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基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究被引量：1: 1; 作者张炳力王焱辉 +3 位作者潘泽昊王怿昕杨程磊王欣雨《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期1-6,61,共7页; 文章提出一种基于YOLOv4的端到端多任务网络模型用于自动泊车系统中的感知任务,以环视图像(around view monitor, AVM)作为网络输入,基于卷积网络提取图像特征信息,通过YOLO和DMPR-PS(directional marking-point regression-parking sl... 展开更多; 关键词自动泊车环视图像(AVM) 多任务网络障碍物识别停车位识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EKF-SVM算法的动力电池SOC估计被引量：23: 2; 作者刘兴涛李坤 +2 位作者武骥何耀刘新天《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期1522-1528,1544,共8页; 针对单一SOC估计算法无法同时满足多项指标要求的问题,提出一种扩展卡尔曼滤波(EKF)与支持向量机(SVM)相结合的算法。通过动态跟踪模型参数和对开路电压(OCV)的实时估计,由EKF算法得到初步SOC估计值;通过对EKF算法滤波输出的DST工况数... 展开更多; 关键词锂离子电池荷电状态扩展卡尔曼滤波支持向量机组合算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测被引量：25: 3; 作者张炳力詹叶辉 +3 位作者潘大巍程进宋伟杰刘文涛《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期478-484,共7页; 针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理,过滤无效目标;利用改进的YOLO v2算法降低漏检率,提高检测速度;然... 展开更多; 关键词车辆检测毫米波雷达 YOLO算法传感器融合多目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法被引量：19: 4; 作者张炳力秦浩然 +2 位作者江尚郑杰禹吴正海《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1195-1202,共8页; 为解决智能驾驶系统中夜间车辆检测误检多、远处小目标检测效果差的问题,在RetinaNet的基础上对损失函数进行全面优化。在分类损失函数方面,分析了负样本与正样本交并比的产生机理和对训练的影响,构造了关联交并比的分类损失函数,利用... 展开更多; 关键词夜间车辆检测损失函数交并比 RetinaNet 小目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计被引量：17: 5; 作者林名强吴登高 +1 位作者郑耿峰武骥《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1285-1290,1284,共7页; 本文中提出了一种基于电池表面温度和增量容量的健康状态(SOH)估计方法,分析了恒流充电过程中的温度变化曲线,从温度变化曲线中提取了3个几何特征作为健康因子,并与增量容量曲线的峰值结合作为反向传播神经网络的输入来建立模型估算SOH... 展开更多; 关键词锂离子电池健康状态 DT曲线神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

无人驾驶拖拉机田间路径规划方法研究被引量：3: 6; 作者张炳力程啸宇 +2 位作者程进李傲伽郑平平《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第11期1441-1448,1490,共9页; 文章提出一种面向不规则地块全覆盖并能实时避障的路径规划方法。综合农田几何形状和作业机具参数等因素设计全局路径规划方法,并在全局路径基础上针对单个及多个相邻小型静态障碍物搭建局部路径,且将离线规划全局路径与实时规划局部路... 展开更多; 关键词无人驾驶拖拉机路径规划全区域覆盖避障 LABVIEW软件; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究被引量：1: 1; 作者张炳力王焱辉潘泽昊王怿昕杨程磊王欣雨; 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实验室; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期1-6,61,共7页; 基金长三角科技创新共同体联合攻关专项资助项目(2022CSJGG1501) 安徽省科技重大专项资助项目(202203a05020008) +2 种基金合肥市关键共性技术研发和重大科技成果工程化资助项目(2021CG003)。; 文摘文章提出一种基于YOLOv4的端到端多任务网络模型用于自动泊车系统中的感知任务,以环视图像(around view monitor, AVM)作为网络输入,基于卷积网络提取图像特征信息,通过YOLO和DMPR-PS(directional marking-point regression-parking slot)检测头实现停车位与障碍物并行检测。在PS 2.0公开数据集上进行验证的结果表明,所提出的多任务检测方法能够同时检测停车位和障碍物,障碍物识别平均精度均值达到89.72%,车位识别查准率达到93.53%,网络检测速率为34.0帧/s,在满足自动泊车感知任务需求的同时提升了系统的检测效率。该文研究成果对自动泊车感知技术的发展具有一定的意义。; 关键词自动泊车环视图像(AVM) 多任务网络障碍物识别停车位识别; Keywords automatic parking around view monitor(AVM) multi-task network obstacle recognition parking space recognition; 分类号 U270 [机械工程—车辆工程] TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EKF-SVM算法的动力电池SOC估计被引量：23: 2; 作者刘兴涛李坤武骥何耀刘新天; 机构合肥工业大学车辆工程系安徽省智能汽车工程实验室合肥工业大学汽车工程技术研究院; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期1522-1528,1544,共8页; 基金国家自然科学基金(61903114,61803138) 中央高校基本科研业务费专项资金(JZ2019HGBZ0119,PA2018GDQT0019)资助。; 文摘针对单一SOC估计算法无法同时满足多项指标要求的问题,提出一种扩展卡尔曼滤波(EKF)与支持向量机(SVM)相结合的算法。通过动态跟踪模型参数和对开路电压(OCV)的实时估计,由EKF算法得到初步SOC估计值;通过对EKF算法滤波输出的DST工况数据进行训练,得到SVM模型,并利用其回归预测能力对初步估计值进行误差补偿,进一步地降低了估计误差。仿真结果表明,相比EKF算法和EKF-BP算法,所提EKF-SVM算法具有良好鲁棒性和泛化性,可实现电池SOC的准确估计,其最大绝对误差为1%左右。; 关键词锂离子电池荷电状态扩展卡尔曼滤波支持向量机组合算法; Keywords lithium-ion battery SOC extended Kalman filtering support vector machine combination algorithm; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测被引量：25: 3; 作者张炳力詹叶辉潘大巍程进宋伟杰刘文涛; 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实验室合肥长安汽车有限公司; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期478-484,共7页; 基金合肥长安汽车企业委托项目(W2019JSKF0220) 安徽省第五批特支计划资助项目和安徽省科技重大专项(18030701199)资助。