期刊文献+
共找到33篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
基于IB-SURF算法的无人机图像拼接技术研究 被引量:10
1
作者 江智 江德港 +2 位作者 黄子杰 郭彩玲 李柏林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期263-269,共7页
针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation... 针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。 展开更多
关键词 无人机图像 IB-SURF算法 特征点提取 图像分块
在线阅读 下载PDF
高速列车转向架防冰雪设计研究进展 被引量:4
2
作者 郑强 丁昊昊 +3 位作者 贺家豪 王文健 郭俊 刘启跃 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期64-74,共11页
随着中国高寒地区铁路运输的发展,高速列车在高寒、风雪、霜冻等恶劣环境中运行面临严峻的考验,不仅会增加铁路系统的运营成本,还直接影响到列车运行的安全性和稳定性。列车底部处于无封闭状态,而且裸露在外的转向架结构又极其复杂,造... 随着中国高寒地区铁路运输的发展,高速列车在高寒、风雪、霜冻等恶劣环境中运行面临严峻的考验,不仅会增加铁路系统的运营成本,还直接影响到列车运行的安全性和稳定性。列车底部处于无封闭状态,而且裸露在外的转向架结构又极其复杂,造成在高寒地区运行的列车存在转向架结冰积雪等新问题,目前尚无高效的解决方案。先对列车转向架区域结冰积雪状态、规律及形成机理进行了总结,提出影响结冰积雪状态的主要因素,包括雪粒在气场中的运动情况、转向架底部流场情况和转向架底部压差。详细阐述了国内外列车防冰雪及解决转向架积雪结冰问题在近年来的研究进展。随着新材料研发和表面技术水平的提高,具有抗覆冰效果的超疏水表面功能涂层成为一种切实有效的措施。结合已有的金属基体表面降低冰雪附着强度和延缓结冰时间的研究成果,整理出构造微/纳米粗糙结构及降低材料低表面能的具体方法,探讨了超疏水材料在防冰雪方面的应用,并以此基础提出了转向架防冰雪设计的研究方向。 展开更多
关键词 转向架 高寒地区 防冰雪 流场结构 超疏水 低表面能 微/纳米结构
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法 被引量:10
3
作者 李帅 杨柳 赵欣卉 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第25期10866-10878,共13页
城市的交通拥堵已经成为各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,为了准确地对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征... 城市的交通拥堵已经成为各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,为了准确地对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型(CS-Transformer)。该模型通过使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(similarity location encoding mechanism,SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于CNN、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差(mean square error,MSE)为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了19.6%、26.3%和10%。 展开更多
关键词 交通拥堵预测 CNN 相似性位置编码机制(SPEM) TRANSFORMER
在线阅读 下载PDF
人物交互检测研究进展综述 被引量:4
4
作者 龚勋 张志莹 +2 位作者 刘璐 马冰 吴昆伦 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期693-704,共12页
作为目标检测、行为识别、视觉关系检测的交叉学科,人物交互(human-object interaction,HOI)检测旨在识别特定应用场景下人与物体的相互关系.本文对基于图像的人物交互检测研究成果进行了系统总结及论述.首先,从交互关系建模的原理出发... 作为目标检测、行为识别、视觉关系检测的交叉学科,人物交互(human-object interaction,HOI)检测旨在识别特定应用场景下人与物体的相互关系.本文对基于图像的人物交互检测研究成果进行了系统总结及论述.首先,从交互关系建模的原理出发,把人物交互检测方法分为基于全局实例和基于局部实例两类,并对代表性方法进行了详细阐述和分析;进而,根据所采用视觉特征的差异将基于全局实例的方法进行细分,包括融合空间位置信息、融合外观信息与融合人体姿态信息;然后,讨论了零样本学习、弱监督学习以及Transformer模型在人物交互检测中的应用;最后,从交互类别、视觉干扰以及运动视角三方面出发,总结了人物交互检测面临的挑战,并指出领域泛化、实时检测和端到端网络是未来发展的趋势. 展开更多
