【摘 要】
：
为可靠识别汽车安全辅助驾驶系统(ADAS)前方车辆目标,提出了基于车辆尾灯特征提取的径向基神经网络车辆识别方法。构建了车辆尾灯对宽度限制、高度约束及左右尾灯面积比等约束条件,提取了车辆的尾灯信息并获取尾灯的质心位置,经过形态学运算后确定了尾灯的标记区域,再结合车辆图像与实际尺寸比例得到车辆可能存在的感兴趣标记区域。针对感兴趣标记区域进行了车辆存在性的进一步确认,提取了感兴趣区域的边缘特征与区域特征
【机 构】
：
辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121001
论文部分内容阅读
为可靠识别汽车安全辅助驾驶系统(ADAS)前方车辆目标,提出了基于车辆尾灯特征提取的径向基神经网络车辆识别方法。构建了车辆尾灯对宽度限制、高度约束及左右尾灯面积比等约束条件,提取了车辆的尾灯信息并获取尾灯的质心位置,经过形态学运算后确定了尾灯的标记区域,再结合车辆图像与实际尺寸比例得到车辆可能存在的感兴趣标记区域。针对感兴趣标记区域进行了车辆存在性的进一步确认,提取了感兴趣区域的边缘特征与区域特征共计19个特征参数(6个独立不变矩、8个余弦变换描述子和5个区域特征参数),构建了由19维输入神经元和2
其他文献
滚动轴承是所有旋转机械设备最核心的部件之一,也是故障发生率最高的部件之一.任何微弱故障的发生都会对设备运行的可靠性、安全性产生不利影响,针对滚动轴承健康状态监测的有效性和故障缺陷诊断的精确性至关重要.首先,对滚动轴承的振动机理做了基本介绍;其次,从滚动轴承故障诊断中的振动信号分析的需求出发,分别从时域、频域、时频域3个方面系统地介绍几种应用于该领域的信号分析方法,重点对几种比较经典的时频域方法的基本理论、研究现状、局限性进行了综述与分析;随后,简述了几种滚动轴承故障特征分析的人工智能方法;最后,从工程应用
齿轮故障振动信号中通常包含幅值调制成分,当信号过调制时,常用的包络解调无法准确表示真实的调幅信号.因此,基于希尔伯特变换、平方解调与最小二乘优化算法,提出了一种精确的幅值解调方法.该方法利用希尔伯特变换构造优化目标函数,加入基于平方解调构造的约束方程,通过最小二乘优化算法求解调幅参数,实现了精确的幅值解调.仿真表明:该方法在信号欠调制和过调制时均可以精确重构出真实的调幅信号,具有通用性,抗噪性好.实验分析表明:严重的平稳型故障会导致振动信号出现过调制,断齿故障导致全频带内产生的离散谐波成分影响啮合频率附近
为了解决车用单向螺旋型水道永磁同步电机局部温度过高,提出一种对流双水道冷却模型.基于传热学和流体力学,采用磁热耦合法对某额定功率为38 kW的单水道水冷永磁同步电机进行电磁场与温度场的仿真计算,得到了电机各位置温升分布情况;再将仿真计算结果与台架温升试验测试结果对比分析,相对误差为3％,验证了仿真计算方法的准确性;最后,在原有样机模型基础上建立对流双水道与单水道模型,将2种模型的温升仿真对比分析.结果表明:对流双水道电机模型在38 kW、4000 r/min运转时绕组端部最高温度降低5.3％,在74 kW
针对农产品供应链溯源体系中数据量庞大、多源异构、数据安全性低及区块链存储压力大、存储成本高的问题,基于区块链技术构建了农产品溯源数据多链式存储保护模型,在确保上链数据安全可靠的情况下,给供应链中各环节区块分配多个账户,以多链适应供应链各环节不同企业或厂家间的复杂交互,有效避免了溯源数据安全性低及区块链中存储压力大的问题;结合农产品供应链的溯源体系实际需求设计了追溯架构,并编写智能合约,保证了农产品供应链中各方交易的安全性与可靠性;最后,结合具体应用场景验证该模型的可行性与有效性.实验表明:该模型在数据存储
