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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
1
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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AI构建视距径地图的低时延数据路由方法
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作者 卞留念 周一青 +3 位作者 刘玲 李达 时宁哲 石晶林 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期188-201,共14页
在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中,自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时,车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化,车辆节点的无线传输范围随之改变,现有基于固定传输范围的数据路由... 在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中,自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时,车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化,车辆节点的无线传输范围随之改变,现有基于固定传输范围的数据路由方法的丢包或时延增加。面向遮挡环境中的移动自组网,文中提出基于视距径地图的低时延数据路由方法。首先,提出了一种基于全连接神经网络构建视距径地图的方法,通过估计路由消息的信噪比生成原始数据,基于信噪比大小将原始数据转换为训练数据,训练全连接神经网络得到视距径地图。然后,提出了一种基于视距径地图的时延感知数据路由协议,可在视距径地图基础上,估计节点间无线链路期望传输次数,基于该次数计算和更新路由评估分数,节点选择路由评估分数大(对应时延小)的路径上的节点作为下一跳转发节点。最后,仿真结果表明,在存在遮挡物的场景中,与基于固定传输范围的数据路由方法相比,文中所提方法能够在不降低数据包交付率的同时将通信时延降低66%。 展开更多
关键词 移动自组织网络 路由协议 自动导引车 视距径
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人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用 被引量:1
3
作者 杨涛存 史维峰 +3 位作者 李国华 代明睿 李文浩 杜文然 《中国铁路》 北大核心 2025年第1期23-29,48,共8页
铁路线路异物入侵是威胁列车运行安全的严重问题之一,现有的智能识别系统在解决数据稀缺和异物种类多样性等问题时面临巨大挑战。针对上述问题,提出一种基于人工智能大模型的铁路线路异物入侵智能识别方法,基于预训练大模型的特征提取... 铁路线路异物入侵是威胁列车运行安全的严重问题之一,现有的智能识别系统在解决数据稀缺和异物种类多样性等问题时面临巨大挑战。针对上述问题,提出一种基于人工智能大模型的铁路线路异物入侵智能识别方法,基于预训练大模型的特征提取能力和泛化性能,通过对大模型结构深度和宽度的扩展,结合迁移学习策略,微调使其适应铁路线路异物识别任务。实验结果表明,基于人工智能大模型的异物入侵检测算法,能够显著减少对标注数据的依赖。在面对训练数据有限和未知异物类别多样的问题时,能实现较高的检测准确率和实时性能,显示出其在复杂环境中处理未知多变异物入侵的强大能力。 展开更多
关键词 人工智能 计算机视觉 视觉算法 铁路安全 异物入侵监测 深度学习 铁路线路
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基于机器视觉的注塑件缺陷检测方法
4
作者 仓传跃 徐志鹏 周彬 《塑料》 北大核心 2025年第1期149-153,188,共6页
