国家自然科学基金(51008143)
- 作品数:51 被引量:210H指数:7
- 相关作者:刘庆华史金龙张为公程科郭小芳更多>>
- 相关机构:江苏科技大学东南大学南京理工大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金江苏省汽车重点实验室开放基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电子电信更多>>
- 基于时空关联块匹配的动态变形表面三维重建
- 2011年
- 静态物体三维重建已经得到广泛应用,但是动态变形物体的三维重建仍然存在问题.基于块匹配的思想,提出一种时空关联的动态变形表面三维重建的框架,将图像中一个物体表面划分成多个小块,独立处理每个块,用一个时空关联的优化函数进行块匹配.优化函数中,同时考虑了立体图像序列中四个对应的图像块.其中左、右图像块之间进行仿射变换,前、后图像块之间进行平移变换.模拟实验、实际数据实验以及与同类算法的比较,验证了该框架的有效性和可行性.
- 史金龙宾海云刘庆华
- 关键词:块匹配三维重建
- 基于模糊自适应PID的汽车驾驶机器人的车速控制被引量:23
- 2012年
- 针对汽车驾驶机器人采用常规PID控制时车速波动大、调节器参数调整困难等问题,提出了一种基于模糊自适应PID的汽车驾驶机器人车速控制方法。首先建立了汽车驾驶机器人多机械手协调控制模型,然后在此基础上设计了一种驾驶机器人模糊自适应PID车速控制器,实现了驾驶机器人对给定循环行驶工况的车速跟踪。试验结果表明,与常规PID控制方法相比,采用所提出的方法车速跟踪精度明显改善,车速跟踪误差在±2km/h范围内,满足国家汽车试验标准的要求,保证汽车试验数据准确有效。
- 陈刚张为公
- 关键词:汽车试验驾驶机器人车速控制自适应模糊PID控制
- 一种基于PCA的时间序列异常检测方法被引量:11
- 2012年
- 在k-近邻局部异常检测算法的基础上,采用基于主成分分析的多元时间序列的降维方法,依据累积贡献率选择主成分序列,给出了一种效率较高的多元时间序列异常检测算法.实验结果表明:该算法可以较好地提高多元时间序列异常检测的效率.
- 郭小芳李锋宋晓宁
- 关键词:多元时间序列主成分分析K-近邻异常检测
- 基于CART-SVR模型的混凝土抗压强度预测研究被引量:5
- 2022年
- 为了提高混凝土抗压强度预测精度,根据影响因素与抗压强度的变化规律,提出了1种基于CART算法优化SVR回归算法的预测方法。SVR算法基于结构风险最小原理来提升泛化能力,由于惩罚因子人为设置,该因子设置过大会导致训练欠拟合,过小会导致预测精度不足。主要改进是通过CART决策树中的剪枝算法生成一系列惩罚因子,进而交叉验证生成最优决策树,进行属性约简,剔除冗余信息,实现数据降维。使用CART-SVR模型与AB、AB-KNN、RF、GBM模型对比试验,均方根误差(RMSE)至少减少了6.7%,平均减少了40.1%。研究结果表明,该模型具有生成最优惩罚因子、优化SVR参数的优点,为实现混凝土抗压强度的高精度预测提供了新的思路。
- 李杨刘庆华郭天添
- 关键词:混凝土抗压强度CART算法惩罚因子均方根误差
- 一种改进的相关信道下MIMO天线选择算法被引量:1
- 2012年
- 由于MIMO系统天线间距的限制等原因,实际MIMO无线信道往往是衰落相关的,而信道相关性严重影响了MIMO系统的性能。针对这个问题,提出一种改进的基于相关性天线选择算法,通过选择具有最小平均相关性和最大相关矩阵行列式的天线子集作为最优天线集合。在选择较少天线的情况,降低了计算复杂度,达到几乎与相关性选择算法相同的性能,且非常接近最优选择算法。仿真结果证明了改进算法的有效性和可靠性。
- 解志斌刘淑娟田雨波
- 关键词:多输入多输出系统天线选择
- 基于PCA与Fisherface互补双特征提取的人耳图像识别被引量:4
- 2012年
- 人耳识别目前是一种新的生物特征识别技术,特征提取是模式识别技术中的关键环节,决定着分类结果正确率的高低,单特征提取方法需要在一定的条件下才能取得较高的识别率,但是采用双特征提取却可以克服单特征提取的这一局限性.为了提高分类结果的正确率,提出了一个全新的方法,即基于主成分分析(PCA)与fisherface的互补双特征提取方法,并将其运用于人耳图像识别中,在北京科技大学提供的人耳图像库上的实验结果表明,该方法的人耳识别率明显高于PCA、fisherface、ICA单特征提取的人耳识别率.