该文是一篇近两个月的锂电池文献评述,以“lithium”和“battery”为关键词检索了Web of Science从2021年8月1日至2021年9月30日上线的锂电池研究论文,共有4209篇,选择其中100篇加以评论.正极材料的研究主要集中在对高镍三元、高电压钴酸锂和富锂锰基的表面改性和体相掺杂,以及其在长循环过程中或高电压下所发生的表面和体相的结构演变.金属锂负极的研究侧重于表面修饰,改变锂沉积方向.固态电解质的研究主要包括对硫化物固态电解质、氧化物固态电解质、聚合物固态电解质以及复合固态电解质的
为解决无信号交叉口通行权冲突问题,以降低交叉口冲突率为目标,提出一种基于驾驶行为博弈的研究方法,以驾驶人车辆速度改变为策略,通过冲突点时间和避险行为影响计算驾驶人收益,软件模拟不同视距条件和车辆初始速度下的驾驶行为并计算收益,分析每次博弈的纳什均衡状态和冲突率变化,由纳什均衡状态逆向找出最优停车视距.研究结果表明:将实验路段停车视距由30 m调整为40 m后,无信号交叉口冲突率由原来的4.59％降低为优化后的2.35％,说明了该研究方法在无信号交叉口通行权冲突消解以及交通规划设计中应用的合理性.
以安装行李架后的某款SUV汽车模型为研究对象,基于协同优化算法,寻找最优的低阻低噪方案.先将降阻和降噪作为单独的2个子学科进行研究,分别寻找出影响气动阻力和气动噪声的关键因素,利用网格变形技术对行李架造型的关键部位进行参数化建立模型.然后通过CFD数值仿真模拟软件对选取的样本点进行计算,同时建立可靠的Kriging响应面模型.最后基于2个子学科的近似模型,构建协同优化模型寻找最优的低阻低噪方案并进行仿真验证分析.研究结果表明:相较于原始汽车模型,单目标优化后的整车模型阻力与噪声分别降低了1.97％和17.
以四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略为研究对象,提高其制动能量回收效率为目标,确定其动力系统参数,建立四轮毂电机制动能量回收发电模型,并利用遗传算法求解多约束函数,根据遗传算法求解的发电效率模型结果以及轮毂电机制动能量回收影响因素制定能量回收控制策略;基于AVL cruise与Matlab/Simulink搭建制动能量回收控制策略联合仿真模型并区分不同的制动强度,分别在NEDC与CLTCP工况下对制动能量回收控制策略进行仿真分析.结果表明:在NEDC工况下,基于遗传算法的制动能量回收控制策略比AVL
鉴于社交网络服务的发展,如何有效整合不同社交网络上的数据依然是一个挑战,而发现同一用户在不同网络上的帐号信息是数据资源整合的前提.提出一种全新的融合用户表面特征(属性信息)与网络嵌入学习(朋友匹配度)的跨社交网络身份匹配方法JFA(joint friend-attribute).该方法包含候选用户对选取和匹配过程2部分.前者主要根据网络的拓扑结构选出候选用户对;后者在候选用户对集合中通过计算多个匹配因子(属性匹配度和朋友匹配度),并根据贪心优化原理每次选择匹配分值最大的用户对作为匹配用户对.将该方法应用于
随着深度学习的快速发展与应用,联合式抽取被广泛应用于实体抽取和实体间的关系预测.虽然端到端的联合抽取方法在该领域得到了较大关注,但这类方法目前未考虑multi-token实体;同时,抽取过程中忽略了关系预测与实体抽取之间的相互影响.针对以上问题,结合Encoder-Decoder框架的特点,引入标签校正机制,提出了一种基于标签校正的端到端实体关系联合抽取方法CopyLC.实验结果证明:在更严格的评价方式下,所提出的方法与当前主流方法相比,在NYT和WebNLG数据集上均能获得更好的抽取效果.