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基于YOLOv5 DeepSORT和虚拟检测区的车轴时空定位方法
1
作者 乔朋 袁彪 +2 位作者 申迎港 段长江 狄谨 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期34-44,共11页
为获得道路桥梁上汽车车轴的分布状况,基于YOLOv5 DeepSORT机器视觉技术对监控视频中车轴时空定位的方法进行研究。首先,根据监控视频中车轴多尺度、小目标的特点,提出基于Faster R-CNN算法的图像半自动标注方法,快速构建车轴目标检测... 为获得道路桥梁上汽车车轴的分布状况,基于YOLOv5 DeepSORT机器视觉技术对监控视频中车轴时空定位的方法进行研究。首先,根据监控视频中车轴多尺度、小目标的特点,提出基于Faster R-CNN算法的图像半自动标注方法,快速构建车轴目标检测数据集;利用YOLOv5算法检测视频中的车轴目标,并对YOLOv5系列算法性能进行评估;然后,提出在视频监测区域中设置虚拟检测区,先利用卡尔曼滤波算法对车轴目标的位置和状态进行预测,再分别利用重识别算法、匈牙利算法和级联匹配方法实现前后2帧车轴目标的匹配,完成基于DeepSORT算法的车轴多目标跟踪,生成车轴轨迹;最后,利用多目标跟踪结果,结合直接线性转换和基于匀速假定的位置推定,实现了对桥上所有车轴的时空定位。结果表明:在目标检测方面,YOLOv5s6模型表现最优,准确率达到96.42%,检测时间19.2ms/帧,对车轴具有高准确率和更快的检测速度;在多目标跟踪方面,基于虚拟检测区和YOLOv5 DeepSORT的多目标跟踪方法具有更好的检测和跟踪效果,与不设置虚拟检测区对比,多目标跟踪精度(MOTA)和识别精确率与识别召回率的调和平均数(IDF1)分别提升了14.7%和10.1%,被跟踪目标身份发生改变的次数(IDS)减少了108次。基于YOLOv5 DeepSORT和虚拟检测区的车轴定位方法能在车轴发生遮挡、目标较小和驶出检测区域等情况下准确检测和定位车轴,可为移动荷载识别提供准确的位置信息,同时也为桥梁动态称重方法的车轴信息检测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 桥梁工程 车轴定位 多目标跟踪 荷载识别 虚拟检测区 半自动标注
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一种基于半透明颜色叠加与深度值的碰撞检测算法 被引量：3
2
作者 李普 孙长乐 +1 位作者 熊伟 王海涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期193-197,233,共6页
为了快速验证虚拟装配仿真过程中零部件的可装配性,改进了一种基于图像空间的快速碰撞检测算法。该算法首先通过半透明颜色叠加实现对无碰撞装配体的快速滤除,并确定出潜在的碰撞区域;然后利用像素深度值求出遮挡对象与待装配物体在其... 为了快速验证虚拟装配仿真过程中零部件的可装配性,改进了一种基于图像空间的快速碰撞检测算法。该算法首先通过半透明颜色叠加实现对无碰撞装配体的快速滤除,并确定出潜在的碰撞区域;然后利用像素深度值求出遮挡对象与待装配物体在其运动方向的最小分离距离,弥补了基于图像空间的碰撞检测算法只能判断物体间是否发生碰撞而不能求距的缺点;最后针对求距环节提出了一种像素区域划分策略,以提高算法的检测精度。测试结果表明,所提算法在整体上能够满足虚拟装配系统实时性和精确性的要求。 展开更多
关键词 虚拟装配 碰撞检测 半透明颜色叠加 深度值 像素区域划分
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基于虚实融合的低能见度下航拍图像地平线检测 被引量：1
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作者 刘长江 张轶 杨红雨 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期110-114,共5页
地平线检测是飞行器导航系统的控制和稳定性分析中重要的步骤。针对低能见度下低空航拍图像,提出了基于虚实融合的地平线检测算法。首先依据GPS/AHRS组合导航系统提供的航姿信息,得到地平线的准确斜率及参考位置,然后在该参考位置上方... 地平线检测是飞行器导航系统的控制和稳定性分析中重要的步骤。针对低能见度下低空航拍图像,提出了基于虚实融合的地平线检测算法。首先依据GPS/AHRS组合导航系统提供的航姿信息,得到地平线的准确斜率及参考位置,然后在该参考位置上方选取种子点区域,根据该区域像素的统计特性计算出阈值,采用区域生长法进行天地分割,最后根据最小误差准则确定地平线的准确位置。文中算法应用于实测数据,实验结果表明算法能有效地提取正确的地平线,能为飞行器在低能见度下进近着陆阶段提供必要的导航信息。 展开更多
关键词 虚实融合 低能见度 地平线检测 区域生长
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面向虚拟手术的碰撞检测优化算法 被引量：8
4
作者 于凌涛 王涛 +2 位作者 宋华建 王正雨 张宝玉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1164-1170,共7页
为了提高虚拟手术仿真系统中碰撞检测算法的效率,基于混合包围盒碰撞检测法,提出了一种快速的碰撞检测优化算法。首先利用S-AABB上层包围盒进行粗略碰撞检测,然后利用球包围盒进行底层精确碰撞检测,并采用2种优化方法代替传统上建立层... 为了提高虚拟手术仿真系统中碰撞检测算法的效率,基于混合包围盒碰撞检测法,提出了一种快速的碰撞检测优化算法。首先利用S-AABB上层包围盒进行粗略碰撞检测,然后利用球包围盒进行底层精确碰撞检测,并采用2种优化方法代替传统上建立层次二叉树的过程。采用分区域碰撞检测法,使每次检测只是针对某一个区域内的单元体,有效地提高了碰撞检测效率;采用预测碰撞检测法,当碰撞连续发生时,预测出即将可能发生碰撞的单元体,只是针对这些单元体进行碰撞检测。最后通过实验数据,证明了该碰撞检测算法及其优化方法的有效性及其快速性。 展开更多
关键词 虚拟手术 S-AABB混合包围盒 球包围盒 分区域碰撞检测法 预测碰撞检测法 优化方法
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基于检测域划分的虚拟机异常检测算法
5
作者 吴天舒 陈蜀宇 +1 位作者 张涵翠 周真 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期1066-1069,共4页
虚拟机的正常运行是支撑云平台服务的重要条件,由于云平台下虚拟机存在数量规模大、运行环境随时间动态变化的特点,管理系统难以针对每个虚拟机进行训练数据采集以及统计模型的训练。为了提高在上述环境下异常检测系统的实时性和识别能... 虚拟机的正常运行是支撑云平台服务的重要条件,由于云平台下虚拟机存在数量规模大、运行环境随时间动态变化的特点,管理系统难以针对每个虚拟机进行训练数据采集以及统计模型的训练。为了提高在上述环境下异常检测系统的实时性和识别能力,提出基于改进k中心点聚类算法的检测域划分机制,在聚类迭代更新步骤上进行优化,以提升检测域划分的速度,并通过检测域策略的应用来提高虚拟机异常检测的效率和准确率。实验及分析表明,改进的聚类算法拥有更低的时间复杂度,采用检测域划分机制的检测方法在虚拟机异常检测中拥有更高的效率和准确率。 展开更多
关键词 异常检测 云平台 大规模虚拟机 k中心点 检测域
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