熔接线是注塑制品中较为常见的缺陷,为检测该缺陷,采用机器视觉技术设计了一种利用骨架提取和斜率判断的图像检测方法。为了克服横梁反光及背景噪声和纹理的影响,利用高斯滤波和形态学运算消除图像中的反光干扰,并使用二值化突出横梁边... 熔接线是注塑制品中较为常见的缺陷,为检测该缺陷,采用机器视觉技术设计了一种利用骨架提取和斜率判断的图像检测方法。为了克服横梁反光及背景噪声和纹理的影响,利用高斯滤波和形态学运算消除图像中的反光干扰,并使用二值化突出横梁边缘信息;然后,结合处理后的图像,对其进行骨架提取与切割,并采用仿射变换得到旋正后的各段待测区域;最后,利用直线斜率判断的方式将异常区域作为缺陷检测出来。对采集的400张横梁区域图像进行实验测试,结果表明,该方法对于检测熔接线具有高效性,平均检测时长为1 s,且检测识别率达到97.8%,与直接采用直线检测方法相比,漏检率降低了40%,能够满足实际工厂生产的需要。 展开更多
关键词 熔接线 机器视觉 缺陷检测 骨架提取 斜率判断
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基于线结构光的矿用输送带纵向撕裂检测技术 被引量:1
5
作者 游磊 向兆军 孙柳军 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第1期180-186,共7页
针对传统的输送带纵向撕裂检测系统存在光照抗干扰能力差、运算效率低及泛化能力弱的问题,研究了一种基于线结构光的纵向撕裂检测技术。以线结构光作为图像采集系统,应用Topk完成图像预处理,减少数据冗余和内存使用量;对YOLOv5网络的基... 针对传统的输送带纵向撕裂检测系统存在光照抗干扰能力差、运算效率低及泛化能力弱的问题,研究了一种基于线结构光的纵向撕裂检测技术。以线结构光作为图像采集系统,应用Topk完成图像预处理,减少数据冗余和内存使用量;对YOLOv5网络的基础算子进行降维,减少模型参数量和浮点运算量;将该检测技术移植到嵌入式设备中,研制了速度快、精确度高的矿用本安型纵向撕裂检测系统。实验结果表明:降维YOLOv5的运算量和参数量均低于传统方法,在输入特征图分辨率为640 px×2592 px时,F_(1score)为0.9511,优于其他方法;仿真实验中检测的精确度P为95.14%,召回率R为92.63%;工业试验中成功检测出输送带的纵向撕裂。 展开更多
关键词 输送带 纵向撕裂 带式输送机 目标检测 计算机视觉 降维 线结构
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基于机器视觉的普洱茶饼外观质量检测融合算法
6
作者 王建超 李玮 +3 位作者 遆海龙 廖洪森 柏迦南 李健龙 《森林工程》 北大核心 2025年第3期585-594,共10页
随着自动化生产线的普及,茶饼的压制过程对产品质量的影响变得尤为重要。然而自动化生产线生产的普洱小茶饼在质量把控上往往不及人工制作的茶饼,因此针对自动化生产线生产后的茶饼外观质量检测成为亟待解决的问题。为此,提出一种基于... 随着自动化生产线的普及,茶饼的压制过程对产品质量的影响变得尤为重要。然而自动化生产线生产的普洱小茶饼在质量把控上往往不及人工制作的茶饼,因此针对自动化生产线生产后的茶饼外观质量检测成为亟待解决的问题。为此,提出一种基于机器视觉的普洱茶饼自动化质量检测算法。该算法综合应用大津法(otsumatlab,Otsu)阈值分割、Canny边缘检测等多种图像处理技术,并引入多种算法优化策略,以提升检测的精度和效率。该算法能够自动完成茶饼外观质量的检测与评估,并将结果实时与可编程控制器(programmable logic controller,PLC)进行数据传输。试验结果表明,该算法能准确识别茶饼的外观缺陷,平均计算准确率达95.75%,显示出较高的鲁棒性和可靠性,适用于自动化生产线中的质量控制,具备广泛的应用前景,尤其是在茶叶生产行业的智能化改造中,具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 自动化产线 普洱茶饼 机器视觉 图像处理 缺陷检测 可编程控制器
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基于机器视觉的农业车辆及机器人导航技术研究进展
7
作者 张少侠 闫建伟 +2 位作者 蒙超 石国照 吴锦涛 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期12-27,共16页
