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基于异构双目视觉的全自主足球机器人导航 被引量:21
1
作者 高庆吉 洪炳熔 阮玉峰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1029-1032,1088,共5页
通过理论分析和实验,论述了全自主足球机器人异构双目视觉协调导航的合理性和有效性,给出了测量目标相对坐标的模型,分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法,提出了双目协调导航模型及基于行为的目标实现策略.在所开发的小型... 通过理论分析和实验,论述了全自主足球机器人异构双目视觉协调导航的合理性和有效性,给出了测量目标相对坐标的模型,分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法,提出了双目协调导航模型及基于行为的目标实现策略.在所开发的小型全自主足球机器人上的仿真和实验结果,证明了双目协调的有效性和实用性. 展开更多
关键词 异构双目视觉 足球机器人 协调导航 数据融合 控制模型
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一种基于移动代理的网络管理系统及性能分析 被引量:21
2
作者 张普含 孙玉芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期2090-2098,共9页
当前所用的网络管理系统大都属于集中式管理模式,因此,在性能、可扩展性、灵活性等方面具有很大的局限性.基于移动代理的网络管理是针对这些不足而提出的具有潜力的解决方案之一,但是要精确地判定在什么条件下移动代理比传统的客户/服... 当前所用的网络管理系统大都属于集中式管理模式,因此,在性能、可扩展性、灵活性等方面具有很大的局限性.基于移动代理的网络管理是针对这些不足而提出的具有潜力的解决方案之一,但是要精确地判定在什么条件下移动代理比传统的客户/服务器模式更有效是比较困难的.为此,提出了一个定量模型,从理论上分析和比较了两种结构的流量和响应时间,并就移动代理和SNMP(simple network management protocol)的性能进行了模拟实验比较.理论和实验结果都表明,当被管理的网络设备数在一定范围内时,移动代理的性能比SNMP的性能要好;对于移动代理访问固定数量的设备后再返回到网络管理器这种方案,移动代理的性能有较大的提高. 展开更多
关键词 移动代理 网络管理系统 性能分析 计算机网络
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大学生网络英语学习初始条件的实证研究 被引量:29
3
作者 王志茹 《外语界》 CSSCI 北大核心 2006年第6期2-8,64,共8页
论文以实证的方式从自主学习能力、网络与计算机操作技能、网络学习信念等方面探讨了521名大学新生网络英语学习的初始条件。在对被试整群进行描述性统计分析的同时,该研究还通过单因素方差分析和独立样本T检验的方法比较了不同英语水... 论文以实证的方式从自主学习能力、网络与计算机操作技能、网络学习信念等方面探讨了521名大学新生网络英语学习的初始条件。在对被试整群进行描述性统计分析的同时,该研究还通过单因素方差分析和独立样本T检验的方法比较了不同英语水平的学生群体的网络学习初始条件。研究结果对网络英语教学具有一定的启发性。此外,该研究自行编制的调查问卷经检验具有较高的信度和效度,可以进一步使用。 展开更多
关键词 初始条件 自主学习 计算机操作技能
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一种基于免疫突现计算的生物网络结构的设计 被引量:24
4
作者 丁永生 任立红 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期185-189,共5页
基于生物免疫系统的机理 ,研究生物免疫系统的突现特征。在此基础上设计一种新颖的生物免疫网络结构及其仿真平台 ,讨论了生物网络结构仿真平台的整体框架设计、功能和生物机理及其原型实现。该平台可用于研究未来的智能 Internet网络... 基于生物免疫系统的机理 ,研究生物免疫系统的突现特征。在此基础上设计一种新颖的生物免疫网络结构及其仿真平台 ,讨论了生物网络结构仿真平台的整体框架设计、功能和生物机理及其原型实现。该平台可用于研究未来的智能 Internet网络体系结构 ,并仿真和构造复杂的大规模的 Internet网络服务与应用。 展开更多
关键词 生物免疫网络 突现计算 生物网络结构 设计
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面向自动驾驶目标检测的深度多模态融合技术 被引量:30
5
作者 张新钰 邹镇洪 +2 位作者 李志伟 刘华平 李骏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期758-771,共14页
研究者关注利用多个传感器来提升自动驾驶中目标检测模型的准确率,因此对目标检测中的数据融合方法进行研究具有重要的学术和应用价值。为此,本文总结了近年来自动驾驶中深度目标检测模型中的数据融合方法。首先介绍了自动驾驶中深度目... 研究者关注利用多个传感器来提升自动驾驶中目标检测模型的准确率,因此对目标检测中的数据融合方法进行研究具有重要的学术和应用价值。为此,本文总结了近年来自动驾驶中深度目标检测模型中的数据融合方法。首先介绍了自动驾驶中深度目标检测技术和数据融合技术的发展,以及已有的研究综述;接着从多模态目标检测、数据融合的层次、数据融合的计算方法3个方面展开阐述,全面展现了该领域的前沿进展;此外,本文提出了数据融合的合理性分析,从方法、鲁棒性、冗余性3个角度对数据融合方法进行了讨论;最后讨论了融合方法的一些公开问题,并从挑战、策略和前景等方面作了总结。 展开更多