关键词 人物交互 视觉关系 目标检测 动作识别
在线阅读 下载PDF
城轨供电系统杂散电流对埋地金属管道的动态干扰研究 被引量:5
5
作者 黄晓鹏 马庆安 +2 位作者 刘炜 尹乙臣 周林杰 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期735-744,共10页
随着城市轨道交通系统的发展,线路与埋地金属管道相邻或交错的实际案例时有发生,城轨供电系统产生的杂散电流对埋地金属管道的干扰腐蚀问题日益突出。为研究直流牵引供电系统向大地中泄漏的杂散电流对埋地金属管道的干扰影响,建立直流... 随着城市轨道交通系统的发展,线路与埋地金属管道相邻或交错的实际案例时有发生,城轨供电系统产生的杂散电流对埋地金属管道的干扰腐蚀问题日益突出。为研究直流牵引供电系统向大地中泄漏的杂散电流对埋地金属管道的干扰影响,建立直流牵引供电系统和埋地金属管道的联合仿真模型。首先,利用多列车情况下的直流牵引供电回流系统杂散电流动态分布模型,计算地铁全线的钢轨电位和杂散电流分布。其次,根据点电流源在分层介质中的电场分布和叠加原理,计算地铁全线杂散电流在埋地金属管道附近产生的地电位分布;基于矩量法建立埋地金属管道电路模型,计算杂散电流作用下的管地电位,计算结果与CDEGS对比,管地电位误差在4.11%以内。基于该模型对国内某地铁线路及其附近管道进行分析,管地电位仿真结果与实测值误差在8.21%以内。最后,使用该模型分析不同因素对管地电位的影响。管道防腐层破损率从0.5%减少至0.001%,管地电位最大波动值降低26.04%。钢轨对杂散电流收集网过渡电阻从1Ω·km增大至15Ω·km,管地电位最大波动值下降了82.44%。发车间隔360 s时的管地电位偏移量比发车间隔120 s时下降了43.27%。车辆段经钢轨电位限制器接地时的管地电位偏移量比直接接地下降了11.91%。结果验证了研究的有效性,并且表明增大地铁线路过渡电阻比其他方式具有更好地降低杂散电流干扰的效果。研究可用于直流牵引供电系统杂散电流对埋地金属管道干扰评估,可为工程设计提供参考。 展开更多
关键词 地铁 杂散电流 矩量法 埋地管道
在线阅读 下载PDF
改进SSD算法的道路小目标检测研究 被引量:16
6
作者 邹慧海 侯进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期281-288,共8页
在道路场景中,因小目标分辨率低且特征不明显,传统的目标检测算法难以确认其所属类别和位置信息,导致检测精度低、检测速度慢、漏检率高。提出一种改进SSD的道路小目标检测算法RFG_SSD。在SSD网络结构的主干部分和检测部分之间,通过引... 在道路场景中,因小目标分辨率低且特征不明显,传统的目标检测算法难以确认其所属类别和位置信息,导致检测精度低、检测速度慢、漏检率高。提出一种改进SSD的道路小目标检测算法RFG_SSD。在SSD网络结构的主干部分和检测部分之间,通过引入改进的特征金字塔网络结构,融合浅层和深层感受野的特征信息,以获得小目标语义信息丰富的特征图。将深层特征提取网络ResNet 50作为改进网络的主干特征提取网络,提高整体网络的检测精度。为加快网络运算速度,基于检测层结构,利用全局平均池化层代替全连接层,减少网络参数量。实验结果表明,与SSD、VGG16+SFPN等算法相比,该算法能够有效提高小目标检测性能,且加快检测速度,其在BDD100K数据集上的平均精度和检测速度分别为98.05%和85.56 frame/s,小目标检测个数相较于SSD算法提高3倍多。 展开更多
关键词 小目标检测 SSD算法 ResNet50网络 特征金字塔网络 全局平均池化
在线阅读 下载PDF
动车组轴承轨旁声学故障诊断研究综述 被引量:3
7
作者 李恒奎 卫昱乾 杨岗 《轴承》 北大核心 2022年第11期1-7,共7页
轴承声学故障诊断技术具有对列车无侵入性,传感器安装、维护费用低的优点,在动车组轴承故障诊断中有广阔应用空间。阐述了基于声学信号的轴承故障及轨旁声学故障诊断技术运用中的信号畸变、多声源和噪声强的三大技术难点,从时域分析、... 轴承声学故障诊断技术具有对列车无侵入性,传感器安装、维护费用低的优点,在动车组轴承故障诊断中有广阔应用空间。阐述了基于声学信号的轴承故障及轨旁声学故障诊断技术运用中的信号畸变、多声源和噪声强的三大技术难点,从时域分析、频域分析方面总结了轴承故障声学信号降噪、特征分离、特征识别算法的国内外研究和应用进展情况,提出时频分析方法与人工智能技术相结合进行轨旁轴承声学故障诊断、轴承精准寿命预测和健康管理是轴承声学故障诊断研究的发展趋势。 展开更多