随着智能驾驶技术的发展,农业车辆和机器人自主导航技术成为当前研究热点,搭载机器视觉导航系统的农业车辆及机器人也广泛应用在农业生产任务中,但在复杂农业环境中的应用仍存在问题。为此,对农业视觉导航技术进行总结,详细论述了视觉... 随着智能驾驶技术的发展,农业车辆和机器人自主导航技术成为当前研究热点,搭载机器视觉导航系统的农业车辆及机器人也广泛应用在农业生产任务中,但在复杂农业环境中的应用仍存在问题。为此,对农业视觉导航技术进行总结,详细论述了视觉导航图像采集技术;对基于图像分割和作物特征点检测的导航路径提取方法进行讨论,并分析了两种导航路径提取方法共同涉及的导航线拟合方法。最后,讨论了农业车辆及机器人视觉导航当前所面临的挑战和未来发展趋势,可为农业车辆及机器人视觉导航相关研究提供参考。 展开更多
关键词 农业车辆 农业机器人 机器视觉 视觉导航 导航路径提取 导航线拟合
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基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法
8
作者 曹佳 郑秋梅 段泓舟 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期208-213,共6页
在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两... 在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两侧区域,将车道线以内的区域作为车辆多目标检测初始感兴趣区域(ROI),在ROI中采用车底阴影假设区域分割法获取车辆检测目标的假设区域。在原始卷积神经网络的基础上作进一步优化,设计可变形卷积神经网络(DF-R-CNN)模型,将得到的假设区域作为网络模型所需的车辆多目标检测候选区域,通过该模型实现车辆多目标的精准检测。实验结果表明,所提方法的召回率最高值达到了85%,损失函数最低值约为1.8,说明其具有较高的检测精度和检测效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 车道线划分 感兴趣区域ROI 可变形卷积神经网络 车辆多目标检测
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语义信息处理方式分类的车道线检测技术研究综述
9
作者 洪书颖 张东霖 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期1-17,共17页
随着自动驾驶技术的迅猛发展,车道线检测作为其关键组成部分,引起了广泛关注,并在智能交通系统中展现出巨大的应用潜力。然而,在应对复杂环境挑战时,传统车道线检测技术往往难以提供足够的识别精度。回顾车道线检测技术的发展轨迹,系统... 随着自动驾驶技术的迅猛发展,车道线检测作为其关键组成部分,引起了广泛关注,并在智能交通系统中展现出巨大的应用潜力。然而,在应对复杂环境挑战时,传统车道线检测技术往往难以提供足够的识别精度。回顾车道线检测技术的发展轨迹,系统性地梳理了84种先进算法,并创新性地根据语义处理方式划分为四类别:语义分割辅助类、语义信息融合类、语义信息增强类和语义关系建模类。通过深入剖析算法的技术特点和优势,揭示了当前车道线检测技术所面临的主要局限。最后,对未来车道线检测技术的发展方向提出见解,特别是在语义信息利用方面,指出了潜在的研究方向。 展开更多
关键词 车道线检测 语义信息 自动驾驶 深度学习 计算机视觉
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基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测
10
作者 余志宏 储露露 +2 位作者 马云鹏 周亚琴 李庆武 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期137-142,204,共7页
鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的... 鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的三种显著性特征,并采用条件随机场模型进行特征融合得到显著图;根据鸟窝的形状特征制定约束条件,排除电力线和云层等伪目标的干扰,得到鸟窝检测结果。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测出输电线路杆塔上的鸟窝。 展开更多
关键词 输电线路鸟窝检测 视觉显著性检测 计算机视觉 多特征融合 条件随机场
