简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:针对常规感应加热电源对铁氧体加热时存在加热均匀性差和负载回路谐振频率漂移的问题,提出了一种全桥逆变拓扑结构的串联谐振式数字感应加热电源.基于负载串联谐振回路换流时电压和电流的相位差特性,通过PSPICE软件分析了阻性、感性和容性三种换流状态,仿真结果表明,串联谐振回路工作于弱感性状态,可以保证电路安全可靠运行;基于电磁耦合原理,对比分析了原边补偿和副边补偿两类负载匹配变压器,通过匹配负载等效电阻实现电源系统最大能效输出;采用Fuzzy-PI频率跟踪技术实现负载谐振频率实时跟踪.最后,将研制的数字感应加热电源成功地应用于铁氧体裂纹检测实验.
简介:道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.