基于深度学习的前方车辆距离与速度测量方法研究

针对复杂场景中的驾驶安全问题,文章为了能解决这一问题提出一种方法研究,运用深度学习的相关理论知识为研究背景,对驾驶车辆前方的车辆通过测量其速度和距离的方法进行智能危险监控。在研究过程中,首先,结合YOLOv5和DeepSort算法在Pytorch框架上进行训练,其中,本文针对DeepSort算法进行改进,改进主要针对ReID模块的结构网络层进行加深,训练效果的过拟合度有明显改善,并且也有效解决了遮挡问题,使得对前方车辆的检测和跟踪效果更佳,获得了较为准确的空间位置信息,此外,文章还运用单目视觉这一测量方法,对车辆的距离和速度进行实时的检测,从而有效解决驾驶安全问题。

基于多线激光雷达的障碍检测与环境重建

针对越野环境中自主导航车(ALV)的导航问题,提出了基于卡尔曼滤波理论的障碍检测算法.通过分析多线激光雷达的扫描数据,依次进行候选障碍点提取、非障碍扫描点滤除和聚类分割获取障碍信息,使用卡尔曼滤波算法对目标障碍位置进行跟踪和滤波处理,并结合自主导航车上差分全球定位系统/惯性导航系统(DGPS/INS)的位置和姿态信息进行联合定位,对ALV途经的周围环境进行了三维地图重建.试验结果表明,该算法稳定可靠,跟踪的位置误差可以降低到10 cm以内,有效地解决了越野环境下的障碍检测问题,同时成功地完成了环境场景的重建.

越野环境下基于四线激光雷达的障碍检测

为了完成越野环境中无人自主导航车的障碍检测任务,应用四线激光雷达,提出了1种新的障碍检测算法,该算法利用检测区域的坡度信息进行障碍检测,包括坐标变换、候选障碍点提取、候选障碍点聚类及点簇高度求取4个步骤。为了克服激光雷达检测盲区与抑止测量过程中干扰噪声的影响,运用了卡尔曼滤波算法对目标障碍进行了滤波处理。试验结果表明,障碍检测算法稳定可靠。

奥氏体耐热钢气阀涡流检测技术的研究

针对奥氏体耐热钢气阀质量检测的问题，依据涡流检测原理，设计了奥氏体耐热钢气阀缺陷及硬度的涡流检测装置．通过测试试验，证明了该检测装置可望用于奥氏体耐热钢气阀缺陷及硬度的无损检测．

越野环境的三维地图重建

针对移动机器人越野环境下地图重建的问题,提出了一种三维网格地图的更新算法。该算法利用四线激光雷达(LD_ML)获取环境局部位置信息,结合机器人同一时刻DGPS/INS联合定位系统的位姿,依据障碍的坡度与高度阈值进行障碍区域检测。分别对障碍与非障碍区域采用最大值和均值法进行更新,完成环境地图的重建。试验结果表明:该算法在越野环境中具有良好的重建效果,可将机器人沿途经过的路面及周围环境构建出来。

一种新型车辆泊位检测器

针对智能停车场泊位诱导系统的需求 ,设计了一种基于涡流检测原理的新型泊位检测器 ,并根据停车场内的实际环境 ,提出了一种基于阈值法的车位检测算法 ,同时利用中值滤波技术 ,消除环境中的脉冲干扰信号。试验结果表明 ,该涡流泊位检测器具有良好的温度稳定性及软件算法的有效性。

基于激光雷达的道路边界检测

针对室外移动机器人道路分割的问题,本文提出了一种基于激光雷达的道路边界检测算法。算法依据道路区域与非路区域存在一定高度的边界,利用边界是直线形状的特征,运用扩展卡尔曼滤波算法对边界深度数据的进行提取,完成道路边界的检测。试验结果表明,该边界检测算法可靠性强,稳定性高,能够准确完成道路边界检测任务。

复杂环境下基于多层激光雷达的障碍检测

为了完成复杂环境中无人自主导航车的障碍检测任务,应用四线激光雷达,提出了一种新的障碍检测算法,该算法利用检测区域的坡度信息进行障碍检测,包括候选障碍点的提取、干扰点的滤除及障碍点的聚类分割三个步骤。为了克服激光雷达检测盲区与抑止测量过程中干扰噪声的影响,运用了卡尔曼滤波算法对目标障碍进行了滤波处理。试验结果表明,障碍检测算法稳定可靠。

真伪1元硬币识别检测器

利用涡流检测原理,设计了一种1元硬币真伪识别检测器,以解决自动投币机器因投入伪币所带来的经济损失。该检测器包括LC振荡电路、信号处理电路、微处理电路及外围控制电路四个组成部分。检测器通过测量硬币对振荡电路频率改变量的大小来识别硬币真伪。为了克服温漂、元器件老化及环境瞬时干扰的影响,引入了背景频率更新及中值滤波算法。试验结果表明,检测器稳定可靠,准确率高。

基于DSP技术的摄像头自动调焦系统的设计

利用CMOS图像传感芯片,经过TMS320VC5509A处理获取图像,对获取的每一帧图像进行清晰度评价算法判别,得到最佳的对焦评价值,以便后续的控制摄像头快速准确完成自动对焦任务。本系统可以应用于各种嵌入式系统中,具有实用性和先进性。采用了基于Sobel算子的差分平方和作为图像清晰度评价函数。具有较好的单峰性,能够快速准确地聚焦,满足实时性的要求。

