期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于两阶段非期望DEA模型的商业银行效率评估 被引量：14
1
作者 楚雪芹 李勇军 +1 位作者 崔峰 梁樑 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期636-648,共13页
本文将两阶段非期望DEA模型引入银行效率评估,从银行系统内部运营结构入手,构建符合银行结构特征的两阶段网络DEA非线性模型.基于合作共赢的思想,该模型使中间产出在两个子系统的权重相等,将关系模型从规模报酬不变扩展到规模报酬可变... 本文将两阶段非期望DEA模型引入银行效率评估,从银行系统内部运营结构入手,构建符合银行结构特征的两阶段网络DEA非线性模型.基于合作共赢的思想,该模型使中间产出在两个子系统的权重相等,将关系模型从规模报酬不变扩展到规模报酬可变的情形,每个银行的系统效率分解为两个子系统的乘积,启发式搜索方法被用来求解新提出的模型.本文将银行经营过程分为筹资阶段和运营阶段,分别应用加权和两阶段模型与该模型对23家商业银行的效率进行测算,验证了提出新模型的合理性. 展开更多
关键词 非期望产出 两阶段网络DEA模型 规模报酬可变
原文传递
基于超分辨率角点检测算法的双目相机高精度标定方法 被引量：3
2
作者 孙婷 陈娜 +2 位作者 孟然 龙潜 谢启伟 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第8期355-363,共9页
双目相机标定是研究立体视觉的基础工作,标定的精度是视觉测量精度的关键。图像角点提取是相机标定的基础,但在现实应用场景中,外界影响使获取的图像不清晰,导致检测到的角点精度低,从而影响标定的精度。因此,提出一种基于超分辨率亚像... 双目相机标定是研究立体视觉的基础工作,标定的精度是视觉测量精度的关键。图像角点提取是相机标定的基础,但在现实应用场景中,外界影响使获取的图像不清晰,导致检测到的角点精度低,从而影响标定的精度。因此,提出一种基于超分辨率亚像素角点检测的端到端算法,从特征级解决低质量角点检测问题。首先,应用盲超分部分估计低分辨率图像模糊核,融合低分辨率图像特征重建出高分辨率图;然后,在此基础上得到角点亚像素位置;最后对双目相机进行高精度标定,并用测距实验对其进行检验。实验结果表明,所提基于超分辨的亚像素角点检测方法在真实场景下具有优越性。 展开更多
关键词 成像系统 相机标定 角点检测 超分辨率 亚像素 自监督 深度学习
原文传递
机器视觉在智能驾驶中的应用研究
3
作者 余甜 柴华 孟然 《数字通信世界》 2024年第7期115-117,共3页
随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展,机器视觉成智能驾驶关键技术。该文深入研究其在智能驾驶的应用,概述主要功能,如道路检测等,还分析了各功能的技术实现方法及实际应用,展现了机器视觉对智能驾驶的重要性。
关键词 机器视觉 智能驾驶 道路检测 交通标志识别
下载PDF
基于关键点和多帧图像特征融合的限高深度检测网络
4
作者 刘路生 徐婕 +2 位作者 崔峰 谢启伟 龙潜 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1885-1901,共17页
路况检测是智能驾驶中的一项核心任务,其中包含限高检测任务.鉴于学术界中与限高检测相关的研究还不够成熟,文章对限高检测方法进行了研究,提出基于关键点和多帧图像特征融合的限高检测网络.将关键点思想引入限高检测任务,减少不必要的... 路况检测是智能驾驶中的一项核心任务,其中包含限高检测任务.鉴于学术界中与限高检测相关的研究还不够成熟,文章对限高检测方法进行了研究,提出基于关键点和多帧图像特征融合的限高检测网络.将关键点思想引入限高检测任务,减少不必要的预测,提升检测效率;引入卷积门控循环单元(ConvGRU)对多帧图像进行建模,学习多帧图像之间的上下文关系,提升召回率,降低漏检率;提出空间细节特征(spatial particulars feature,SPF)模块,加强解码层的多尺度特征融合;引入坐标注意力机制,进一步关注目标检测区域,提升模型的查准率.实验结果表明:该网络不仅能够很好地完成限高检测任务,并且相比于BiSeNet、PINet、PSPNet等其他先进网络,能够更好地平衡查准率与召回率,拥有更高的F1值和较少的参数量;同时对于车道线检测任务,在精度与漏检率方面也表现优异,进一步证明了该网络的有效性. 展开更多
关键词 深度学习 关键点 多帧图像 限高检测 智能驾驶 注意力机制
原文传递
基于VSL-MPC的半主动悬架预瞄控制研究 被引量：4
5
作者 陈潇凯 曾洺锴 +1 位作者 刘向 姜安 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1537-1546,共10页
车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息,然而,在电控悬架控制算法中,车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用,造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题,提出了一种变步长模型预测控制(VSL-MPC... 车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息,然而,在电控悬架控制算法中,车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用,造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题,提出了一种变步长模型预测控制(VSL-MPC)算法。该算法根据实时车速和双目相机采集的路面信息来确定预瞄控制步长,使得纳入控制算法中的路面感知信息能够更准确地反映路面特征,有助于半主动悬架在更恰当的时刻对悬架阻尼特性进行调节,能够实现更理想的悬架决策控制。利用双目相机对真实道路开展路面信息采集,引入半主动悬架系统最优性能界限作为性能评价基准,建立4种基于模型预测控制的半主动悬架仿真模型,仿真对比结果表明,驶过连续减速带和井盖冲击等典型城市路面特征时,所提出的VSL-MPC算法控制下的簧载质量垂向加速度与最优性能界限的差距仅为0.72和2.33 dB,相比传统预瞄MPC算法的4.31和4.46 dB、传统无预瞄MPC算法的4.04和4.74 dB具有显著提升,新算法能有效提升半主动悬架的动力学性能。 展开更多
