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邓天民: 作品数：95 被引量：301H指数：11; 供职机构：重庆交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市科技攻关计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信建筑科学更多>>

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基于Elman神经网络的GNSS/INS全域高精度定位方法被引量：6: 2019年; 针对当前智能网联汽车定位与导航系统无法接收全球导航卫星系统(GNSS)信号引起定位失效的问题,提出一种基于Elman神经网络的GNSS结合惯性导航系统(INS)的全域高精度定位方法。首先,采用神经网络方法,建立了基于Elman网络的GNSS/INS高精度定位训练模型和GNSS失效预测模型;然后,利用GNSS、INS和实时动态(RTK)等定位技术,设计了GNSS/INS高精度定位数据采集实验系统;最后,选取采集的有效实验数据进行了反向传播(BP)神经网络、级联BP(CFBP)神经网络、Elman神经网络的训练模型性能对比分析,并验证了基于Elman网络的GNSS失效预测模型。实验结果表明,所提方法训练误差指标均优于基于BP和CFBP神经网络的方法;在GNSS失效1 min、2 min、5 min时,基于预测模型的预测平均绝对误差(MAE)、方差(VAR)和均方根误差(RMSE)分别为18.88 cm、19.29 cm、58.83 cm,8.96、8.45、5.68和20.90、21.06、59.10,随着GNSS信号失效时长的增加,定位预测精度降低。; 邓天民方芳岳云霞杨其芝; 关键词：全球导航卫星系统 ELMAN神经网络数据驱动

基于非集计模型的中长途客运旅客选择方式被引量：2: 2021年; 近年来,随着中国高铁的快速发展,给公路客运产生了巨大的冲击。为了提高公路客运企业竞争力,结合中长旅客出行需求和发展态势,笔者从旅客特性、出行特征、运输方式特性等角度,分析了旅客出行行为偏好影响因素,构建了基于非集计的多元Logistic旅客选择方式回归模型。依据北京公路客运数据,对0~400 km和400~800 km的中短途和中长途旅客出行选择行为进行了敏感度分析实验。实验表明:0~400 km中短途出行的旅客对便捷性和准时性的敏感度高,而400~800 km中长途出行的旅客对出行费用、出行时间、舒适性和安全性的敏感度高。; 邓天民万桥冒国韬谭思奇; 关键词：公路客运

基于加权密集连接卷积网络的快速交通标志检测被引量：4: 2020年; 为提高算法对交通标志快速定位的准确性,改善现有检测算法在复杂交通环境下检测效果不佳、实时性较差的问题,提出一种基于动态加权密集连接卷积网络的交通标志快速检测算法.选用YOLOv2作为基础网络,通过增加动态加权密集块对各层特征图的权重进行调节,实现深层高语义信息和浅层低语义信息的融合;使用MobileNet轻量化网络结构,通过可分离卷积操作有效降低网络的计算成本;针对池化操作中图像特征丢失严重问题引入CBAM模块,利用通道注意力和空间注意力信息增强关键特征的表达能力.实验结果表明,本文算法在GTSDB数据集上分别达到了96.14%的检测精度和139 frame/s的检测速度,在保证较高检测精度的同时,能够有效提高检测效率,满足实时检测要求.; 邵毅明屈治华邓天民宋晓华; 关键词：智能交通交通标志检测

基于深度学习的遥感图像复合噪声去除方法: 本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像复合噪声去除方法，属于图像识别领域。将遥感图像原始图片输入噪声识别分类网络进行噪声类型识别分类，得到单类噪声图像或混合噪声图像以及其对应的噪声类型；将单类噪声图像输入对应的训练完成的单...; 邓天民代永康唐将杨泽宇邓天清丁元浩刘宇莘

基于矢量模型的单地磁车辆交通参数检测系统及方法: 本发明涉及一种基于矢量模型的单地磁车辆交通参数检测系统及方法，属于交通检测领域。该系统包括4组磁传感器、4组仪表放大器、4组模数转换器、数字信号分析处理器、二维陀螺仪传感器、无线传输模块电源模块和系统接口；4组磁传感器先...; 邓天民徐进邹筑煜田杰屈治华方芳

一种基于外极面图像的车速检测方法: 本发明涉及一种基于外极面图像的车速检测方法，属于自动驾驶领域。该方法包括：S1：定期捕获车辆前方道路的图像，获取时空间距离图像；S2：将获得的时空间距离图像的曲线簇面划分为若干部分；S3：获取的各个部分对应的曲线；S4：...; 邓天民陈月田邓杰姜佐博杨令谢鹏飞余洋彭栎丹兰一凡

视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究被引量：6: 2009年; 为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中阈值分割的最终处理算法。; 张惠玲李克平邓天民; 关键词：交通工程视频检测阈值选取大津法

基于RNN的智能网联汽车高精度定位方法被引量：5: 2019年; 针对智能网联汽车行驶过程中GPS信号丢失引起定位失效的问题,提出基于RNN的高精度定位方法。采用数据驱动建模方法建立汽车行驶过程中基于RNN的定位模型,利用GPS、INS和RTK等技术,设计了高精度定位数据采集系统。对基于BP和RNN的定位模型性能进行比较,同时分析了基于RNN的定位模型在不同GPS信号失效时长下模型的定位精度。试验表明,基于RNN的高精度定位模型性能更佳,当GPS信号失效时长30 s时,其98%定位精度误差小于40 cm。; 李晓晖方芳邓天民; 关键词：循环神经网络数据驱动全球定位系统

基于改进SegNet算法的车道线检测方法被引量：20: 2020年; 无人驾驶车辆在结构化道路中需要通过车道线判断自身位置,为提高其检测的实时性与准确性,提出一种利用改进分割网络(segmentation network,SegNet)算法与连通域约束相结合的方法实现车道线检测识别。将对称的SegNet算法改为非对称结构对车道线作逐像素提取:利用卷积与池化提取车道线特征,摒弃传统的车道线聚类过程,利用二值化图像结合连通域约束与关联对车道特征点进行分类,最后对相同类别的车道特征点进行车道线拟合。将该改进的SegNet算法在CULane数据集和TuSimple数据集上进行了训练与测试,结果表明:对车道分割准确、实时处理能力优秀,检测识别效果优于传统SegNet网络算法,其平均检测精度为94.60%,每帧检测耗时提升53 ms。; 邓天民王琳杨其芝周臻浩; 关键词：无人驾驶辅助驾驶卷积神经网络车道线检测

基于八方向条状池化的遥感影像道路提取方法: 2024年; 针对在卫星遥感图像中道路提取存在云雾植被遮挡、分辨率低等客观条件导致提取精度低,利用道路具有带状、连通性等特征,提出了一种基于八方向条状池化的遥感影像道路提取方法(DLinkNet-Road)。首先,结合道路的多方向带状特征和条状池化提取细长目标的优势,构建了八方向条状池化道路提取模块,有效建立了道路像素长距离多方向依赖关系。其次,考虑到遮挡等导致道路断裂以及卷积池化操作导致道路轮廓细节信息丢失的问题,设计了道路特征加权补偿模块,并构建了加权特征融合结构,有效融合了多个尺度特征的道路信息。在DeepGlobe和Massachusetts两个道路数据集实验,本文方法的交并比(intersection over union,IoU)分别达到67.42%和66.38%,相较于基线模型提高了3.89%和3.17%。实验结果表明,所提模型能改善道路提取中的断线现象,保证道路提取结果的完整性。; 邓天民李宇航李庆营李亚楠刘境奇; 关键词：遥感影像道路提取

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