-
题名基于ROS无人驾驶车算法优化的研究
被引量：3
- 1
-
-
作者
张伟民
户肖剑
贾群喜
-
机构
洛阳理工学院
-
出处
《现代信息科技》
2020年第23期80-82,86,共4页
-
基金
2020河南省高等学校重点科研项目计划(21B520012)
2020国家级大学生创新训练计划项目:基于人工智能的智能制衣系统(202011070006)。
-
文摘
借助ROS机器人操作系统,通过实验分析并比较三种建图算法,使用Gmapping算法并结合RPLIDAR生成二维地图效果最佳。在原有AMCL算法的基础上,添加了动态参数,使其粒子群收敛速度根据车体速度的改变而改变,对于无人驾驶车的实时定位会更加精确。创新性的使用路径曲率控制方案,相较与纯路径追踪控制,方便且更易编程实现。最后使用Move_base功能包实时规划出最优的全局与局部路径,使无人驾驶车实现自主导航与避障的功能。
-
关键词
Gmapping算法
AMCL算法
Move_base功能包
自主导航
-
Keywords
Gmapping algorithm
AMCL algorithm
Move_base function pack
autonomous navigation
-
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于深度学习的人体轮廓识别
被引量：1
- 2
-
-
作者
贾群喜
张伟民
孙占鹏
户肖剑
-
机构
洛阳理工学院
-
出处
《现代信息科技》
2020年第23期90-93,共4页
-
基金
2020国家级大学生创新训练计划项目:基于人工智能的智能制衣系统(202011070006)
2020河南省高等学校重点科研项目计划(21B520012)。
-
文摘
为了解决人体轮廓识别精度不高,鲁棒性不好的问题,在保证实时性的要求下,提出了一种基于深度学习的人体轮廓识别方法,该方法采用U-Net神经网络框架,建立特定视角的数据集,利用高斯滤波进行图像预处理操作,设计使用Dice和交叉熵函数相结合的损失函数进行训练。实验表明,该方法的重合度为91.85%,单次识别耗时为50.56 ms,在保证精度和实时性的前提下,也保证了对不同环境的适应性,在实际应用中有良好的价值。
-
关键词
人体轮廓
U-Net神经网络
Dice损失函数
高斯滤波
-
Keywords
human contour
U-Net neural network
Dice loss function
Gaussian filtering
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
-
题名基于深度学习人体三维模型重建的人体参数识别
- 3
-
-
作者
张伟民
孙占鹏
户肖剑
贾群喜
-
机构
洛阳理工学院
-
出处
《现代信息科技》
2021年第3期13-16,共4页
-
基金
2020河南省高等学校重点科研项目计划(21B520012)
2020国家级大学生创新训练计划项目(202011070006)。
-
文摘
文章对服装行业个性化市场带来的人体参数测量问题进行了研究,利用二维图像重构人体三维模型,解决了激光3D扫描仪、深度摄像头矩阵设备巨大与操作难度较大的问题。开创性地提出了利用相似度对比神经网络对人体三维模型2D平二维形状描述子与二维采集人体轮廓对比的方法得出相应具体人体类灰度图像,利用类灰度图像通过三维模型重建网络重构人体三维模型的多级神经网络。
-
关键词
图像去噪
相似度对比神经网络
人体部位识别
人体三维模型重建
-
Keywords
image denoising
similarity comparison neural network
human body parts identification
reconstruction of human body 3D model
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