关键词 滚动轴承 电动车组 声发射信号 故障诊断 特征提取 监测系统
在线阅读 下载PDF
基于积分解调的无线能量与信号同步传输方法 被引量:5
8
作者 靖永志 付康 +2 位作者 谯柯 杨亮涛 刘沁宇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期4270-4281,共12页
针对电感耦合式无线能量与信号单耦合通道传输系统信号通道存在能量传输干扰和信号传输速率低等问题,提出一种基于积分解调的无线能量与信号同步传输方法。该方法首先将信号接收端载波与相干载波混频,然后送入积分器进行积分,再通过比... 针对电感耦合式无线能量与信号单耦合通道传输系统信号通道存在能量传输干扰和信号传输速率低等问题,提出一种基于积分解调的无线能量与信号同步传输方法。该方法首先将信号接收端载波与相干载波混频,然后送入积分器进行积分,再通过比较器还原原始数据。能量端采用双边LCC补偿拓扑结构,使负载在一定范围内变化时输出电流稳定。通过对能量传输和信号传输通道中的电路结构与电压增益分析,得到系统参数对传输特性的影响规律。最后,通过实验平台对所提方法进行验证,实验表明,能量传输几乎不受信号传输影响,所提方法具有更高的频带利用率,并且对能量干扰载波具有较好的抑制能力,实现了1.2 Mbit/s信号传输速率。 展开更多
关键词 无线电能传输 单耦合通道 双边LCC补偿 积分解调
在线阅读 下载PDF
面向牵引座焊缝表面质量检测的轻量型深度学习算法 被引量:5
9
作者 黄子杰 欧阳 +2 位作者 江德港 郭彩玲 李柏林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期983-988,共6页
针对人工和传统自动化算法检测牵引座焊缝表面存在检测精度低、速度低的问题,提出一种轻量型的牵引座焊缝表面质量检测算法YOLOv5s-G2CW。首先,用GhostBottleneckV2模块替换YOLOv5s中的C3模块以降低模型的参数量;其次,在YOLOv5s模型的N... 针对人工和传统自动化算法检测牵引座焊缝表面存在检测精度低、速度低的问题,提出一种轻量型的牵引座焊缝表面质量检测算法YOLOv5s-G2CW。首先,用GhostBottleneckV2模块替换YOLOv5s中的C3模块以降低模型的参数量;其次,在YOLOv5s模型的Neck部分引入CBAM(Convolutional Block Attention Module),在通道和空间两个维度上融合焊缝特征;然后将YOLOv5s的定位损失函数改进为Wise-IoU以聚焦普通质量锚框的预测回归;最后移除YOLOv5s模型中用于大物体检测的13×13特征层以进一步降低模型的参数量。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-G2CW的模型大小减小了53.9%,帧率提高了8.0%,平均精度均值(mAP)提高了0.8个百分点,能够满足牵引座焊缝表面质量检测的准确性和实时性要求。 展开更多
关键词 轻量化模型 YOLOv5s 焊缝检测 注意力机制 Wise-IoU
在线阅读 下载PDF
基于在线辨识和极小值原理的PEMFC混合动力系统综合能量管理方法 被引量:13
10
作者 李奇 王晓锋 +2 位作者 孟翔 张国瑞 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期6991-7001,共11页
为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理... 为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理的综合能量管理方法。该方法能根据在线辨识的结果和直流母线需求功率,完成对主动力源及辅助动力源的功率分配工作,并与基于离线辨识的算法结果以及等效氢耗最小能量管理方法(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)进行对比分析。结果表明,该方法对等效氢耗的优化比离线以及ECMS的效果分别提升了6.33%和4.35%,对燃料电池性能衰减则分别优化了4.72%和6.98%,并能更好地维持辅助动力源的SOC。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力系统 遗忘因子递推最小二乘算法在线辨识 多目标优化 能量管理
在线阅读 下载PDF
采用奇异能量谱与改进ELM的轴承故障诊断方法 被引量:20
11
作者 葛兴来 张鑫 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期80-87,共8页
