【摘 要】
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环境感知是自动驾驶中获取外界信息的关键核心技术,而车道线检测则是环境感知中重要的基础任务之一。但由于车道线过于细长,其较大的空间跨度使得车道线的检测易于受到遮挡、光照变化和自然侵蚀褪色等复杂环境的干扰。目前的车道线检测一般都包括车道线空间位置的定位和后处理算法两部分组成,如SCNN、LaneNet、H-Net等。但是CNN的感受野大小远远小于理论值,较小的感受野无法将重要信息充分融入到网络之中。文
【机 构】
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临沂大学机械与车辆工程学院,山东临沂276005
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环境感知是自动驾驶中获取外界信息的关键核心技术,而车道线检测则是环境感知中重要的基础任务之一。但由于车道线过于细长,其较大的空间跨度使得车道线的检测易于受到遮挡、光照变化和自然侵蚀褪色等复杂环境的干扰。目前的车道线检测一般都包括车道线空间位置的定位和后处理算法两部分组成,如SCNN、LaneNet、H-Net等。但是CNN的感受野大小远远小于理论值,较小的感受野无法将重要信息充分融入到网络之中。文章针对车道线的特征提出带有自注意力的语义分割网络模型和相应的后处理算法,通过引入的自注意力机制模块可以更
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为了实现模拟电路的故障诊断,利用Multisim软件的蒙特卡罗分析,在给定电路元器件参数容差的统计分布规律的情况下,其随机采样序列参数由一组伪随机数产生,并用得到的元器件参数来模拟所设计电路的功能.结合电路故障设置,建立了模拟电路故障数据集,利用LabVlEW软件提供的MATLAB script节点进行编程,调用MATLAB软件的神经网络工具箱构建BP神经网络,利用数据集对BP神经网络进行训练,把训练好的模型用于模拟电路故障诊断,通过理论分析等保证了系统的可靠性和准确性,仿真效果好.
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近年来,基于深度学习的端到端的特征提取方法的提出,给交通信号灯的检测提供了一个全新的思路。但在小目标检测及识别中还存在巨大挑战,尤其是在交通信号灯检测识别任务中,存在大量因拍摄距离产生的尺寸大小问题。文章从当前交通信号灯检测与识别的业务场景入手,分析传统目标检测与识别算法中的缺点,对比深度学习相关算法的优点,经研究分析与实验得出上下文信息对交通信号灯检测与识别的重要辅助价值。
近年来,随着移动通信技术和移动互联网的飞速发展,产生了大量基于位置服务的应用需求,因此,定位在商业应用上有着巨大的前景.除此之外,定位在公共安全领域也有着非常重要的应用.文章首先介绍了非合作定位系统信号处理流程,基于非合作定位系统,提出了一种产生扰码的优化算法;然后给出了算法的FPGA实现方案,并采用Verilog HDL硬件描述语言实现,最后进行了电路仿真实验.实验结果表明,该方案设计合理,能够显著减少系统时钟周期,对提高系统整体性能有着重要的意义.
就近入学政策的实施是我国教育领域重要的转折点,但学校实际就近入学情况缺乏简便且高效的定量分析的方法.传统根据学区划分判断就近入学情况,步骤较繁琐,无法有效反映学生实际就学距离,且利用欧式距离直接计算得出的结果准确率较低;基于地图街区距离及GIS空间分析方法,可有效地将学生家庭地址及学校地址进行空间可视化表达,并基于地图街区距离开展学生就学距离评估,利用GIS空间分析手段进行就近入学情况调查.针对W市D区,WebGIS平台主要从基于步行的路网距离的可达性分析,以及就近入学情况的定量分析两个方面,进行就近入学
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