作者:万思宇 期刊:《计算机工程与科学》 2020年第01期
3D车辆检测是自动驾驶场景中的一个关键问题,涉及到3D目标检测与目标分类。目前的3D检测与分类网络对于所有输入的点云数据一视同仁,但在实际检测过程中,点云中不同点对于检测的重要程度可能并不相同。为了得到更好的检测结果,通过引入注意力机制来得到不同点的特征的权重,从而在回归时让部分点的特征得到更多的重视。实验表明,该算法在保证实时效率的前提下,与现有算法相比,具有更高的准确度。
复杂自然场景下的车辆检测是智能监控系统研究中的重要课题,在彩色自然场景下,由于车辆所处的环境受一些自然因素的影响,车辆检测就成了比较难解决的问题,其中有效的特征选择起着至关重要的作用。在本文中,介绍了多特征融合的车辆检测算法,并进行了相关分析。
2019年11月13日,工业和信息化部装备工业发展中心(以下简称“装备中心”)了《关于公开检验检测机构备案信息及相关管理工作实施细则的通知》(装备中心〔2019〕882号),向社会公告了第一批《公告》检验检测机构备案信息。重庆车辆检测研究院有限公司(以下简称“重庆车检院”)下属国家客车质量监督检验中心、国家摩托车质量监督检验中心(重庆)均获得全项检测能力认可,授权开展汽车、摩托车公告检测。
作者:王军群; 李华鹏 期刊:《上海船舶运输科学研究所学报》 2019年第04期
为实现对车辆违法行为的智能分析,对车辆目标进行检测,并对检测得到的车辆目标进行跟踪,进而根据车辆的运动轨迹和位置信息判定其是否存在违法行为。以往在车辆目标检测阶段采用的基于传统图像处理的方法存在检测精度低、速度慢、易受外界环境的干扰和检测场景泛化性不强等缺点,严重影响后续车辆目标跟踪的质量,进而影响违法行为的分析效果。对此,采用基于YOLOv3的深度学习算法对车辆目标进行检测,利用卷积神经网络提取车辆特征进...
作者:田青; 王蕾; 王寅初; 曲洪权 期刊:《工业控制计算机》 2019年第12期
随着大数据的发展以及计算能力的不断提升,基于深度学习的目标检测算法被越来越多地研究并应用到车辆检测系统中。但是在实际检测中发现当光线条件较差时,模型的准确率往往会降低,这是由于低光照会导致图像色彩失真、细节不清晰,这些问题严重影响了模型的检测能力。基于此,通过对道路场景的实测及反复试验,对Retinex算法中参数的选取与路面交通的场景特点建立了有效联系,找到了图像、Retinex算法与模型准确率之间的关系,提升了模型...
绿色出行,公交优先。9月18日—9月20日,在交通运输部运输服务司指导下,由交通运输部科学研究院、中国公路学会客车分会、中国道路运输协会城市客运分会、国家客车质量监督检验中心、重庆高新区管委会等单位共同主办,重庆车辆检测研究院有限公司(以下简称“重庆车检院”)等机构承办的“2019 EB-PAC全国新能源公交车性能评价赛”(以下简称“评价赛”)在重庆车检院机动车强检试验场成功举办。
作者:邱康; 王子磊 期刊:《计算机系统应用》 2019年第11期
车辆压线检测是智能交通系统的一个重要功能,为此提出一种基于车载图像的目标车辆压线检测方法.首先,利用合成数据方法构建一个类型丰富多样的压线检测数据集;然后,结合图像语义分割方法完成车辆检测和车道线检测并以分割图形式表示结果,再使用前后轮估计的方法获取车辆前后轮的位置;最后,通过车轮与车道线位置对比实现车辆压线判断.实验表明,结合图像语义分割模型后,所提方法的压线检测平均准确率达到88.7%,平均耗时35 ms,具备一...
作者:孙渊; 侯进 期刊:《计算机应用研究》 2019年第11期
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机(support vector machine,SVM)级联分类器中进行车辆检测。大量的实验...
作者:谭威; 周斌; 张辉; 明德烈 期刊:《计算机与数字工程》 2019年第11期
近年来,深度学习的卷积神经网络已经逐步应用于人们的生活之中,尤其是日益增加的交通管理系统。针对于桥面上过往车辆检测问题,论文引入SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络,采用VGG作为基础网络提取网络结构特征,运用Softmax多分类器得到检测结果。通过对比视频中车辆检测的结果,论文在速度和精度上都达到了车辆检测的实时要求。论文通过该方法与两个不同检测算法比较,得出SSD的检测算法最优。
作者:陶晓力; 刘宁钟; 沈家全 期刊:《计算机技术与发展》 2019年第09期
随着汽车数量的快速增长以及无人机飞控技术的迅速发展,基于无人机航拍的车辆检测技术越来越有用武之地。传统的基于滑动窗口以及手工设计特征的车辆检测不仅计算量巨大,鲁棒性也不够好。卷积神经网络在目标检测方面发挥了显著的优势,但是常见的网络对于航拍遥感图像中的小目标检测效果一般。文中基于faster-RCNN在VGG16网络上使用通道合并融合的方式设计了超特征图,通过结合浅层特征以及深层特征的方式提取小目标的特征以提高检测...