针对滚动轴承故障特征不易提取,进而影响诊断精度的问题,研究一种将信号处理与智能算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群算法对变分模态分解(VMD)法进行优化,以确定VMD法的最优输入参数,并利用优化VMD算法对振动信号进行分解... 针对滚动轴承故障特征不易提取,进而影响诊断精度的问题,研究一种将信号处理与智能算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群算法对变分模态分解(VMD)法进行优化,以确定VMD法的最优输入参数,并利用优化VMD算法对振动信号进行分解得到若干本征模态函数进而建立特征矩阵。然后,对特征矩阵进行奇异值分解,根据不同故障下奇异能量谱的差异构造故障特征向量,并采用改进的极限学习机(ELM)进行故障识别。针对传统ELM输入层权值与隐含层阈值随机选取对分类效果的影响,采用自适应差分进化极限学习机对其进行优化,以保证故障诊断性能。最后,利用实验结果验证所研究故障诊断方法的可行性。 展开更多
关键词 轴承故障 振动信号 特征提取 变分模态分解 粒子群算法 奇异值分解 极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估 被引量:12
12
作者 朱江洪 李延来 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1630-1638,共9页
针对地铁车门系统故障风险评估中的模糊性和不确定性问题,提出基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估模型。针对专家判断的模糊性和不确定性,利用区间二元语义表征专家评估信息;定义共识度来刻画专家与群体间的... 针对地铁车门系统故障风险评估中的模糊性和不确定性问题,提出基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估模型。针对专家判断的模糊性和不确定性,利用区间二元语义表征专家评估信息;定义共识度来刻画专家与群体间的偏离程度,并引入共识达成过程以提高专家间的共识度;为在故障模式风险排序中刻画专家的风险偏好,引入风险偏好参数改进多属性边界逼近区域比较法以确定故障模式风险优先序。以地铁车门故障风险评估为例验证了模型的有效性和可行性,结果表明:故障模式风险排序前3位的是电子门控器、锁闭行程开关S1和螺母组件,检修部门应采取科学的检修措施以降低风险。 展开更多
关键词 地铁车门系统 故障模式及影响分析 区间二元语义 风险评估 共识度 多属性边界逼近区域比较法
在线阅读 下载PDF
磁浮车间隙传感器无线供电与信号同步传输方法 被引量:5
13
作者 靖永志 冯伟 +2 位作者 王森 谯柯 鲁林海 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期965-974,共10页
为满足磁浮车悬浮间隙传感器在供电和信号传输方面的需求,提出了一种无线电能与信号全双工同步传输方法.首先,建立悬浮间隙传感器无线能量与信号全双工同步传输系统,在能量回路中采用S/LCC补偿结构以实现稳压效果,并在信号接收回路采用L... 为满足磁浮车悬浮间隙传感器在供电和信号传输方面的需求,提出了一种无线电能与信号全双工同步传输方法.首先,建立悬浮间隙传感器无线能量与信号全双工同步传输系统,在能量回路中采用S/LCC补偿结构以实现稳压效果,并在信号接收回路采用LC并联支路抑制同侧信号载波干扰;其次,对系统电能传输特性和信号传输特性进行了分析;然后,重点分析了信号传输电压增益、能量传输对信号传输的干扰以及双向信号传输之间的串扰,得出系统参数对系统传输特性影响的规律;最后,搭建20 W的实验平台进行实验验证.实验结果表明:信号接收回路中采用的LC并联支路可有效消除信号之间的串扰,能量传输对信号传输影响较小,验证了所提拓扑结构可实现无线供电、传感器控制指令下发以及间隙信号上传的全双工同步传输. 展开更多
关键词 无线电能传输 共享通道传输 全双工通信 间隙传感器
在线阅读 下载PDF
成渝地区城际铁路网络特性与脆弱性分析 被引量:24
14
作者 张光远 张帆 刘泳博 《铁道运输与经济》 北大核心 2021年第7期36-42,共7页
为研究成渝地区城际铁路网络的网络特性和脆弱性,利用复杂网络理论的拓扑规则,选取成渝地区城际铁路建设规划下的城际铁路网络进行建模,并从节点度、平均路径长度和聚类系数等指标进行网络特性分析。在此基础上,通过PageRank算法挖掘网... 为研究成渝地区城际铁路网络的网络特性和脆弱性,利用复杂网络理论的拓扑规则,选取成渝地区城际铁路建设规划下的城际铁路网络进行建模,并从节点度、平均路径长度和聚类系数等指标进行网络特性分析。在此基础上,通过PageRank算法挖掘网络中的重要节点,模拟随机攻击和蓄意攻击,对网络的脆弱性和鲁棒性进行分析。结果表明:成渝城际铁路网络具有小世界和无标度网络特性;重庆、成都、自贡等为重要节点;在随机攻击下城际铁路网络呈现鲁棒性,蓄意攻击下呈现脆弱性。因此,在日常运营中应重点关注关键节点,为成渝地区城际铁路安全高效地运营提供理论参考。 展开更多
关键词 成渝地区 城际铁路 复杂网络 网络特性 PAGERANK算法 脆弱性
在线阅读 下载PDF
基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型 被引量:6