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基于改进LSD的斜拉桥索力非接触鲁棒识别 被引量:1
11
作者 朱前坤 崔亚歌 +1 位作者 王宪玉 杜永峰 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期158-166,共9页
拉索是斜拉桥的关键承载构件,其受力状态是评估桥梁安全状态的重要指标,准确测量拉索索力是保障桥梁结构安全的重要环节.基于此,建立一套可实现远距离、无靶标、高精度的斜拉索索力识别系统.该系统利用改进的直线检测(Line Segment Dete... 拉索是斜拉桥的关键承载构件,其受力状态是评估桥梁安全状态的重要指标,准确测量拉索索力是保障桥梁结构安全的重要环节.基于此,建立一套可实现远距离、无靶标、高精度的斜拉索索力识别系统.该系统利用改进的直线检测(Line Segment Detector,LSD)算法对拉索进行追踪,从而识别拉索的振动信息;再通过模态分解(VMD)离散出斜拉索的有效振动信号,得到斜拉索的频率信息;最后利用振动频率法,从斜拉索的频率信息来估算出斜拉索的索力.在实验室条件下对长细比较大、像素占比较少的钢尺模型以及在大跨度斜拉桥上对斜拉索索力进行识别对比,确定了改进的LSD算法以及该系统对索力识别的精确性及鲁棒性.在钢尺模型试验中,改进的LSD算法识别到的钢尺振动信息与激光位移计对比误差仅为0.63%;在大跨度斜拉桥上的试验中,该系统识别到斜拉索的索力与接触式传感器对比误差小于3.0%.以上两个试验结果表明,本文提出的系统能够在复杂的实际工程现场环境中对斜拉索索力进行高精度识别. 展开更多
关键词 桥梁工程 索力测量系统 计算机视觉 直线检测 无靶标识别
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结合自适应阈值与动态ROI的地标线检测方法 被引量:1
12
作者 尹震宇 尹聪 +2 位作者 张飞青 徐光远 徐福龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第2期345-350,共6页
基于机器视觉的地标线检测一直以来都是车间自主巡检机器人研究的重点和难点问题之一.针对检测过程中易受车间地面积水、光照不均以及油渍粉尘污染等环境因素的影响从而导致误检率、漏检率较高,难以满足工程实际需求的问题,本文提出了... 基于机器视觉的地标线检测一直以来都是车间自主巡检机器人研究的重点和难点问题之一.针对检测过程中易受车间地面积水、光照不均以及油渍粉尘污染等环境因素的影响从而导致误检率、漏检率较高,难以满足工程实际需求的问题,本文提出了一种基于自适应阈值分割与动态感兴趣区域划分的车间地标线检测方法(AT-DROI),该方法以分块图像为基础,首先按照特定特征对子块进行搜索,并剔除其中的离群噪声点,然后将环境因子与采样点相结合计算出特征颜色的双门限阈值,最后利用粗细粒度掩膜抑制特征图像中的干扰信息,有效实现了室内复杂环境下对地标线的高精度检测.通过在自采集的实际车间场景视频序列上进行大量对比实验,实验结果表明,本文方法在自采集的多组实际车间场景视频序列上测试的平均准确率、假阳性率和假阴性率分别达到了95.15%、3.73%和4.85%,平均每秒检测帧数为26fps,能够满足实际生产中对地标线检测的准确性和实时性要求. 展开更多
关键词 机器视觉 地标线检测 自适应阈值 动态感兴趣区域
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自适应地平线约束下的车辆三维检测
13
作者 王伟 赵春辉 +1 位作者 唐心瑶 席刘钢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期909-915,共7页
目前较为常用的基于单目视觉的车辆三维检测方法是目标检测结合几何约束的方法,但是几何约束中消失点的位置对结果影响很大。为了获取更加准确的约束条件,提出一种基于地平线检测的车辆三维检测算法。首先,利用车辆图片获取消失点的相... 目前较为常用的基于单目视觉的车辆三维检测方法是目标检测结合几何约束的方法,但是几何约束中消失点的位置对结果影响很大。为了获取更加准确的约束条件,提出一种基于地平线检测的车辆三维检测算法。首先,利用车辆图片获取消失点的相对位置,将车辆图片预处理至合适大小;然后,将经过预处理的车辆图片送入消失点检测网络,获得消失点信息热力图组,回归出消失点信息,并计算得出地平线信息;最后,根据地平线信息构建几何约束,在约束空间内对车辆初始尺寸迭代优化计算精确的车辆三维信息。实验结果表明,所述地平线求解算法能够获得更准确的地平线,与随机森林的方法相比,曲线下面积(AUC)提升1.730个百分点;同时,所提地平线约束能够有效地限制车辆三维信息,与使用对角线和消失点约束的算法相比,车辆三维信息的平均精度提升2.201个百分点。可见地平线可以作为几何约束在路侧单目相机的场景下求解车辆三维信息。 展开更多
