【摘 要】
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针对目前车辆压线检测系统存在易受环境光照变化影响、拍摄角度固定等问题,本文设计了一种包含图像亮度调整模块和基于深度神经网络分割模块的车载端违章压线检测系统.系统首先利用图像亮度调整方法对图像进行预处理,再利用基于深度神经网络的车辆目标检测和语义分割模型从图像中获取车辆和车道线信息.论文中利用轻量级空间卷积模块加强车道线分割模型特征提取的效率,实现高精度车道线分割,满足实时性要求.最后根据车道线分割结果和车辆目标检测结果进行压线行为检测.实验证明,本系统能够有效检测车辆违章压线行为,同时对环境光照变化具有一
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
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针对目前车辆压线检测系统存在易受环境光照变化影响、拍摄角度固定等问题,本文设计了一种包含图像亮度调整模块和基于深度神经网络分割模块的车载端违章压线检测系统.系统首先利用图像亮度调整方法对图像进行预处理,再利用基于深度神经网络的车辆目标检测和语义分割模型从图像中获取车辆和车道线信息.论文中利用轻量级空间卷积模块加强车道线分割模型特征提取的效率,实现高精度车道线分割,满足实时性要求.最后根据车道线分割结果和车辆目标检测结果进行压线行为检测.实验证明,本系统能够有效检测车辆违章压线行为,同时对环境光照变化具有一定的鲁棒性.
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针对密度聚类算法在聚类过程中存在的参数设置敏感、收敛时间长等问题,提出了一种改进密度聚类算法.首先使用自定义密度公式计算样本密度,得出候选代表点集合;再选取与其它候选代表点距离之和最小对象为首个初始聚类中心,使用最大乘积法完成初始中心选择;在簇中心更新环节,将与簇内均值最小距离的对象作为该簇的临时中心,使用最小距离法划分样本至所属簇中;重复该环节,直到收敛.在UCI数据集上的测试结果表明,改进密度算法相对K-means算法和其它两种改进算法具有更好的稳定性、更高的聚类准确率和更少的聚类耗时.
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