谢非
- 作品数：114 被引量：85H指数：5
- 供职机构：南京师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法被引量：5
- 2021年
- 在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比(DIoU)函数优化的全卷积单阶段(FCOS)目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度(AP)提高了8.10个百分点。
- 章悦张亮谢非谢非张瑞刘益剑
- 基于混合高斯模型优化的运动人体跟踪方法被引量：1
- 2019年
- 复杂背景下运动人体目标的自动检测与跟踪效果常易受环境光线变化的干扰.面向变光线环境下运动人体检测与跟踪,提出一种基于混合高斯模型优化的Camshift检测跟踪算法,首先采用混合高斯模型进行前景建模,将外界扰动作为背景信息进行处理;然后进行色彩空间转换并计算反向投影值,进一步利用Meanshift迭代定位运动目标;最后,通过更新混合高斯模型及后续帧的处理保持人体目标的有效检测及跟踪.实验结果表明,该方法相较于传统的光流方法及Camshift算法,可更好地适应环境光线变化及枝叶晃动影响,较好地获取运动目标前景信息,提高运动人体目标的检测及跟踪精度.
- 沈世斌谢非牛友臣王天洋钟港林谷全琪
- 关键词：目标跟踪混合高斯模型光流法CAMSHIFT算法
- 基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法被引量：4
- 2020年
- 在室内环境中,机器人使用视觉设备实现室内定位时,需要面临高强度的运算、建立并维护比较大的地图、环境光照影响等挑战。针对以上问题,提出基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法。首先,使用机器人运动场景图像数据,对每张图像标注机器人此时在世界坐标系下的三维坐标。其次,将运动场景图像及标签输入神经网络,得到机器人运动场景网络模型。最后,在机器人运动过程中,将需要查询的图像输入网络模型中,预测并输出机器人当前所处空间位置,实现一个端到端的定位系统。与传统的视觉SLAM的定位模块进行实验对比,结果表明所提出算法能够将定位误差降低38%以上。此外,所提出算法的定位实现依靠构建神经网络模型,不需要建立环境地图,只需要50 MB左右的存储空间,5 ms的时间便可以实现定位。所提出算法提高了机器人室内定位的速度和精度,减少机器人端的存储要求和计算量。
- 谢非吴俊黄磊黄磊赵静刘锡祥
- 关键词：神经网络单目视觉SLAM
- 一种基于时空图神经网络的时间序列数据预测方法
- 本发明公开了一种基于时空图神经网络的时间序列数据预测方法，包括：采集道路车流辆数据，生成时间序列数据，根据传感器的空间特征来生成输入特征，捕捉时间特征来生成时间相似矩阵，然后通过映射生成全局时空相关邻接矩阵，再进一步生成...
- 谢非杨嘉乐张瑞凌旭李群召刘畅郑鹏飞夏光圣章悦
- 基于非线性干扰观测器的四旋翼非奇异快速终端滑模控制被引量：1
- 2022年
- 针对存在系统不确定性和外部干扰的四旋翼飞行器,提出了一种基于非线性干扰观测器(Nonlinear disturbance observer,NDO)的非奇异快速终端滑模控制(Nonsingular fast terminal sliding mode control,NFTSMC)策略。首先,利用NDO估计系统不确定性和外部干扰的实际值。然后,设计基于趋近律的NFTSM控制器用于姿态子系统(内环),该控制策略能够保证欧拉角的快速收敛以及姿态子系统的稳定性。此外,在位置子系统(外环)中采用NFTSMC与反演技术相结合的策略,保证了位置子系统的跟踪性能。最后,通过对比仿真结果表明,该方法具有更好的轨迹跟踪性能,且优于传统滑模和积分反演滑模控制的效果。
- 赵静赵静孙雁飞王鹏孙雁飞
- 关键词：四旋翼飞行器非线性干扰观测器
- 基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法
- 本发明公开了一种基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法，包括：通过摄像头采集棋盘图像数据信息，将棋盘图像数据信息送入检测网络获取棋子坐标与类别信息；检测完毕后将象棋类别位置映射到二维规范虚拟棋盘，完成坐标系转换与可...
- 单飞宇谢非戴亮郑鹏飞刘畅丁子扬邬昆晓王可瑞
- 一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法
- 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间...
- 吴俊谢非卢毅吴奕之梅一剑吴启宇曹湘玉何逸周钟文章悦
- 文献传递
- 信息双向融合的机器人协同导航方法被引量：1
- 2016年
- 根据双足机器人足部惯性导航系统与轮式机器人航位递推/同步定位与建图(SLAM)导航系统不同的误差发散特性构建信息双向融合滤波器,即利用双足机器人导航系统中的误差零速修正(ZUPT)方法减少轮式机器人导航系统误差,并利用轮式机器人导航系统中的SLAM算法在一定环境条件下修正双足机器人的定位误差,从而同步提高两类机器人导航系统的定位与航向精度。实验结果表明:导航系统定位误差约为行进距离的2.3%,在室内等卫星导航系统失效的环境中可有效提高机器人群体导航系统的综合导航性能。
- 任仁凯钱伟行彭晨祝燕华谢非
- 关键词：双足机器人轮式机器人
- 基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法被引量：2
- 2017年
- 利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。
- 钱伟行祝燕华谢非王云涛张研宋天威
- 关键词：虚拟传感器步态检测
- 焊道形貌特征的BP神经网络建模与预测被引量：2
- 2021年
- 良好的焊道是成功进行电弧增材制造的保障,其受到焊接电流、电压、扫描速度、送丝速度等多种参数影响.提出了以焊道高度、宽度为形貌特征的4输入2输出BP神经网络模型,并利用PSO进行了神经网络权值的优化求解.实验结果表明,设计的BP神经网络实现了对焊道形貌的预测,为后续电弧增材制造的实时预测与控制提供了模型基础.
- 黄无云刘益剑刘宗熙杨继全朱钊伟谢非史建军
- 关键词：BP神经网络粒子群算法
