基于两阶段分类算法的中国交通标志牌识别

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自动驾驶技术对于缓解交通拥堵,降低交通运输成本具有重要作用;高级驾驶辅助系统(ADAS)可以有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性.交通标志牌中包含了丰富的语义信息,为自动驾驶汽车和ADAS的决策提供重要约束,因此交通标志牌的识别算法开发至关重要.本文基于中国交通场景特点以及自动驾驶、ADAS对于交通标志牌识别的高准确性需求,提出了一种基于两阶段分类的交通标志牌识别算法框架.算法包含检测和分类两个阶段,检测阶段检测出图像中的交通标志牌,分类阶段对交通标志牌先后进行大类和子类划分.算法通过细化任务,独立提升各算法模块的性能,进而提高整体算法的识别精度.本文对单阶段识别算法进行改进作为算法的检测模块,实验结果表明,提出的算法精度上优于基准单阶段识别算法,mAP平均提升8.52%,并且在检测速度优于传统两阶段识别算法Faster RCNN的情况下,mAP提升40%以上.
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针对基于多传感器信息融合的3维目标检测,提出了一种实时高精度的双阶段深度神经网络PointRG-BNet.第1阶段,在区域提案网络中,首先将3维点云投影到2维图像上生成6维RGB点云,然后对输入的6维RGB点云进行特征提取,得到低维特征图与高维特征图,利用融合后的特征图生成大量置信度较高的提案;第2阶段,在目标检测网络中,利用第1阶段生成的提案进行RoI池化,得到特征图上与每个提案对应的特征集合,通过针对性地学习提案的特征集合,实现了更精准的3维目标检测.在KITTI数据集上的公开测试结果表明,Point
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为保证道路负载的模拟精度并实现电驱动系统的硬件在环试验,本文中提出一种台架试验的动态补偿算法.首先,基于对负载模拟问题的分析,采用了台架逆模型算法.接着,为改善转矩的动态响应,采用卡尔曼滤波来实现模型误差的精确补偿.最后,基于对台架精度的分析,提出了精度耦合补偿算法,并经台架试验验证.结果表明:循环工况下,补偿算法能很好地实现转速跟随,而在起步工况可提高台架试验精度.
通过文献研究和仿真分析,确定座椅后撞动态试验的条件输入,并提出相应的座椅强度和假人伤害的要求.所提出的试验方法和要求可应用于校车座椅国标修订,将静态抗后倾试验升级为动态试验,解决静态试验不能反映实际交通事故中的性能的问题,适应技术发展的需要.
在紧急避撞场景下,驾驶员极易因慌乱和误判,产生异常驾驶行为,故提前检测出驾驶员的异常行为对于确保驾驶员自身和周边交通的安全有重要意义.为此,本文中提出了综合转向盘转角残差序列和相平面图判断的异常驾驶行为检测方法.首先,基于相平面法确定车辆稳定性边界;接着,建立基于模型预测控制的驾驶员模型,构造实际驾驶操作与驾驶员模型参考输入间的转向盘转角残差序列;最后,计算驾驶员异常行为因子和评价函数,实现了对车辆偏离预期行驶轨迹的异常行为检测.仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的异常驾驶行为检测方法能最晚于车辆偏离轨迹
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利用自行研制的啁啾布拉格光纤光栅(CFBG)刻写系统完成CFBG样品制作,成功应用于光纤锁模振荡器和啁啾脉冲放大(CPA)系统中.振荡器可输出19.4 nm带宽、18 mW平均功率激光,并可压缩至143 fs,经时域展宽、功率放大、时域压缩后,脉冲宽度可至264 fs.实验结果初步证明了国产CFBG在飞秒激光系统应用的可行性.