15
作者 薛锋 刘泳博 +1 位作者 户佐安 陈逸飞 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期941-948,959,共9页
为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题,避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足,提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法.首先,在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧,在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模... 为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题,避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足,提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法.首先,在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧,在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中的弧段能力约束,同时对惩罚项中的惩罚力度和惩罚因子设计动态更新的策略;然后,将改进灰狼算法(improved grey wolf algorithm,IGWO)应用于车流分配与径路优化模型的求解;最后,结合某一地区的路网数据,对改进前、后的模型和算法进行对比分析.算例结果表明:与改进前的模型相比,引入惩罚项之后,IGWO可以在限定的范围内找到满足弧段能力约束的可行解;与灰狼算法(gray wolf algorithm,GWO)相比,IGWO计算所得的配流方案使OD(origin-destination)货流的平均绕行率和货物总走行公里数分别下降了2.6%和5.2%. 展开更多
关键词 铁路运输 车流分配 径路优化 惩罚函数 约束优化 改进灰狼算法
在线阅读 下载PDF
基于去噪复数FastICA和稀疏重构的相干信号欠定DOA估计 被引量:4
16
作者 侯进 李昀喆 李天宇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期172-181,共10页
针对现有的存在相干信号的DOA估计方法大多数不能用于欠定的情况,即入射信号数超过传感器数的问题,提出了一种复数快速独立成分分析算法(即复数FastICA算法)和稀疏重构算法结合的DOA估计方法。当均匀圆阵传感器数目为M时,该算法最多可... 针对现有的存在相干信号的DOA估计方法大多数不能用于欠定的情况,即入射信号数超过传感器数的问题,提出了一种复数快速独立成分分析算法(即复数FastICA算法)和稀疏重构算法结合的DOA估计方法。当均匀圆阵传感器数目为M时,该算法最多可以估计M(M-1)入射信号的到达角。针对低信噪比情况下,复数FastICA分离效果差的问题,提出了2种圆信号与非圆信号情况下通用的去噪复数FastICA算法。仿真结果与实测数据结果表明,该算法可以进行欠定情况相干与非相干信号共存的DOA估计,与目前的几种算法相比,所提的DOA估计方法算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 欠定情况 复数快速独立成分分析 稀疏重构 到达角估计 去噪 相干信号
在线阅读 下载PDF
面向复杂场景的行人重识别综述 被引量:1
17
作者 张敏 余增 +1 位作者 韩云星 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期138-150,共13页
行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID)旨在研究多个不相交摄像头间特定行人的匹配问题。文中首次以复杂场景中需要克服的挑战为行人重识别论文的分类依据,将2010-2021年期间发表的研究成果分为7类,即姿势问题、遮挡问题、照... 行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID)旨在研究多个不相交摄像头间特定行人的匹配问题。文中首次以复杂场景中需要克服的挑战为行人重识别论文的分类依据,将2010-2021年期间发表的研究成果分为7类,即姿势问题、遮挡问题、照明问题、视角问题、背景问题、分辨率问题以及开放性问题,该分类方式有利于研究人员从实际需求出发,根据要解决的问题找到相应的解决方案。首先回顾行人重识别的研究背景、意义及研究现状,总结当前主流的行人重识别框架,统计了2013年以来发表在三大计算机视觉顶级会议CVPR,ICCV以及ECCV的论文情况和国家基金项目中Re-ID的相关项目情况;其次就复杂场景中面临的七大挑战,分别从问题成因和解决方案两方面对现有文献展开分析,归纳总结出处理各类挑战的主流方法;然后给出了行人重识别研究中泛化性较高的方法,并列举了当前行人重识别研究的难点;最后讨论了行人重识别未来的发展趋势。 展开更多