- 王杨程科
- 关键词:主成分分析人耳识别
- 高德地图及改进ACA在车辆路径寻优中的应用被引量:3
- 2020年
- 车辆路径优化问题研究中,通常采用目标节点之间的线性距离之和最短作为最优解的求解结果。但在实际道路中,节点之间存在诸多因素,使得通过采用传统求解方式得出来的最优路径结果难以运用于实际场景。由此论文提出了结合高德地图API和改进的蚁群算法(ACA)来将理论运用于实际情形,首先通过高德提供的对应API接口来获取各个节点之间的实际道路距离,然后对基本的蚁群算法在在选择策略,信息素挥发系数ρ和计算目标节点距离等方面进行改进,最后将通过高德地图获取的实际节点之间的距离让改进后的蚁群算法进行最优路径求解。通过实验结果分析表明,论文提出的方法很好地将理论与实际情况相结合,具有高度的可行性和实用性。
- 刘庆华汪晶
- 关键词:改进蚁群算法
- 一种改进Faster R-CNN的车辆识别算法被引量:1
- 2022年
- 为了解决部分外形相似类别车辆之间的误检以及部分遮挡条件对检测的准确率影响问题,提出一种改进Faster R-CNN的车辆识别算法。该方法引入Reasoning-RCNN,结合知识图谱赋予网络推理能力,并在此基础上加入空洞卷积提高感受野,空洞空间金字塔池化强化多尺度信息提取。实验结果表明,改进的Faster R-CNN模型对于复杂场景下的车辆类型识别具有较高的敏感性,其mAP值达到93.86%,具有一定实用性。
- 朱云飞者甜甜刘庆华
- 关键词:目标检测卷积神经网络知识图谱
- 基于改进YOLOv5的幽门螺杆菌免疫印迹图像识别
- 2022年
- 针对幽门螺杆菌免疫印记图像重度依赖医生目测识别,存在效率低、速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5的幽门螺杆菌免疫印迹图像检测模型。首先对YOLOv5的特征提取器进行优化,采用DenseNet作为新的特征提取器来解决梯度消失问题;然后通过限制最高下采样倍数,使得模型对小目标检测更加灵敏;最后引入Swish激活函数代替原YOLOv5中的LeakyReLU激活函数并改进Io U来获取更加准确的边界信息。在幽门螺杆菌免疫印记图像数据集上验证改进后的模型检测能力,实验结果表明,改进后模型的F1-score高达0.93、mAP@0.5达95.4%、mAP@0.5:0.95达75.6%、每秒检测帧数达54fps,满足临床上检测时限要求。
- 王梦张鸿鑫刘庆华张东
- 关键词:特征提取
- 基于电子地图的改进蚁群算法及其车辆路径寻优被引量:4
- 2020年
- 路径优化研究中以目标节点的线性距离之和最短作为最优路径的求解结果难以运用于实际.文中提出了结合电子地图API的改进蚁群算法,首先得到各个节点之间的实际道路导航距离,然后对基本蚁群算法进行改进.在节点选择策略上采用了轮盘选择策略;在算法的不同时期对信息素挥发系数ρ进行调整;计算目标节点距离时去掉节点间直线距离,而采用从电子地图获取的实际导航距离;最后获取电子地图数据,用于改进后的蚁群算法,进行最优路径求解.实验结果分析表明,算法改进前后求得的直线最短路程分别为64.526、62.598 km,验证了改进后算法的有效性,实际道路导航最短路程为89.378 km,说明文中提出的最优路径求解方式更切合实际,实用性更高.
- 刘庆华汪晶
- 关键词:改进蚁群算法