基于GSC与谱减法的麦克风阵列语音增强方法

广义旁瓣抵消器(GSC)算法是目前广泛使用的一种麦克风阵列语音增强方法,但在自适应抵消模块中不可避免地存在语音抵消,且对非相干噪声的消噪能力很弱。针对GSC消噪能力弱,存在残留背景噪声的问题,提出了一种基于改进GSC与谱减法的麦克风语音增强方法。该方法改进了广义旁瓣抵消器结构中的自适应算法,将固定步长值变为可调步长值,避免了固定步长选择过大或过小带来的语音抵消或语音消噪不足的问题。后续与谱减法相结合,去除残留噪声获得更加纯净的语音。实验仿真表明,该方法可有效抑制残留背景噪声的影响,提高语音的性噪比及可懂度。

多声源数据采集系统仿真及实验平台设计

本文设计了多声源数据采集系统仿真及实验平台,仿真系统利用VB编程技术具有可视化的优点。实验平台利用PC机及外扩声卡可高效采集数据,即节约了硬件成本,又完成了多个声源的同时采集,提高了工作效率。最后给出了声源及麦克风阵列的设计原则。

基于图像差分法的人脸表情识别

讨论了静态图像表情特征提取方法,提出了一种基于图像差分法的人脸表情识别方法。通过差值图找到特征点,采用特征点拟合的办法找出特征区域的变化,通过Matlab验证了该方法的可行性。

基于磁致伸缩效应的超声波测温方法研究

根据超声波在固体介质中传播时,声速随温度的变化而改变的特点,通过磁致伸缩效应进行超声波的产生及接收,由系统对数据进行运算处理,从而实现对温度的测量。该测量方法适应于目前绝大多数环境下的温度测量,尤其对高温测量更为精确。给出硬件原理图及软件实现的基本流程图,对测温过程进行阐述,并通过实验测量及分析,实现了简单电路下的准确测温。该方法是对温度测量方法的又一种尝试。

泄漏发射信息的同步信号提取与信息重建

由于环境噪声对信息还原的影响很大,导致重建的信息无法辨认,为了获得清晰的图像,必须进行后期软件处理.但通常采用外同步发生器提供的行、场同步信号频率点容易漂移,使后期软件处理无法进行.本文着重讨论了行同步信息泄漏的机理,提出了获取行、场同步信号的方法,以及对获取的泄漏发射信号的软件处理方法.

基于改进YOLOv5s的老人跌倒检测

针对跌倒检测模型无法满足轻量化的要求,提出了一种基于YOLOv5s改进的轻量化、高精度老人跌倒检测方法。首先将轻量化网络MobileNetV3-small代替YOLOv5s的主干网络,减少了模型的计算量和大小;接着将MobileNetV3-small中的SE注意力机制替换为CoordAttention;Neck部分的卷积改为GSConv,改进后的模型大小由原来的14.5MB降为2.3MB,mAP也达到95.9%。结果表明,改进的轻量化网络可以满足老人跌倒检测模型高精度、轻量化的要求。

基于yolov4的钢材表面缺陷检测

缺陷检测设备算力和存储空间受限,实际应用场景缺陷难以检测。针对如何平衡模型的大小和检测精度的问题,提出了改进的轻量级yolov4目标检测算法。文章在CSPNet结构基础上,结合Ghost网络思想改进普通卷积结构,设计轻量级特征提取网络G-CSPNet,并在其中融入轻量级注意力机制ECA形成GE-CSPNet,使模型轻量化并提高特征提取能力。用GE-CSPNet替换yolov4的特征提取网络,并在yolov4颈部使用Ghost模块,即保留精度又大大降低网络结构参数量。通过公开数据集NEU-DET的对比实验表明:改进后的yolov4模型相比于原模型,模型的大小和参数量分别降低84.51%和84.06%,map可达94.48%。

利用同步检测线方法的火车运动跟踪

提出一个利用概率模型的火车运动跟踪新方法。基于铁路中车辆运动轨迹的特点,利用同步检测线方法跟踪火车运动。在介绍SDL概念和结构化视场之后,描述了该方法的三层概率模型,最后给出一个应用实例,计算结果表明这种方法可以有效地解决火车的运动跟踪问题。

利用DR区域马氏距离不变量在铁路编组场进行在场检测

铁路交通中逐渐开始利用视频处理方法来提取交通信息。与公路相比,铁路中视频信号在目标尺寸、目标运行轨迹和视场规模等方面具有不同特点。根据这些不同特点,为了解决铁路编组场实际工作中检测车辆溜放位置的问题,提出了利用DR区域马氏距离不变量作为在场检测器的方法,并给出了具体计算结果。

基于图像传感器的液位测量方法研究

文章利用激光笔与摄像头构建了一种非接触式液位测量装置。依据液面上的入射光斑中心与液面高度之间的函数关系,利用最小二乘法标定液位测量装置的参数,完成液位测量。由于液面的晃动具有周期性,文章通过自相关算法来判断晃动液面的振荡周期,对液面高度构成的振荡曲线进行最小方差拟合,一个周期内拟合函数上下积分值相等的点为液面高度。此算法实现了准确的实时地连续监测液位,可应用在工业液位测量等场合。