关键词 数据融合 目标检测 自动驾驶 深度学习 多模态 感知 计算机视觉 传感器 综述
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基于视觉的自动空中加油技术 被引量:17
6
作者 慕春棣 李波睿 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期670-676,681,共8页
无人机在军用和民用领域都发挥着越来越重要的作用,但是续航时间短、负载能力弱等缺点限制了无人机的应用。自动空中加油技术能够增加无人机的续航时间,增强无人机执行长航时、复杂任务的能力,从而有效地弥补上述缺点。计算机视觉技术... 无人机在军用和民用领域都发挥着越来越重要的作用,但是续航时间短、负载能力弱等缺点限制了无人机的应用。自动空中加油技术能够增加无人机的续航时间,增强无人机执行长航时、复杂任务的能力,从而有效地弥补上述缺点。计算机视觉技术的发展为无人机自动空中加油技术的实现提供了有效的支持。对基于视觉的硬管式自动空中加油技术的2类典型解决方案进行了介绍和对比,并在此基础上提出了基于切换模式的双目视觉解决方案,总结了涉及的关键技术和待研究的问题。 展开更多
关键词 导航 无人机 自动空中加油 计算机视觉 位姿估计 多传感器融合
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无人直升机自主着舰的计算机视觉技术 被引量:13
7
作者 王晓剑 潘顺良 +1 位作者 宋子善 沈为群 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期686-689,共4页
采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗... 采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗识别的途径,确定参数区间,缩小了直线hough变换遍历空间,减小了底层图像处理的运算量.对真实图像的测试结果表明:对于768像素×576像素大小的图像帧,完成目标检测和位姿参数识别任务耗时小于30 ms,实现了视频流的实时处理;等效直升机与舰船相距10 m时,位置参数的均方根(RMS,Root Mean Square)误差在2cm内,姿态参数的RMS误差小于1.5°.算法能够满足自主着舰控制的实时性和实用性要求. 展开更多
关键词 无人飞行器 自主导航 计算机视觉 HOUGH变换
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基于改进RepVGG网络的车道线检测算法 被引量:11
8
作者 杨鹏强 张艳伟 胡钊政 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2022年第2期73-81,共9页
为提高自动驾驶系统中车道线检测的速度和精度,提出了基于可解耦训练状态与推理状态的车道线检测算法。在结构重参数化VGG(RepVGG)主干网络中引入注意力机制压缩-激励(SE)模块,增强对重要车道线信息的特征提取;同时设计并行可分离的辅... 为提高自动驾驶系统中车道线检测的速度和精度,提出了基于可解耦训练状态与推理状态的车道线检测算法。在结构重参数化VGG(RepVGG)主干网络中引入注意力机制压缩-激励(SE)模块,增强对重要车道线信息的特征提取;同时设计并行可分离的辅助分割分支,对局部特征进行建模以提高检测精度。采用行方向位置分类车道线检测方式,在主干网络后加入逐行检测分支,减小计算量的同时实现对遮挡或缺损车道线的检测;设计偏移补偿分支,在水平方向上细化局部范围内预测的车道线位置坐标,以恢复车道细节。通过结构重参数化方法解耦训练状态模型,将多分支模型等价转换为单路模型,以提高推理状态模型的速度和精度。对比解耦前后的模型,本研究算法速度提高81%,模型规模减小11%。利用车道线检测数据集CULane对算法进行测试,与目前基于深度残差神经网络的车道线检测模型中检测速度最快的UFAST18算法相比,其检测速度提高19%,模型规模减小12%,评价指标F1-measure由68.4增长到70.2;本研究算法的检测速度是自注意力蒸馏(SAD)算法的4倍,空间卷积神经网络(SCNN)算法的40倍。通过城区实车实验测试,在拥挤、弯道、阴影等多种复杂场景下车道线检测结果准确稳定,常见场景下车道线漏检率在10%~20%之间。测试结果表明,结构重参数化方法有助于模型优化,提出的车道线检测算法能有效提高自动驾驶系统的车道线检测实时性和准确性。 展开更多
关键词 自动驾驶 计算机视觉 车道线检测 RepVGG算法 偏移补偿
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Progressive LiDAR Adaptation for Road Detection 被引量:10
9
作者 Zhe Chen Jing Zhang Dacheng Tao 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2019年第3期693-702,共10页
