王艺伟
- 作品数：7 被引量：36H指数：4
- 供职机构：北京工商大学材料与机械工程学院更多>>
- 发文基金：北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程交通运输工程机械工程更多>>
- LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法被引量：12
- 2017年
- 提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。
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- 基于Android系统的机动车辅助驾驶功能的实现被引量：2
- 2016年
- 基于Android NDK和OpenCV实现在Android环境下的机动车辅助驾驶功能。分析了在Android环境中使用OpenCV所需要的基本架构和基础模块(车道线检测和车型识别)的检测流程,介绍了由上位机程序移植到Android手机上的流程,包括移植过程中所要做的更改和应注意的问题。实验结果显示,当手机摄像头采集到的图像中有车道线时,程序会标记出车道线;如果前方有车辆,程序会将前方车辆标记出。
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- 关键词：辅助驾驶ANDROIDOPENCV车道线检测车辆识别
- 多特征级联式检测变轮廓运动目标被引量：1
- 2016年
- 总结了变轮廓运动目标的特点,并将其应用到方向盘上操作手数的检测中;提出了先进行方向盘自动定位,再快速检测其上操作手数目的技术路线;预定位中运用Haar特征的AdaBoost分类器进行初检,得到包含目标轮廓的图像;利用HOG特征的Real-AdaBoost分类器进行精确检测,并确定操作手位置点集;对取得的操作手质心点坐标集进行奇异值分解并拟合椭圆,获取图像中方向盘位置,最终实现操作手的快速准确检测;算法在保证了原算法的实时性和准确性外,提高了检测系统应用的灵活性。
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- 关键词：智能交通操作手特征提取奇异值分解
- 基于DS2438的车载电池管理系统设计被引量：4
- 2016年
- 针对电动汽车的自身特点,利用DALLAS公司生产的单总线器件DS2438,开发以Freescale公司的16位单片机MC9S12XS128为核心的电动车电池管理系统。实现对车辆行驶过程中动力铅酸蓄电池的电压、电流、温度等主要参数进行不间断采样。利用单总线进行数据信息的传递,主控制芯片制定最佳的电池充电方案,对电池进行能量补充和充分利用,为整车能源管理的研究奠定基础。单总线器件的好处是:一条通信线路上可挂载多个器件,可对一组电池的多节电池分别进行监测,同时降低了硬件的复杂程度,具有成本低、易安装维护等优点。该系统提高了电池组的可靠性,延长了蓄电池的使用寿命。
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- 关键词：铅酸蓄电池剩余电量DS2438单总线MC9S12XS128
- 特征级联在车辆检测中的应用与研究被引量：1
- 2016年
- 对现有的采用机器学习算法检测车辆进行研究,分析其存在的不足;表现在特征或者算法单一,对光照等条件变化鲁棒性不够;针对这些问题,提出一种融合LBP特征与HOG特征,并结合Adaboost与SVM的车辆检测算法;借鉴级联的思想,首先采用AdaBoost对训练样本提取LBP特征进行训练,得到的分类器用于初步筛选并将其分类结果作为下一层分类器的输入;然后采用SVM算法对训练样本提取HOG特征进行训练,得到的分类器用于二次筛选上一层分类器的分类结果;实验结果证明Adaboost-SVM相结合的办法检测结果精度高,准确率和召回率均达到95%以上,FPPW与FPPI的值均在5%左右;同时由于算法采用的特征对光照条件具有较强的鲁棒性,因此光照条件的变化对算法的识别结果影响较低;实时性方面,每帧图像的处理时间为75ms,满足实时性要求。
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- 关键词：LBPHOGADABOOSTSVM级联
- 结合卡尔曼滤波器噪声分析的车道线检测跟踪算法被引量：4
- 2016年
- 使用卡尔曼滤波对视频序列图像中的具体信息进行跟踪的研究目前是跟踪方向的一个热点;但是在处理卡尔曼滤波跟踪过程中的过程噪声和测量噪声,大部分研究普遍采用的是初始赋值;通过不断的调整参数,达到较好的跟踪效果;但是这样做不但没有遵循原始数据的规律,同时调整参数是一项耗时的工作;基于这个原因,提出了一种对卡尔曼滤波的过程噪声和测量噪声进行预估计的方法并将其应用到车道线跟踪过程中;通过对一部分离线数据进行处理,可以基本估计出系统的噪声参数;最后采用车道线跟踪算法对论文中的方法进行验证,实验证明,提出的参数估计方法在车道线的跟踪过程中达到很好的效果,同时处理每帧的时间为50 ms左右,满足了实时性的要求。
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- 关键词：卡尔曼滤波噪声分析车道线检测控制点
- SVM参数优化方法分析与决策被引量：13
- 2016年
- 针对支持向量机应用过程中的参数选择问题,从UCI数据库选择样本集,分别采用传统的网格法、智能优化算法中的粒子群法及遗传算法实现核函数参数寻优过程,将所得最佳参数应用到样本测试中;在深入分析优化过程中各参数关系、参数对支持向量机性能的影响以及传统与智能优化算法的优劣后,得出了核函数优化策略;即先使用智能优化算法初步确定最优解范围,再结合网格法进行高精度寻优;实验数据验证了参数优化策略的有效性,为扩大支持向量机泛化率、提高应用性做了铺垫。
- 郭克友郭晓丽王艺伟
- 关键词：支持向量机核函数智能优化算法