; 文摘针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理,过滤无效目标;利用改进的YOLO v2算法降低漏检率,提高检测速度;然后运用目标检测交并比和全局最近邻数据关联算法实现多传感器数据融合;最后基于扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,而得出最终结果。实车试验结果表明,该方法的车辆识别效果优于单一传感器,且在多种路况下识别效果良好。; 关键词车辆检测毫米波雷达 YOLO算法传感器融合多目标跟踪; Keywords vehicle detection millimeter wave radar YOLO algorithm sensor fusion multi-target tracking; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理] U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法被引量：19: 4; 作者张炳力秦浩然江尚郑杰禹吴正海; 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实验室浙江百康光学股份有限公司; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1195-1202,共8页; 基金安徽省第五批“特支计划”、合肥工业大学智能制造技术研究院科技成果转化及产业化平台建设专项资金(2019) 科技成果转化及产业化重点项目(2019) +2 种基金青年教师科研创新启动专项A项目(JZ2021HGQA0237)资助。; 文摘为解决智能驾驶系统中夜间车辆检测误检多、远处小目标检测效果差的问题,在RetinaNet的基础上对损失函数进行全面优化。在分类损失函数方面,分析了负样本与正样本交并比的产生机理和对训练的影响,构造了关联交并比的分类损失函数,利用负样本交并比使网络注重于训练难分类负样本,同时利用正样本交并比提高了检测框的定位精度;在定位损失函数方面,改进了传统L1损失的归一化方式,提高了小目标检测能力。此外,针对夜间场景中的车辆特征对网络结构进行了优化设计,并在夜间车辆数据集上进行了测试验证,结果表明模型优化后的平均检测精度提升了14.6%。; 关键词夜间车辆检测损失函数交并比 RetinaNet 小目标检测; Keywords vehicle detection at night loss functions IoU RetinaNet small target detection; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计被引量：17: 5; 作者林名强吴登高郑耿峰武骥; 机构福州大学电气工程与自动化学院中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所福建省特种设备检验研究院合肥工业大学汽车与交通工程学院安徽省智能汽车工程实验室; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1285-1290,1284,共7页; 基金国家自然科学基金(61903114,61803138) 工信部智能制造综合标准化项目(GXSP20181001) 泉州市科技计划项目(2020C010R)资助。; 文摘本文中提出了一种基于电池表面温度和增量容量的健康状态(SOH)估计方法,分析了恒流充电过程中的温度变化曲线,从温度变化曲线中提取了3个几何特征作为健康因子,并与增量容量曲线的峰值结合作为反向传播神经网络的输入来建立模型估算SOH。试验结果验证了该方法的有效性,SOH平均估计误差仅在2%以下。; 关键词锂离子电池健康状态 DT曲线神经网络; Keywords lithium-ion battery state of health differential temperature curse neural network; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动] U472 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无人驾驶拖拉机田间路径规划方法研究被引量：3: 6; 作者张炳力程啸宇程进李傲伽郑平平; 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实验室; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第11期1441-1448,1490,共9页; 基金安徽省科技重大专项资助项目(18030701199,202203a05020008) 2021年合肥市关键共性技术研发和重大科技成果工程化资助项目(2021CG003) +1 种基金合工大智能院科技成果转化及产业化资助项目(IMIPT2019001,IMICZ2019005)。; 文摘文章提出一种面向不规则地块全覆盖并能实时避障的路径规划方法。综合农田几何形状和作业机具参数等因素设计全局路径规划方法,并在全局路径基础上针对单个及多个相邻小型静态障碍物搭建局部路径,且将离线规划全局路径与实时规划局部路径相结合形成完整的田间作业路径;应用LabVIEW2016设计无人驾驶拖拉机路径规划系统,设定参数自主规划,且基于实车平台验证该算法的有效性。结果表明,该文方法对不同形状地块在不同转弯工况下均可规划出全局路径并根据障碍物信息规划出局部路径,可以作为无人驾驶拖拉机田间作业参考路径,有较强的通用性和实用性,具有一定的现实意义。; 关键词无人驾驶拖拉机路径规划全区域覆盖避障 LABVIEW软件; Keywords unmanned tractor path planning full area coverage obstacle avoidance LabVIEW software; 分类号 S232.3 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究	张炳力王焱辉潘泽昊王怿昕杨程磊王欣雨	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于EKF-SVM算法的动力电池SOC估计	刘兴涛李坤武骥何耀刘新天	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2020	23	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测	张炳力詹叶辉潘大巍程进宋伟杰刘文涛	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2021	25	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法	张炳力秦浩然江尚郑杰禹吴正海	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2021	19	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计	林名强吴登高郑耿峰武骥	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2021	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	无人驾驶拖拉机田间路径规划方法研究	张炳力程啸宇程进李傲伽郑平平	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料