
中国博士后科学基金(2014M551635)
江苏省博士后科研资助计划项目(1302085B)
南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY214013)资助
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文摘
针对数据流中可能出现的概念漂移现象,采用改进的FCM算法进行模糊聚类,提出在大小可变的滑动窗口中通过度量相邻窗口之间的差异性来判断是否发生了概念漂移,并给出了相应的处理方法。实验表明该算法能够有效地检测出数据流中的概念漂移现象,具有很好的聚类效果和很高的时间效率。
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关键词
概念漂移
数据流
模糊聚类
可变滑动窗口
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Keywords
Concept drift, Data stream, Fuzzy clustering, Variable sliding window
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种新的网络入侵模式提取算法及其应用
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作者
凌军
曹阳
尹建华
徐国雄
黄天锡
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机构
武汉大学电子信息学学院软件工程国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第13期51-54,57,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:69983005)
国家教育部博士点基金(编号:RFDP1999048602)
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文摘
该文在分析国内外现有入侵检测技术和系统的基础上,提出了一种基于实时入侵时态知识模型和可变滑动窗口的实时模式提取算法,并在此基础上,实现了基于规则的、层次化的智能入侵检测原型系统(RIDES)。实验结果表明:该系统不仅能快速检测网络入侵,而且具有一定的学习能力,能够适应不同的网络应用环境。
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关键词
网络安全
入侵检测
时态知识模型
可变滑动窗口
模式提取算法
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Keywords
network security,intrusion detection,time-dependent knowledge model,varying glide window,algorithm of pattern abstract
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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