关键词 半主动悬架 预瞄控制 变步长模型预测控制 离散冲击 CDC减振器
下载PDF
基于端到端的图像清晰化处理的深度学习算法
6
作者 孙田 邹斌 +2 位作者 龙潜 孟然 谢启伟 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第8期154-167,共14页
随着深度卷积神经网络的发展及其在图像恢复中的应用,一些基于深度学习的图像处理的方法实现了越来越好的图像清晰化的效果.为使模糊图像复原出清晰图像,提出了一种基于端到端的去噪,去马赛克,去振铃以及超分辨率的深度学习算法JDDDSN(J... 随着深度卷积神经网络的发展及其在图像恢复中的应用,一些基于深度学习的图像处理的方法实现了越来越好的图像清晰化的效果.为使模糊图像复原出清晰图像,提出了一种基于端到端的去噪,去马赛克,去振铃以及超分辨率的深度学习算法JDDDSN(Joint de-noising,de-mosaic,de-ringing,and super-resolution network).以端到端的网络结构结合去噪,去马赛克,去振铃以及超分辨率四种图像处理方法,同时增加注意力机制与对抗性损失函数以捕获更多的高频信息,并融合到最终的超分辨率图像中.该模型的表现是通过使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)这两个评价指标来进行评估,实验结果表明:将注意力机制、对抗性损失函数以及Unet网络模块合理地应用于端到端的网络模型中无论在视觉效果还是在数据指标上均可以获得较好的结果. 展开更多
关键词 端到端网络 去噪 去马赛克 去振铃 超分辨率 对抗性损失函数 注意力机制
原文传递
双目视觉感知下的公路限高实时预警算法
7
作者 李宝军 薛炯 +2 位作者 刘泽阳 王小超 肖志鹏 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第11期73-81,共9页
针对车辆运动工况下对种类繁杂的公路限高设施测高难的问题,提出一种双目相机限高目标实时监测算法。通过分析限高场景及设施,采集并构建大规模多场景的公路限高数据集;采用基于深度学习的检测和跟踪算法获取目标区域;利用多步多尺度的... 针对车辆运动工况下对种类繁杂的公路限高设施测高难的问题,提出一种双目相机限高目标实时监测算法。通过分析限高场景及设施,采集并构建大规模多场景的公路限高数据集;采用基于深度学习的检测和跟踪算法获取目标区域;利用多步多尺度的滤波算法对双目视差数据进行处理,得到高置信度的限高设施视差数据,进而计算距离及高度信息;最后采用鲁棒性输出策略对计算得到的测距和测高数据进行输出预警。通过多场景限高测试,目标检测精度为98.77%、漏检率为0.87%、误检率为0.36%,在60 m内的平均测高误差小于4%。实验结果表明该算法可以实现公路限高目标的自动检测,能够实时鲁棒地输出测距、测高和预警信息。 展开更多
关键词 公路限高 多步多尺度滤波 鲁棒性输出 自动检测
下载PDF
基于运动去除的姿态估计算法 被引量：1
8
作者 李朋娜 陈娜 +2 位作者 朱海涛 龙潜 张欣 《数学的实践与认识》 2022年第3期147-157,共11页
近年来,自动驾驶技术得到了加速发展,提出许多经典的姿态估计算法实现车辆的定位.但在实际场景中,一些运动点会给姿态估计结果带来误差.提出了一种基于运动去除的姿态估计算法.首先,基于特征点信息建立了几何约束条件,实现点的初步筛选... 近年来,自动驾驶技术得到了加速发展,提出许多经典的姿态估计算法实现车辆的定位.但在实际场景中,一些运动点会给姿态估计结果带来误差.提出了一种基于运动去除的姿态估计算法.首先,基于特征点信息建立了几何约束条件,实现点的初步筛选.其次,利用聚类算法将视差图划分为不同的聚类区域.随后,根据数学模型将聚类区域判断为动态区域或静态区域,进一步丢弃动态区域中的特征点.实验表明,本文算法能够有效去除错误的特征信息,更加准确的实现车辆定位. 展开更多
关键词 运动估计 视差 SURF 单位四元数法 极线约束
原文传递
用于自动驾驶系统的相机成像模型的构建 被引量：1
9
作者 沈晓斌 孟然 +1 位作者 夏艳秋 李蕊 《天津冶金》 CAS 2020年第1期30-33,共4页
不同的成像系统可以使用不同的模型进行更准确的描述,模型建立后,再通过标定过程计算出这些模型中的参数,最终得到对成像系统进行描述的相机内参与相机外参。模型建立的好坏,直接关系到标定计算后得到的内、外参数对相机成像系统描述的... 不同的成像系统可以使用不同的模型进行更准确的描述,模型建立后,再通过标定过程计算出这些模型中的参数,最终得到对成像系统进行描述的相机内参与相机外参。模型建立的好坏,直接关系到标定计算后得到的内、外参数对相机成像系统描述的准确性。本文一改以往通过多项式来建立切变模型,而是利用旋转坐标系建立切变模型,完成了图像坐标到数字图像坐标的变化;根据成像步骤,构建了相机的成像模型。经企业实践验证,方案有效可靠。本文相机成像几何模型将用于自动驾驶系统后续图像处理。 展开更多
关键词 自动驾驶 数字图像坐标 相机成像模型
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部