裴凌 作品数:5 被引量:107 H指数:3 供职机构: 上海交通大学电子信息与电气工程学院 更多>> 发文基金: 上海市科学技术委员会资助项目 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 交通运输工程 更多>>
基于Kinect的声源定位时延获取及算法性能研究 被引量:3 2015年 声源定位已广泛地应用于视频会议和语音控制系统中,针对传统的声源定位系统中采集电路采集到的声音信号易受噪音和混响的影响,提出采用运动传感输入设备Kinect中集成的小型线性麦克风阵列采集音频信号,通过Kinect采集四通道音频信号,并应用互相关(CC)、相位变换(PHAT)、最大似然估计(ML)和平均平方差函数(ASDF)等四种时延算法对采集的音频信号进行处理分析,从而获取时延实现声源的定位。另外,从信号-噪音比(SNR)、峰值锐化两个方面分别利用MATLAB仿真和实测实验比较了四种算法的性能。实验结果表明,利用Kinect线性麦克风阵列采集定位能更有效地去除噪声,提高信噪比,并且四种算法中相位变换法拥有尖锐的峰值和较低的信噪比门限,从而能够适用于声源定位中获取精确时延。 崔斌 陈亮 胡红梅 裴凌 李伯全关键词:KINECT 相位变换 最大似然估计 基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法 2025年 目前,交通场景中的车辆检测存在目标尺度差异显著以及遮挡重叠严重等问题,且对大规模数据进行完全标注需要较高的成本。针对以上情况,提出一种基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法。引入SimOTA样本匹配方法,优化次优匹配现象,改善目标尺度形状变化导致的检测困难;提出一种新的空间金字塔池化网络SPPFA,通过引入LSKA,在增大感受野的同时实现空间和通道的自适应性,缓解大尺度目标和遮挡问题产生的影响;将CIoU替换为SIoU,优化回归损失函数。在此基础上,提出一种改进的半监督深度学习算法,通过优化损失函数设计,增强算法学习未标注样本中有益信息的能力,有效提高模型对车辆的检测精度。实验结果表明,改进后的算法在自制车辆数据集上mAP@0.5指标达到了58.2%,相较YOLOv5n基线模型提升了11.1百分点,且模型体积远小于主流目标检测算法,具有良好的工程应用前景。 高睿 安国成 邹丹平 裴凌关键词:车辆检测 半监督学习 弱纹理环境下基于线条的图像位姿恢复 2019年 近年来,随着图像传感器的快速发展,基于视觉的定位技术越来越受到研究学者的关注。典型的视觉定位技术是即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。传统的SLAM一般是通过对图像中的特征点进行提取并计算描述子,但是在室内场景下,环境多为弱纹理情形,如走廊,墙壁等。文中提出了一种轻量级的、快速的基于线条特征进行图像间的位姿恢复的方法。实验结果显示,和基于特征点方法相比较,文中提出的方法在弱纹理环境下能够恢复出欧拉角的误差不大于5度,计算时间大约减少了2~3倍。 刘坤 裴凌关键词:视觉定位 SLAM 多传感器融合机器人室内定位系统设计与实现 被引量:14 2014年 目前,室内机器人的应用越来越广,位置信息作为机器人自主技术的基本信息,亟需完善的室内定位系统解决方案。对基于多传感器融合的室内机器人定位系统进行设计与实现,以航位推算为基础方法,加之超声、激光测距信息以及地图信息,通过粒子滤波进行融合,从而得到更精确的定位信息。通过具体的实验测试和结果分析,文中设计的室内机器人定位系统具有很好的定位效果,可在航位推算的基础上,将定位误差降低到原误差的十分之一。 张凯渊 刘佩林 钱久超 裴凌关键词:多传感器融合 粒子滤波 航位推算 地图匹配