Despite rapid developments in visual image-based road detection, robustly identifying road areas in visual images remains challenging due to issues like illumination changes and blurry images. To this end, LiDAR senso... Despite rapid developments in visual image-based road detection, robustly identifying road areas in visual images remains challenging due to issues like illumination changes and blurry images. To this end, LiDAR sensor data can be incorporated to improve the visual image-based road detection,because LiDAR data is less susceptible to visual noises. However,the main difficulty in introducing LiDAR information into visual image-based road detection is that LiDAR data and its extracted features do not share the same space with the visual data and visual features. Such gaps in spaces may limit the benefits of LiDAR information for road detection. To overcome this issue, we introduce a novel Progressive LiDAR adaptation-aided road detection(PLARD) approach to adapt LiDAR information into visual image-based road detection and improve detection performance. In PLARD, progressive LiDAR adaptation consists of two subsequent modules: 1) data space adaptation, which transforms the LiDAR data to the visual data space to align with the perspective view by applying altitude difference-based transformation; and 2) feature space adaptation, which adapts LiDAR features to visual features through a cascaded fusion structure. Comprehensive empirical studies on the well-known KITTI road detection benchmark demonstrate that PLARD takes advantage of both the visual and LiDAR information, achieving much more robust road detection even in challenging urban scenes. In particular, PLARD outperforms other state-of-theart road detection models and is currently top of the publicly accessible benchmark leader-board. 展开更多
关键词 autonomous driving computer VISION deep learning LIDAR processing ROAD detection
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无人机/艇协同自主降落的若干关键技术 被引量:9
10
作者 赵良玉 程喆坤 +1 位作者 高凤杰 李丹 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2020年第S01期156-163,共8页
为了解决无人机在无人艇上指定位置安全自主降落的难题,针对一种可垂直起降的固定翼/多旋翼复合无人机,将其自主着艇过程分为中段、进近、着艇这3个阶段,分别介绍了基于差分全球卫星导航系统、计算机视觉及二者复合的引导,无人艇甲板运... 为了解决无人机在无人艇上指定位置安全自主降落的难题,针对一种可垂直起降的固定翼/多旋翼复合无人机,将其自主着艇过程分为中段、进近、着艇这3个阶段,分别介绍了基于差分全球卫星导航系统、计算机视觉及二者复合的引导,无人艇甲板运动预估与补偿,机械锁定装置辅助降落及无人机无线充电等关键技术,并逐一给出了可行的解决方案,为无人机/无人艇协同工作时的自主降落提供参考和技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 无人艇 自主降落 计算机视觉 甲板运动补偿
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小卫星及其星座的智能自主控制系统 被引量:3
11
作者 秦世引 燕飞 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期15-21,共7页
随着小卫星及其星座技术的发展 ,卫星系统的测控和运行管理模式将由地面遥测遥控方式向智能化自主方式发展。文中系统深入地分析了小卫星及其星座技术的特点和主流发展趋势 ,讨论了对小卫星及其星座实施智能自主控制的必要性、优越性等... 随着小卫星及其星座技术的发展 ,卫星系统的测控和运行管理模式将由地面遥测遥控方式向智能化自主方式发展。文中系统深入地分析了小卫星及其星座技术的特点和主流发展趋势 ,讨论了对小卫星及其星座实施智能自主控制的必要性、优越性等方面的问题 ,给出了一种将多Agent系统技术与混杂控制系统理论方法相结合 ,以综合集成方式实现的具有高度自主性和灵活性的智能自主控制系统的设计方案 ;论述了可行的优化策略与技术实现途径。最后 ,按照文中提出的智能自主控制系统的组织结构模式和相应的控制策略 ,针对小卫星编队构形自主保持的智能控制问题 。 展开更多
