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基于形状特征的移动目标实时分类研究 被引量：13
1
作者 侯北平 朱文 +1 位作者 马连伟 介婧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1819-1825,共7页
基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级... 基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。 展开更多
关键词 人车识别 运动检测 神经网络 目标识别
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面向智能交通的人车识别无线感知方法研究
2
作者 张石清 宋铭心 +3 位作者 陈鑫权 楼亮亮 赵小明 钱小鸿 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1186-1192,共7页
基于无线感知技术的人车识别方法,具有部署成本低、无侵入性等优点,是智能交通系统智慧水平提升的关键手段。然而,现存人车识别无线感知方法,多以2.4 GHz无线能量数据为基础,忽视sub-GHz在该领域中的应用,且鲜有工作探讨天线高度和人车... 基于无线感知技术的人车识别方法,具有部署成本低、无侵入性等优点,是智能交通系统智慧水平提升的关键手段。然而,现存人车识别无线感知方法,多以2.4 GHz无线能量数据为基础,忽视sub-GHz在该领域中的应用,且鲜有工作探讨天线高度和人车识别性能内在联系。为此,旨在厘清载波频段、天线高度与算法性能关联关系,提出基于卷积神经网络的人车识别无线感知方法(Wireless Sensing-Based Human-Vehicle Recognition with Convolutional Neural Network,WsHVR-CNN),阐明人车识别无线感知方法设计依据与多参数影响机理。实验表明,sub-GHz与2.4 GHz无线能量数据均可为人车识别无线感知方法建构奠定基础,而基于2.4 GHz频段所构的WsHVR-CNN性能最优,在天线高度为0.8 m时准确度达到98.15%。此外,所开发的数据集公开于https://github.com/TZ-mx/WiParam,为相关工作深入研究提供基础。 展开更多
关键词 人车识别 无线感知 交通参数测量 卷积神经网络
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面向人车识别的目标检测系统实现
3
作者 丁建国 党鑫 +1 位作者 李文婧 宋庆增 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期739-745,共7页
为将参数量巨大的神经网络模型部署到资源有限、功耗要求极高的嵌入式端,以较好的速度运行,研究8 bit整型量化算法和神经网络前向推理过程在FPGA上的具体实现。通过8 bit整型量化,将模型的参数量从22.5 M缩减至5.7 M,模型参数量缩小近4... 为将参数量巨大的神经网络模型部署到资源有限、功耗要求极高的嵌入式端,以较好的速度运行,研究8 bit整型量化算法和神经网络前向推理过程在FPGA上的具体实现。通过8 bit整型量化,将模型的参数量从22.5 M缩减至5.7 M,模型参数量缩小近4倍,提高神经网络在嵌入式端部署的可行性。基于FPGA并行处理的特点,设计精简指令,优化卷积运算中输入输出和计算过程的并行处理。在实验中可以在较低功耗下加速神经网络前向推理过程。 展开更多
关键词 轻量化神经网络 深度学习 FPGA加速 人车识别 自动驾驶
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基于人车协同识别的智慧停车监管服务应用
4
作者 张楚 郑逸飞 陈峻 《现代交通技术》 2023年第6期51-55,共5页
探索将人车协同识别技术融入静态交通管理与出行服务优化,针对地面停车场、地下停车库、路内停车位等城市典型停车场景,构建城市智慧停车监管服务体系,验证设备实用性和数据可用性。结果表明,所提出的人车协同识别技术可以满足包括停车... 探索将人车协同识别技术融入静态交通管理与出行服务优化,针对地面停车场、地下停车库、路内停车位等城市典型停车场景,构建城市智慧停车监管服务体系,验证设备实用性和数据可用性。结果表明,所提出的人车协同识别技术可以满足包括停车位状态识别、停车信息服务、动静态交通协调等功能在内的城市智慧停车监管服务要求,研究成果可为静态停车精细化管理策略的制定提供参考。 展开更多
关键词 人车协同识别 城市停车 智慧停车平台 车辆监管
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基于人车协同识别的行程轨迹预测
5
作者 郭唐仪 李林蔚 +2 位作者 王梓 杨雨薇 彭勃硕 《现代交通技术》 2023年第6期18-23,37,共7页
为了解决借车出行和行驶路线违规等问题,首先运用人员识别设备和机动车电子标识构建的人车协同识别系统,将驾驶员和车辆相关联;其次根据检测设备在地图上的位置,利用高斯混合模型对人员行程轨迹进行初步预测,辅以航迹推算校正预测轨迹,... 为了解决借车出行和行驶路线违规等问题,首先运用人员识别设备和机动车电子标识构建的人车协同识别系统,将驾驶员和车辆相关联;其次根据检测设备在地图上的位置,利用高斯混合模型对人员行程轨迹进行初步预测,辅以航迹推算校正预测轨迹,进一步确定车辆的行程轨迹,实现准确的轨迹预测。 展开更多
关键词 人车协同识别 轨迹预测 高斯混合模型 航迹推算
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