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改进YOLOv8的电动自行车电池检测算法
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作者 帅勃宇 张雅丽 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期147-155,共9页
针对电动自行车电池样式单一,特征信息少,应用场景单一问题,重点关注模型轻量化,提出了一种基于视频监控的改进YOLOv8的电动自行车电池检测算法——PSPG-YOLO。在网络中特征提取方面,设计了一种多分支的PStarblock结构优化C2f模块,在Sta... 针对电动自行车电池样式单一,特征信息少,应用场景单一问题,重点关注模型轻量化,提出了一种基于视频监控的改进YOLOv8的电动自行车电池检测算法——PSPG-YOLO。在网络中特征提取方面,设计了一种多分支的PStarblock结构优化C2f模块,在Starblock的基础上进一步降低模型复杂度,增强特征信息表达能力;在多尺度融合特征金字塔方面,应用具有共享参数的空洞卷积改进SPPF结构,有效增大了感受野,保留了更多的细节特征信息;在检测头方面,提出了一种超轻量化共享卷积检测头GSPH,应用可共享参数的部分卷积,大幅降低模型复杂度的同时能够动态调整锚点和步长,自动调整内部参数,从而提高对不同尺度特征图的适应能力。在专门针对电动自行车电池的自建数据集上实验表明:PSPG-YOLO相较于基线模型YOLOv8n在计算量、参数量分别下降57%和43%的同时mAP50值提高0.8,在与其他主流检测模型的对比中,综合性能最佳,为目前电动自行车电池违规入户管理提供了一种有效的解决方式。 展开更多
关键词 电动自行车电池检测 YOLOv8 轻量级 深度学习
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高速公路中的行车道检测和车辆跟踪(英文) 被引量:11
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作者 曾智洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期450-456,共7页
提出了一种有效的高速公路检测和多车辆跟踪视觉系统 .该系统主要模块包括道路检测、基于二维模型的车辆跟踪器 (近距离车辆的矩形模型和远距离车辆的U形模型 )、启发式车辆检测、系统协调器 .在系统中 ,跟踪器的动态产生和终止优化了... 提出了一种有效的高速公路检测和多车辆跟踪视觉系统 .该系统主要模块包括道路检测、基于二维模型的车辆跟踪器 (近距离车辆的矩形模型和远距离车辆的U形模型 )、启发式车辆检测、系统协调器 .在系统中 ,跟踪器的动态产生和终止优化了系统的计算资源 .另外 ,系统利用鲁棒性估计技术提高了道路检测的性能 .车辆的跟踪是采用三参数状态空间的多边形拟合技术来实现的 .本文采用了PETS2 0 0 1提供的图像序列测试了系统有效性 ,在PentiumIII 4 5 0MHzPC上系统的处理速度为平均每帧 展开更多
关键词 高速公路 行车检测 车辆跟踪 车辆跟踪器 多车辆跟踪视觉系统
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基于信道状态信息的驾驶员动作检测 被引量:2
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作者 吴哲夫 龚振刚 +2 位作者 龚树凤 毛科技 吕跃华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1808-1813,共6页
驾驶员在行驶过程中的行为动作是交通安全的关键因素之一。本文采用Wi-Fi信号的信道状态信息CSI对驾驶员行车过程中的不同动作进行识别,无需要驾驶员穿戴任何设备以免影响正常驾驶操作,同时也不依赖于视频图像从而避免了侵犯驾驶员的隐... 驾驶员在行驶过程中的行为动作是交通安全的关键因素之一。本文采用Wi-Fi信号的信道状态信息CSI对驾驶员行车过程中的不同动作进行识别,无需要驾驶员穿戴任何设备以免影响正常驾驶操作,同时也不依赖于视频图像从而避免了侵犯驾驶员的隐私。首先搭建实验平台采集和分析了驾驶员不同的行车动作所对应的CSI数据流,然后通过滤波、降维等处理提取不同动作的特征,最后利用机器学习方法进行驾驶动作的分类识别。通过地下停车库模拟驾驶和校园环境下的实际行车实验,结果表明所提出的方案在这两个场景下对驾驶员行车动作的分类识别准确率都在90%以上。 展开更多
关键词 WI-FI 信道状态信息 机器学习 动作识别 行车检测
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基于开放式多媒体应用平台的汽车安全监测系统设计 被引量:7
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作者 连静 宗云鹏 李琳辉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期50-55,共6页
采用以TI达芬奇技术芯片为核心处理器的硬件平台,以依据硬件裁剪定制的Linux系统为基础,设计开发了基于计算机视觉的汽车安全系统.该系统具有超速预警、安全车距预警、事故求助、车辆位置获取和车辆防盗、防抢等功能,且系统体积小、功... 采用以TI达芬奇技术芯片为核心处理器的硬件平台,以依据硬件裁剪定制的Linux系统为基础,设计开发了基于计算机视觉的汽车安全系统.该系统具有超速预警、安全车距预警、事故求助、车辆位置获取和车辆防盗、防抢等功能,且系统体积小、功耗低、使用方便,易于功能扩展和升级,在高速公路上开展安全监测试验表明,文中提出的算法漏检率低于5%,误检率低于0.5%. 展开更多
关键词 汽车安全 计算机视觉 行车检测 超速预警 事故求助
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Vision-based long-distance lane perception and front vehicle location for full autonomous vehicles on highway roads 被引量:11
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作者 刘欣 徐昕 戴斌 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第5期1454-1465,共12页
A new vision-based long-distance lane perception and front vehicle location method was developed for decision making of full autonomous vehicles on highway roads,Firstly,a real-time long-distance lane detection approa... A new vision-based long-distance lane perception and front vehicle location method was developed for decision making of full autonomous vehicles on highway roads,Firstly,a real-time long-distance lane detection approach was presented based on a linear-cubic road model for two-lane highways.By using a novel robust lane marking feature which combines the constraints of intensity,edge and width,the lane markings in far regions were extracted accurately and efficiently.Next,the detected lane lines were selected and tracked by estimating the lateral offset and heading angle of ego vehicle with a Kalman filter,Finally,front vehicles were located on correct lanes using the tracked lane lines,Experiment results show that the proposed lane perception approach can achieve an average correct detection rate of 94.37% with an average false positive detection rate of 0.35%,The proposed approaches for long-distance lane perception and front vehicle location were validated in a 286 km full autonomous drive experiment under real traffic conditions.This successful experiment shows that the approaches are effective and robust enough for full autonomous vehicles on highway roads. 展开更多
关键词 lane detection lane tracking front vehicle location full autonomous vehicle feature line section autonomous driving vision
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