关键词 小卫星 自主控制 星座 编队 遥控方式 卫星系统 计算仿真 混杂控制 智能 多AGENT系统
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Advancing Crowd Object Detection: A Review of YOLO, CNN and ViTs Hybrid Approach*
12
作者 Mahmoud Atta Mohammed Ali Tarek Aly +2 位作者 Atef Tayh Raslan Mervat Gheith Essam A. Amin 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2024年第3期175-221,共47页
One of the most basic and difficult areas of computer vision and image understanding applications is still object detection. Deep neural network models and enhanced object representation have led to significant progre... One of the most basic and difficult areas of computer vision and image understanding applications is still object detection. Deep neural network models and enhanced object representation have led to significant progress in object detection. This research investigates in greater detail how object detection has changed in the recent years in the deep learning age. We provide an overview of the literature on a range of cutting-edge object identification algorithms and the theoretical underpinnings of these techniques. Deep learning technologies are contributing to substantial innovations in the field of object detection. While Convolutional Neural Networks (CNN) have laid a solid foundation, new models such as You Only Look Once (YOLO) and Vision Transformers (ViTs) have expanded the possibilities even further by providing high accuracy and fast detection in a variety of settings. Even with these developments, integrating CNN, YOLO and ViTs, into a coherent framework still poses challenges with juggling computing demand, speed, and accuracy especially in dynamic contexts. Real-time processing in applications like surveillance and autonomous driving necessitates improvements that take use of each model type’s advantages. The goal of this work is to provide an object detection system that maximizes detection speed and accuracy while decreasing processing requirements by integrating YOLO, CNN, and ViTs. Improving real-time detection performance in changing weather and light exposure circumstances, as well as detecting small or partially obscured objects in crowded cities, are among the goals. We provide a hybrid architecture which leverages CNN for robust feature extraction, YOLO for rapid detection, and ViTs for remarkable global context capture via self-attention techniques. Using an innovative training regimen that prioritizes flexible learning rates and data augmentation procedures, the model is trained on an extensive dataset of urban settings. Compared to solo YOLO, CNN, or ViTs models, the suggested model exhi 展开更多