关键词 目标检测 车辆三维检测 钻石空间变换 消失点 地平线
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基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述 被引量:22
14
作者 周文青 刘刚 《电力工程技术》 北大核心 2024年第2期73-82,共10页
架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,利用无人机进行线路巡视检测已成为运维人员完成电力巡检工作的重要手段。首先,文中概述无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析当前架空输电线路... 架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,利用无人机进行线路巡视检测已成为运维人员完成电力巡检工作的重要手段。首先,文中概述无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;再次,综述基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结各种方法的优缺点;然后,讨论无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷的检测效果,指出图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨基于深度学习的无人机图像缺陷巡检的未来发展方向。 展开更多
关键词 输电线路 无人机巡检 缺陷检测 深度学习 卷积神经网络 巡检策略
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基于点云特征的城市道路标识线提取与分类 被引量:6
15
作者 郑帅锋 王山东 +1 位作者 张陈意 王伦炜 《激光技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期27-33,共7页
为了解决基于车载激光雷达(LiDAR)点云数据中的道路标识线提取完整度与提取精确度方面数值偏低等问题,提出了一种基于点云多元特征的道路标识线快速提取方法。在城市道路标识线的强度信息、几何信息和语义信息基础上,结合路面点云的强... 为了解决基于车载激光雷达(LiDAR)点云数据中的道路标识线提取完整度与提取精确度方面数值偏低等问题,提出了一种基于点云多元特征的道路标识线快速提取方法。在城市道路标识线的强度信息、几何信息和语义信息基础上,结合路面点云的强度特征、高程特征和点密度特征,生成多个地理参考图像,对多元特征图像进行特征提取与填充,再利用Ostu算法以及Alpha shapes算法实现道路标识线点云精提取,并根据标识线的几何、语义信息和模型匹配方案实现标识线的细分类,进行了理论分析和实验验证,取得了澳大利亚某城市道路的点云数据。结果表明,提取的短虚线、斑马线、单向转向箭头、长虚线的准确率均高于96%,召回率均达到91%及以上,综合评价指标均达到94%及以上。这些结果对无人驾驶领域研究起到了添砖加瓦的作用,也为城市数字化建设提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 激光技术 标识线提取 多元特征 车载激光雷达点云 二值化 临近点迭代模板匹配
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面向无人机巡检场景图像的电力线提取算法 被引量:1
16
作者 韦圣贤 李勇 +3 位作者 双丰 周子轩 李培 李志腾 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3232-3243,共12页