作者:李堃; 黎向锋 期刊:《计算机科学》 2019年第S11期
汽车的车灯不仅具有照明作用,也是车辆行驶时与周围车辆交流信息的重要途径。在辅助驾驶中,准确理解周围车辆传递出的灯语信息,是制定车辆正确驾驶决策的前提。在日间行车时,由于行车环境多变,单通过特征匹配的方式检测车灯或车辆,进而识别灯语的方式,很难在道路实测中取得良好的效果。为此,针对日间行车情况,文中提出一种基于车辆检测的灯语识别方法。首先,文中使用Haar特征结合Adaboost级联分类器的车辆检测方式进行车辆检测,并...
作者:秦帅昆; 罗素云 期刊:《农业装备与车辆工程》 2019年第11期
目前车辆检测大多采用局部特征检测,如HOG、Haar-like特征、尺度不变特征变换等。但是,在面对复杂背景情况下受到很大的局限。这就要求在车辆检测方面需要更强的识别性和鲁棒性。为此,提出了一种结合改进的局部敏感直方图和多通道特征金字塔算法。将改进的局部敏感直方图作为检测算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;多通道特征金字塔中的上下文感知结构特征描述符能够为车辆检测提供更有效...
近年来,我国汽车保有量不断增加,交通事故成为一个需要高度重视的话题。因此,辅助驾驶系统的重要性不断提高,而车辆防碰撞系统是辅助驾驶系统的重要组成,其中前车检测是防碰撞系统的关键模块。鉴于此,使用Python编程语言实现了基于机器学习的车辆检测算法,算法的主要步骤如下,首先将彩色图片转换为灰度图像,直方图均衡化,中值滤波,然后提取出该区域的Haar-like特征并使用预先训练好的分类器进行分类,从而实现车辆检测的功能。本文...
作者:列键佳; 郭亮; 梁智浩; 李珏; 粟梽桐 期刊:《中国科技成果》 2019年第20期
随着无人机遥感(UAVRS)技术在地理信息行业中的应用推广,对无人机影像快速、准确、实时的空间信息提取或地面目标物检测的需求也越加强烈.本文利用较高分辨率且易获取的无人机高空图像制作包含车辆目标物和位置信息的训练样本集,并基于一阶(one-stage)目标检测模型RetinaNet架构对该数据集进行深度学习训练.在不同场景的无人机高空影像中,该模型基本能快速检测出所有车辆目标.实验结果达到了预期要求,提高了无人机高空影像中车辆目...
作者:蒋苏华; 李红(绘图) 期刊:《汽车之友》 2008年第18期
2005年12月,河南洛阳王先生驾驶某知名品牌小轿车在高速公路上与其前方行驶中小货车追尾,安全气囊未打开,王先生当场头破血流。事后其多次向该车生产厂家索赔,厂家对车辆检测后认为:该车不存在质量问题,安全气囊未打开,是因碰撞强度尚未达到气囊应该打开的程度,厂家无责。协商未果,王先生遂向当地法院提起诉讼,要求该厂赔偿其人身损害、车辆损失、误工费、
作者:孙文娟; 王潇雅 期刊:《中国品牌》 2017年第05期
说到车辆检测行业,大多数人谈及到的便是这个行业鱼目混杂、车拖太多,带着这个疑问笔者走进了陕西恒正汽车检测有限公司。一进大门,立马就有工作人员引导我们到规定区域排队检车。待说明来意后,工作人员举起手中的对讲机,一个皮肤黝黑的男子迈着大步从整洁的检测车间向我们走来,正在疑惑之际,一双厚实的大手伸了过来.
作者:张洪斌; 黄山 期刊:《工程科学与技术》 2012年第S1期
在对复杂的城市路口监控环境深入分析的基础上,提出了一套高效稳定的高清晰视频车辆检测与跟踪算法,以此为核心构建的智能交通监控系统实现了包括交通流统计、违章取证和车牌识别在内的全天综合智能监控。提出了高效的两步车辆检测法:在鲁棒的帧间边缘差分运动检测基础上,利用车牌纹理投影特征和尾灯颜色特性实现车辆检测。在车辆跟踪方面,提出了提取大尺度的FAST稳定角点进行Lucas-Kanade金字塔跟踪和基于Kal-man预测的车辆尾灯锁...
作者:杜艾永; 李立顺; 孙铂 期刊:《军事交通学院学报》 2010年第03期
针对目前我军车辆检测工作存在的问题,提出基于SQL Server数据转换工具的全军车辆检测异构数据汇总、统计的方法,并利用SQL Server Analysis Services建立了车辆检测结果的分析决策模块,开发了基于数据仓库的车辆检测管理信息系统。通过应用该系统对车辆制动性能分析表明,分析结果能够真实反映车辆检测结果的分布规律和影响因素。
作者:苏致远; 徐友春; 李永乐 期刊:《军事交通学院学报》 2017年第01期
为有效检测道路中的障碍物,识别其中的车辆目标,提出一种基于三维激光雷达的障碍物检测和车辆识别方法。采用雷达相邻扫描点的距离特征分割地面,利用DBSCAN聚类方法对障碍物聚类,利用IEPF算法分割和拟合障碍物轮廓曲线,最后结合多个判据实现车辆目标检测。在城市快速路进行实验,结果表明该方法可以有效识别其中的车辆目标。
二00八年七月二十三日交通运输部决定对《道路货物运输及站场管理规定》作如下修改:一、第八条修改为:申请从事道路货物运输经营的,应当向县级道路运输管理机构提出申请,并提供以下材料:(一)《道路货物运输经营申请表》(见附件1,略);(二)负责人身份证明,经办人的身份证明和委托书;(三)机动车辆行驶证、车辆检测合格证明复印件;拟投入运输车辆的承诺书,承诺书应当包括车辆数量、类型、技术性能、投入时间等内容...