关键词 Object Detection Deep Learning computer Vision YOLO Convolutional Neural Networks (CNN) Vision Transformers Neural Networks Transfer Learning autonomous Driving Self-Drive Vehicles
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基于图像的自动驾驶3D目标检测综述——基准、制约因素和误差分析 被引量:3
13
作者 李熙莹 叶芝桧 +6 位作者 韦世奎 陈泽 陈小彤 田永鸿 党建武 付树军 赵耀 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1709-1740,共32页
从高分辨率图像中获取周边目标的精准3D位置和尺寸信息是实现自动驾驶控制和行为决策的基础,因此基于图像的3D目标检测是自动驾驶领域中的研究热点。已有学者对该领域方法论及成果进行了比较详细的综述,但对于导致现有方法检测精度不尽... 从高分辨率图像中获取周边目标的精准3D位置和尺寸信息是实现自动驾驶控制和行为决策的基础,因此基于图像的3D目标检测是自动驾驶领域中的研究热点。已有学者对该领域方法论及成果进行了比较详细的综述,但对于导致现有方法检测精度不尽如意的制约因素未能进行深入系统的分析。考虑自动驾驶领域在工程应用方面的要求高,且现有方法以数据驱动类型为主,本文从常用数据集和评价基准、数据影响、方法论的制约因素和误差等角度,对学术界和产业界在3D目标检测方面的研究成果及行业应用进行较为系统的阐述。首先,从学术界探索成果以及自动驾驶行业的应用角度进行概要介绍。然后,从数据采集设备、数据精度和标注信息3方面详细分析总结了KITTI等4个通用数据集,并对这些数据集提出的主要评价指标进行对比分析。接着,从数据和方法论方面分析制约算法性能的主要因素及由此造成的误差影响。在数据方面,制约因素主要是数据精度、样本差异、标注数据量和标注规范;在方法论方面,制约因素主要包括先验几何关系、深度预测误差和数据模态等。最后,对国内外研究现状进行总结,并在数据集、评价指标和目标深度预测等方面提出了未来需要重点关注的研究方向。 展开更多
关键词 3D目标检测 基准 制约因素 误差分析 自动驾驶 图像处理 计算机视觉
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基于视觉的无人机自主着陆研究综述 被引量:2
14
作者 钟春来 杨洋 +1 位作者 曹立佳 王喆 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-114,共11页
无人机被广泛应用于抢险救灾,自主着陆是无人机应用中的关键技术之一。由于精度和干扰的影响,传统的导航技术如GPS和INS往往不能满足着陆阶段的导航要求。基于视觉的自主着陆系统具有自主性强、成本低、功耗低、抗干扰能力强等优点,适... 无人机被广泛应用于抢险救灾,自主着陆是无人机应用中的关键技术之一。由于精度和干扰的影响,传统的导航技术如GPS和INS往往不能满足着陆阶段的导航要求。基于视觉的自主着陆系统具有自主性强、成本低、功耗低、抗干扰能力强等优点,适合应用于无人机自主着陆阶段的导航。本文总结了当前基于视觉的无人机自主着陆领域的研究成果,按相机安装位置和着陆平台类型进行梳理,对其中的关键技术进行了比较和分析,并指出了未来的发展趋势。 展开更多
关键词 无人机 自主着陆 计算机视觉 标识检测 导航
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基于稀疏光流的无人机自主导航方案 被引量:5
15
作者 陈磊 陈宗基 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第B05期127-134,共8页
提出了在无已知地面合作目标的情况下,给出高精度导航信息的基于稀疏光流的无人机(UAV)自主导航方案。通过计算两帧图像间的稀疏光流场,融合捷联惯导系统(INS)/电子罗盘/高度表系统/激光测距仪等传感器测量数据,构造两个H∞滤波器,分别... 提出了在无已知地面合作目标的情况下,给出高精度导航信息的基于稀疏光流的无人机(UAV)自主导航方案。通过计算两帧图像间的稀疏光流场,融合捷联惯导系统(INS)/电子罗盘/高度表系统/激光测距仪等传感器测量数据,构造两个H∞滤波器,分别对高度、姿态角与水平面上的速度误差进行估计。本导航方案适用于诸如无人机低空飞行阶段、进近阶段等不宜布置人工或已知地面合作目标的场合。使用自主开发的"无人机自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,结果显示本方案能够有效地抑制惯导系统由于漂移而造成的位置估计误差,同时可以给出精确的高度、速度与姿态角估计值。 展开更多
关键词 无人机 自主导航 导航系统 光流 计算机视觉
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基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述 被引量:6
16
作者 张贵英 向函 赵勇 《贵州师范学院学报》 2016年第6期14-19,共6页
