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结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法
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作者 李琳辉 张溪桐 +1 位作者 连静 周雅夫 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第21期8804-8809,共6页
基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先... 基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。 展开更多
关键词 智能车辆 位姿估计 车道线检测 V视差
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基于卷积神经网络的语义同时定位以及地图构建方法 被引量:1
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作者 刘智杰 赵一兵 +2 位作者 李琳辉 张溪桐 周雅夫 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第9期148-153,共6页
环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法。对智能车进行定位,并且构建稠密的3... 环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法。对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM(simultaneous localization and mapping)方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程。其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入。最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/s,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。 展开更多
关键词 智能车辆 语义同时定位以及地图构建 卷积神经网络 立体视觉
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羊乳乳清蛋白组成和功能及其与人乳、牛乳的对比分析 被引量:8
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作者 张熙桐 李墨翰 +4 位作者 吴尚 吴尚仪 韩宏娇 孔繁华 岳喜庆 《现代食品科技》 EI CAS 北大核心 2018年第6期64-69,96,共7页
本研究将羊乳、牛乳、人乳中乳清蛋白进行分离并结合液质联用技术鉴定,在羊乳、牛乳、人乳乳清蛋白中分别鉴定出156、278、454种蛋白质。与牛乳与人乳乳清蛋白对比显示,羊乳含有99种特异性表达蛋白质,与牛乳和人乳分别有31种和15种相同... 本研究将羊乳、牛乳、人乳中乳清蛋白进行分离并结合液质联用技术鉴定,在羊乳、牛乳、人乳乳清蛋白中分别鉴定出156、278、454种蛋白质。与牛乳与人乳乳清蛋白对比显示,羊乳含有99种特异性表达蛋白质,与牛乳和人乳分别有31种和15种相同表达蛋白质。通过分析基因本体(gene ontology,GO)功能注释发现,羊乳乳清蛋白在生物过程中主要发挥生物调节作用;在分子功能上,主要体现在结合作用方面;在细胞组成上,参与的细胞组成主要为细胞器区和胞外区。羊乳乳清蛋白在以上三种功能上与人乳有较大差距,但与牛乳相近。通过分析京都基因与基因组百科全书系统(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)代谢通路可知,羊乳主要参与补体和凝血级联反应以及吞噬作用,对人体免疫能力有积极影响。对羊乳与人乳、牛乳乳清蛋白组成及功能区别的研究,为羊乳的进一步研究和开发提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 羊乳 乳清蛋白 GO功能分析 KEGG代谢通路
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Formulation development and evaluation of gastroretentive floating beads with Brucea javanica oil using ionotropic gelation technology 被引量:2
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作者 zhang Yue zhang xi-tong +2 位作者 zhang Qi WANG Bing zhang Tong 《Chinese Journal of Natural Medicines》 SCIE CAS CSCD 2018年第4期293-301,共9页
In the present study, a gastric retention floating system for Brucea javanica oil, composed of alginate and carrageenan, was prepared using ionotropic gelation. Parameters for floatability, drug load, encapsulation ef... In the present study, a gastric retention floating system for Brucea javanica oil, composed of alginate and carrageenan, was prepared using ionotropic gelation. Parameters for floatability, drug load, encapsulation efficiency, bead morphology, in vitro release, and in vivo gastric retention were evaluated. The optimized formulation via Box–Behnken design consisted of 1.7% alginate(W/V), 1.02% carrageenan(W/V), 1.4% CaCO_3(W/V), and a gelling bath of pH 0.8. The alginate–carrageenan–Brucea javanica oil beads had a porous structure and exhibited up to 24 h of in vitro floatability with a load capacity of 45%–55% and an encapsulation efficiency of 70%–80%. A 6-h sustained release was observed in vitro. The beads had a prolonged gastric retention(> 60% at 6 h) in fasted rats, compared to non-floating beads(15% at 6 h), as measured by gamma scintigraphy with single-photon emission tomography/computed tomography(SPET/CT). In conclusion, the alginate–carrageenan–Brucea javanica oil system showed enhanced oil encapsulation efficiency, excellent floating and gastric retention abilities, and a favorable release behavior. 展开更多
关键词 Brucea javanica oil SIMAROUBACEAE Alginate–carrageenan beads Gastric retention Box–Behnken design SPET/CT
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