由于电力系统巡检涉及山区、森林、农村和城镇等众多场景,且缺乏面向无人机巡检的电力线数据集,给基于有监督学习的电力线提取任务带来了挑战。为此,构建了一套多场景航拍电力线数据,并针对现有算法提取的电力线精度有待提升以及移动端... 由于电力系统巡检涉及山区、森林、农村和城镇等众多场景,且缺乏面向无人机巡检的电力线数据集,给基于有监督学习的电力线提取任务带来了挑战。为此,构建了一套多场景航拍电力线数据,并针对现有算法提取的电力线精度有待提升以及移动端巡检对算法效率的要求等,提出了一种新的电力线提取算法,所提算法对LinkNet框架进行改进,首先,在其Encoder部分使用轻量型网络,提高算法特征处理的效率,并降低模型的大小。然后,提出了基于深度可分离卷积和通道注意力机制的AD-block来提高网络的感受野,增强网络的特征提取能力。最后,通过引入双线性插值上采样方法等改进Decoder部分。实验结果表明,所提算法在服务器上精度优于对比算法,具有较好的鲁棒性。在Jetson TX2上验证所提算法的精度和效率优于对比算法,能实现每张图像115 ms的处理速度。 展开更多
关键词 机器视觉 深度学习 语义分割 电力线提取 无人机
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基于YOLOP-L的多特征融合道路全景驾驶检测 被引量:1
17
作者 吕嘉璐 周力 巨永锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期433-440,共8页
目前,驾驶员视角下的交通图像检测技术成为交通领域的重要研究方向,同时提取车辆、道路、交通标志等多种特征已经成为驾驶员理解道路信息多样性的亟需任务。以往研究已在单类目标检测的特征提取方面取得了长足进步,然而,这些研究不能很... 目前,驾驶员视角下的交通图像检测技术成为交通领域的重要研究方向,同时提取车辆、道路、交通标志等多种特征已经成为驾驶员理解道路信息多样性的亟需任务。以往研究已在单类目标检测的特征提取方面取得了长足进步,然而,这些研究不能很好地联合应用于其他区别较大的特征检测任务中,且融合训练过程中会损失个别特征检测的精度。针对驾驶员视野范围内道路信息多样且复杂的特点,本文提出了一种基于多特征融合训练的检测模型YOLOP-L,它能够同时对多种不同特征交通目标进行融合训练,同时保证单项检测任务的精度。首先,为了解决特征融合中语义信息表达不完整的问题,设计的SP-LNet模块通过FPN与双向特征网络结合实现网络更深层次的融合,使得提取的信息更完整,从而提升道路小目标的检测性能;其次,设计新的分割头深度可分离卷积,将语义信息与局部特征融合促使多特征融合的训练准确度与速度得到进一步提升;再次,体系中设计的GDL-Focal多类混合损失函数更专注于困难样本,可用于解决样本特征不平衡的问题。最后,对比实验表明:YOLOP-L相比原YOLOP网络运行的速度更快;在车辆目标检测任务下召回率提升了2.2%;在车道线检测任务下准确率提升2.8%,车道线IoU的值较HybridNets网络下降2.45%,但较YOLOP-L网络提升1.95%;在可行驶区域分割任务下其整体检测性能提升1.1%。结果表明,在具有挑战性的BDD100K数据集上,YOLOP-L可以在复杂场景下有效解决检测精度不足和分割缺失的问题,提高了车辆识别、车道线检测以及道路行驶区域联合训练的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 全景驾驶 多特征融合 车辆检测 可行驶区域检测 车道线检测 双向特征金字塔
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基于单目视觉的无水尺水位测量方法
18
作者 刘子奇 李丹勋 +1 位作者 朱德军 曹列凯 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期27-37,共11页
水位是水文监测的关键要素,其精准测量对洪涝灾害防御和水量计量具有重要的意义。随着智慧水利建设和视频设备的大规模部署,基于图像处理的水位识别方法发展迅速,是目前水利量测领域的前沿方向。本文提出了一种基于单目视觉的无水尺水... 水位是水文监测的关键要素,其精准测量对洪涝灾害防御和水量计量具有重要的意义。随着智慧水利建设和视频设备的大规模部署,基于图像处理的水位识别方法发展迅速,是目前水利量测领域的前沿方向。本文提出了一种基于单目视觉的无水尺水位测量方法。该方法采用深度学习构建水面分割模型,自动从水岸图像中提取水位线;再根据相机标定得到的空间映射关系,结合断面约束,计算水位线像素坐标对应的三维空间坐标,进而处理得到水位值。该方法应用于室内河工模型水槽实验,水面分割准确,水位线平均错误分割像素个数为0.825,计算水位值的平均绝对误差约为1.5 mm,均方根误差约为1.9 mm。实验结果表明该方法准确测量了水位的变化过程。 展开更多
