刘伟铭
- 作品数：215 被引量：705H指数：14
- 供职机构：华南理工大学土木与交通学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>
- 一种收费公路串列式收费队列管理系统
- 本发明公开了一种收费公路串列式收费队列管理系统，包括第一车辆检测装置、信息诱导屏和第二车辆检测装置、电动栏杆及第三车辆检测装置，还包括队列管理器，队列管理器设置为用于根据第一车辆检测装置、第二车辆检测装置、第三车辆检测装...
- 刘伟铭
- 文献传递
- 基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解被引量：18
- 2010年
- 如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整、增加最优路径上信息素的规则,并通过改进能见度启发因子,得到改进型蚁群算法.仿真实验证明,改进后的蚁群算法具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足路径质量约束的最优路径.
- 胡耀民刘伟铭
- 关键词：路径规划
- 基于K-means算法的地铁站台异物检测被引量：5
- 2018年
- 针对地铁屏蔽门和列车门之间的间隙会产生夹人夹物等地铁运营安全事故隐患,提出一种基于K-means的地铁站台异物面检测方法。该方法通过采用人工构造光学背景,并且采用HSV颜色空间来提高检测的效率和准确度。算法采用K-means方法对车首摄像头拍摄车尾灯带图像进行目标提取,通过对目标的完整性计算来判断列车车体与屏蔽门缝隙是否存在空间异物。通过对真实视频数据进行实验,结果表明所提算法对光照变化具有很好的鲁棒性,可以准确检测出各种异物,能够辅助司机进行开车前的决策。
- 雷焕宇刘伟铭
- 关键词：机器视觉K-MEANS地铁
- 基于背景Codebook模型的前景检测算法被引量：13
- 2010年
- 很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能。采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标检测方法比传统的目标检测算法具有更高的精确度和鲁棒性。
- 熊亮刘伟铭
- 关键词：码本自适应滤波目标检测
- 基于改进SSD的动车组底部异常检测方法研究被引量：1
- 2022年
- 高速行驶中的动车组(EMU)底部偶尔出现螺钉丢失、布条和纸屑等异常情况,而动车组列车底部背景结构复杂、目标尺度较小和异常样本少等因素给异常检测带来极大挑战。为提高动车组底部异常检测平均精度,提出一种基于改进SSD动车组底部异常检测算法。首先,采用残差网络Resnet-101替换VGG-16,残差网络Resnet-101比VGG-16更能细化特征图的特征;其次,引入一种新的特征融合策略,特征融合有效利用了改进后SSD模型浅层的细节信息和深层的语义信息;最后,引入注意力机制,注意力机制有助于在特征图空间中建立特征之间的关系,突出相关特征,抑制不相关信息,为异常检测提供可靠指导。试验结果表明:与FasterR-CNN、SSD和YOLOV3相比,本文算法的mAP分别提高了18.14%、5.26%和3.85%,螺钉丢失的AP值分别提高了2.76%、2.66%和1.22%,纸屑的AP分别提高了51.66%、13.11%和10.32%,本文算法提高了小尺度目标的检测精度。
- 耿庆华刘伟铭刘瑞康
- 关键词：动车组异常检测
- 基于深信度网络分类算法的行人检测方法被引量：7
- 2016年
- 针对目前浅层分类方法存在训练样本数量过大和拟合复杂函数能力较弱等问题,提出一种改进的基于深信度网络分类算法的行人检测方法。通过搭建带T分布函数显层节点的受限波兹曼机输入端改进深信度网络的输入方式,将行人特征提取信息通过输入端的显层结构转换为分类器可以识别的伯努利分布方式;搭建多隐层受限波兹曼机中间层结构,实现隐层结构间的数据传递,保留关键信息。最后,利用BP神经网络搭建分类结构的输出端,实现分类误差信息反向传播并对分类结构的参数进行微调,不断优化分类器结构。实验证明,改进的深信度网络行人检测算法性能优于经典浅层分类算法,算法的检测速度也能满足使用要求。
- 张阳刘伟铭吴义虎
- 关键词：智能交通行人检测
- 基于视频图像的交通事件自动检测系统的研 制
- 朱娟符锌砂刘伟铭张利珍王志军伍友龙贾德良李多奇李劲松
- 交通事件快速自动检测是ITS系统重要的组成部分和关键技术，不仅可以极大地减轻监控人员的劳动强度，降低漏检率，提高检测的实时性，而且由于本研究成果可直接利用高速公路各重点路段现有的电视监控系统，方便地实现交通突发事件的自动...
- 关键词：
- 关键词：车辆识别车辆跟踪
- 高速出口前置指路标志的安全距离设置模型被引量：14
- 2013年
- 为提高高速出口前置指路标志(AGS)对分流区的安全性能,根据分流区特性和驾驶员的视认-驶离行为,在分析车道变换行驶距离计算模式的基础上,建立了前置指路标志的安全距离设置模型.该模型揭示了交通流量、设计时速、车道数对分流区变道行为的影响.TSIS-CORSIM模拟显示,对主线设计时速超过110 km/h的三车道高速公路而言,当AGS设置距离为700m时,分流区内车辆的变道次数最少且变道次数均衡分散,其安全性能最好.
- 刘伟铭邓如丰张阳庄岩浩
- 关键词：公路工程车道变换安全性能分流区
- 一种用于微表处的乳化SBS改性沥青的试验研究被引量：7
- 2014年
- 通过添加降粘剂、复配乳化剂及其他添加剂等对适用于微表处混合料的乳化SBS改性沥青进行试验研究,按照微表处混合料试验方法对乳化SBS改性沥青进行性能评价,研究结果表明：制作微表处混合料的SBS改性沥青135℃运动粘度宜控制在0.8～1.0 Pa·s范围内;采用提高SBS改性剂掺量同时添加降粘剂将粘度降至适宜乳化的粘度范围的办法可以制备适用于微表处的乳化SBS改性沥青;通常情况下采用复配的乳化剂比采用单一的乳化剂制备的乳化SBS改性沥青乳液体系更稳定;乳化SBS改性沥青微表处混合料相比传统SBR改性乳化沥青微表处混合料具有更好的粘结强度、抗水损坏能力、抗高温变形能力及耐久性.
- 黄志军刘伟铭胡学斌
- 关键词：微表处乳化SBS改性沥青SBR改性乳化沥青
- 基于神经网络模型的道路交通噪声预测
- 本文通过分析影响公路交通噪声的各种因素,并利用实测样本数据,建立了一个公路交通噪声预测的神经网络模型，并运用该模型预测道路交通噪声的等效声级,且将其与传统预测模型的计算结果相比较,发现神经网络模型的预测值与实测值更为接近...
- 弋凌鹏刘伟铭
- 关键词：交通公害噪声污染噪声预测人工神经网络
- 文献传递