关键词 行人重识别 深度学习 特征提取 度量学习 计算机视觉
在线阅读 下载PDF
车站联锁系统行为验证与数据确认的形式化方法 被引量:5
18
作者 王恪铭 王霞 +2 位作者 程鹏 刘宁 张传东 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期587-593,610,共8页
车站联锁系统是一种典型的基于数据驱动的安全苛求系统,开发过程中需要对系统行为进行验证并需确认数据的正确性.为此,通过分析联锁系统的设计规范,基于RODIN平台并使用Event-B语言,辅助使用UML(unified modeling language)图工具快速... 车站联锁系统是一种典型的基于数据驱动的安全苛求系统,开发过程中需要对系统行为进行验证并需确认数据的正确性.为此,通过分析联锁系统的设计规范,基于RODIN平台并使用Event-B语言,辅助使用UML(unified modeling language)图工具快速建立系统的初始模型,以自动生成模型文件并描述出各系统属性与事件流程;基于精化策略分层建模,对各层模型的证明义务进行定理证明,验证了系统的各项属性,得出可靠的通用功能模型;基于实例车站,对模型的公理进行了验证,同时实现了对联锁数据的确认;通过形式化验证过程,结合给定场景联锁数据的有效性确认,发现并纠正系统需求及分析过程中造成的潜在行为缺陷;通过功能仿真与验收测试,进一步确认了通用模型与联锁数据的正确性.结果表明:本文方法提高了基于模型开发过程的准确性与层次性,验证了系统通用行为状态,且结合公理验证,实现了联锁数据的确认,并能基于模型进行功能场景仿真与测试,从而可进一步提高系统通用功能原型的可靠性. 展开更多
关键词 车站联锁系统 形式化验证 定理证明 数据确认 功能仿真 测试
在线阅读 下载PDF
融合PCA的改进ICP激光点云配准算法 被引量:16
19
作者 王太学 江智 +2 位作者 江德港 李柏林 郭彩玲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第2期70-76,共7页
针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得... 针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云配准 主成分分析 主轴校正 ICP 重叠点云 有效点对
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv5的多车辆目标实时检测及跟踪算法 被引量:23
20
作者 蒲玲玲 杨柳 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12159-12167,共9页
多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针... 多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针对这一问题,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种改进的YOLO模型:在YOLO网络中添加ReID(re-identification)特征识别模块,使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息,以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况,提出一种基于动态IOU阈值的非极大值抑制算法,以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配,从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性。实验结果表明:将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中,相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型,在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%;在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大值抑制,跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。 展开更多
关键词 YOLOv5 多目标跟踪 目标检测 深度学习 非极大值抑制
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 下一页 到第
使用帮助 返回顶部