从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述。首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目标种类繁多,基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈;接... 从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述。首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目标种类繁多,基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈;接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法,采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆,可大幅度提升自动驾驶算法的性能;最后总结全文,并展望了未来的研究方向,即整合传统特征和深度学习特征,进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。 展开更多
关键词 自动驾驶 卷积神经网 计算机视觉 深度学习
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以实践为导向的“计算机控制技术”教学改革 被引量:5
17
作者 黄江茵 《电气电子教学学报》 2018年第3期65-68,共4页
本文结合"计算机控制技术"课程的授课内容和对自动化专业学生的工程实践能力需求,在分析传统教学方式不足之处的基础上,探索了以工程实践为导向,引导学生自主设计研发工业控制器产品并为加以推广的新型教学模式,有效激发了学... 本文结合"计算机控制技术"课程的授课内容和对自动化专业学生的工程实践能力需求,在分析传统教学方式不足之处的基础上,探索了以工程实践为导向,引导学生自主设计研发工业控制器产品并为加以推广的新型教学模式,有效激发了学生的学习热情,获得了良好的教学改革效果。 展开更多
关键词 自主学习 工程实践 计算机控制
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带复杂外形附体的AUV旋臂水池数值计算 被引量:5
18
作者 王鹏 翟继莹 宁腾飞 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期764-769,共6页
通过流体动力学仿真软件CFX对带有CTD和GPS/北斗天线的AUV流体动力进行了数值计算。以圆弧管为计算域,利用代数表达式控制入口速度来模拟旋臂水池,得到了三种模型下AUV流体动力的变化规律,分析了不同附体的影响。结果表明,AUV受力变化... 通过流体动力学仿真软件CFX对带有CTD和GPS/北斗天线的AUV流体动力进行了数值计算。以圆弧管为计算域,利用代数表达式控制入口速度来模拟旋臂水池,得到了三种模型下AUV流体动力的变化规律,分析了不同附体的影响。结果表明,AUV受力变化规律基本一致,在附体处压力及速度变化剧烈,导致AUV流体动力参数及流场有了很大的变化,力矩变化差别较大。计算结果为AUV工程设计提供了参考依据。 展开更多
关键词 复杂外形 CFX 旋臂水池 数值计算 AUV(autonomous UNDERWATER Vehicle)
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基于国产芯片和国产操作系统的火炮携行作业计算机的设计
19
作者 侯景严 杨金峰 崔浩浩 《计算机应用文摘》 2023年第20期37-39,共3页
为确保装备便携并提升其自主可控水平,文章采用国产芯片和国产操作系统在某型号携行作业计算机中展开了设计与研究。其中,首先对国产核心处理器进行了选型与论证,从中采用飞腾FT-2000/4芯片和翼辉操作系统研制国产火炮携行作业计算机,... 为确保装备便携并提升其自主可控水平,文章采用国产芯片和国产操作系统在某型号携行作业计算机中展开了设计与研究。其中,首先对国产核心处理器进行了选型与论证,从中采用飞腾FT-2000/4芯片和翼辉操作系统研制国产火炮携行作业计算机,随后详细描述了计算机的组成结构和其他设计要点。应用结果表明,采用飞腾FT-2000/4芯片和翼辉操作系统研制的国产火炮携行作业计算机能够满足系统使用要求,对武器装备国产化工程具有参考意义。 展开更多
关键词 火炮武器装备 自主可控 国产芯片 国产操作系统 携行作业计算机
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基于点检测的车载摄像头成像中的闸机检测方法
20
作者 陈伟迅 孟思明 江跃龙 《科技资讯》 2023年第23期52-54,共3页
闸机定位与状态检测是实现点到点全自动驾驶的一个重要环节,直接关系到智能汽车是否能够顺利进出停车场。由于闸机种类繁多、背景复杂、多闸机同时出现且实时性要求较高,因此闸机的精确检测是一项具有挑战性的任务。针对闸机检测存在的... 闸机定位与状态检测是实现点到点全自动驾驶的一个重要环节,直接关系到智能汽车是否能够顺利进出停车场。由于闸机种类繁多、背景复杂、多闸机同时出现且实时性要求较高,因此闸机的精确检测是一项具有挑战性的任务。针对闸机检测存在的痛点,提出基于关键点检测算法(CenterNet)的实时闸机检测算法。首先通过在主干网络前增加Focus层、设计轻量化的主干网络及加快模型检测速度,保证在复杂环境下的特征提取能力;其次引入特征融合模块(Feature Pyramid Network,FPN),高效利用主干网络提取的高级语义信息和底层特征,并输出闸机关键点以及Embedding值,确保设计的闸机Embedding在多闸机场景下的准确检测;最后基于预测的Embedding值确定属于同一闸机的关键点,并基于几何关系进行闸机构建。实验结果展示了闸机检测算法能高效、准确地检测不同场景下的闸机。 展开更多
关键词 自动驾驶 计算机视觉 卷积神经网络 闸机检测
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