关键词 水位测量 单目视觉 水位线提取 深度学习 相机标定
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基于视觉语义和点线融合的无人艇动态水面环境感知SLAM算法 被引量:3
19
作者 龚远瑾 杨淑洁 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期120-132,共13页
无人艇在复杂水面环境下的自主导航能力是其完成养殖作业的基础,其在智能水产养殖中的发展前景巨大。视觉同时定位与地图构建(Simultaneouslocationandmapping,SLAM)技术可以提供实时的环境信息,是实现无人艇自主导航的关键。然而,水面... 无人艇在复杂水面环境下的自主导航能力是其完成养殖作业的基础,其在智能水产养殖中的发展前景巨大。视觉同时定位与地图构建(Simultaneouslocationandmapping,SLAM)技术可以提供实时的环境信息,是实现无人艇自主导航的关键。然而,水面环境是一种缺乏足够有效特征点的低纹理场景,且受水面波纹和反光影响存在大量动态无效特征点,导致视觉SLAM位姿的计算精度较差、性能严重下降。为此,提出了一种面向动态水面环境的基于视觉语义和点线融合的SLAM系统。首先,对ORB-SLAM3算法框架进行改进,增加语义分割线程,利用语义信息生成掩码消除水面无效特征点,以消除动态水面环境的干扰。其次,加入线特征来加强系统稳定性,提出了一种基于几何约束的线段匹配方法,提高水面线特征提取和跟踪的准确性,并利用点线特征融合提高数据关联的准确性,解决传统SLAM算法在水面低纹理场景中提取不足的问题。在USVInland数据集上的实验结果显示,与ORB-SLAM3和PL-SLAM算法相比,改进后算法的定位精度在直线航行中平均提高了44.74%和55.48%,在机动航行中最多提高了76.60%和70.15%,有效消除了水面干扰对位姿估计的影响,提升了视觉SLAM系统在水面低纹理场景中位姿估计的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无人艇 智能水产养殖 视觉SLAM 点线特征 语义分割 机器视觉
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基于机器视觉和最优组合应变影响线的车辆荷载识别方法研究 被引量:6
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作者 王超 齐天玉 杨青祥 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期61-68,共8页
为方便快捷地识别正交异性钢桥面板箱梁桥的车辆时空信息,实现不依赖车辆横向位置精确识别车辆荷载,提出一种基于机器视觉和遗传算法优化组合应变影响线的车辆荷载识别方法。该方法首先通过桥梁侧面安装的摄像头采集车辆视频流数据,基... 为方便快捷地识别正交异性钢桥面板箱梁桥的车辆时空信息,实现不依赖车辆横向位置精确识别车辆荷载,提出一种基于机器视觉和遗传算法优化组合应变影响线的车辆荷载识别方法。该方法首先通过桥梁侧面安装的摄像头采集车辆视频流数据,基于机器视觉技术识别车速、车轴数和轴距等信息;然后采集U肋下缘应变响应,利用已知轴重的标定车辆识别测点的应变影响线;再基于变异系数指标采用遗传算法优化确定对荷载横向位置不敏感的最优组合应变影响线;最后进行车辆荷载识别。以某正交异性钢桥面板箱梁桥为背景,开展数值模拟和缩尺模型试验,研究不同车型、车重、横向位置和噪声水平等多种工况下所提方法的识别效果,验证方法的有效性和抗噪声性能。结果表明:该方法对车速、车轴数和轴距识别具有较好的精度和稳定性;基于变异系数优化后的组合应变影响线对车辆横向位置不敏感,可在不预估车辆横向位置的情况下有效地识别车辆荷载;数值模拟的轴重和总重最大识别误差分别为5.57%和4.03%(考虑20%噪声),模型试验测试的轴重和总重最大识别误差分别为7.16%和4.90%,该车辆荷载识别方法具有较好的适用性和准确性,便于工程应用。 展开更多
关键词 箱梁桥 正交异性钢桥面板 车辆荷载识别 机器视觉 遗传算法 应变影响线 数值模拟 模型试验
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