郭晓丽
- 作品数：12 被引量：56H指数：4
- 供职机构：北京工商大学更多>>
- 发文基金：北京市教委科技计划面上项目北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程电气工程交通运输工程更多>>
- 基于透视N点模型的实时单目深度估计方法被引量：3
- 2021年
- 行车间距检测是汽车主动安全辅助驾驶系统的关键技术之一,为了提高车辆行驶过程中行车间距检测的精度与实时性,提出了一种实时单目深度估计方法。首先,构建畸变模型并用相机标定算法进行单目相机标定。然后,以车牌作为前车目标定位基准,采用颜色、轮廓的车牌筛选算法快速提取前车车牌信息。最后,基于方向梯度直方图特征和支持向量机实现车牌的精准定位。实验结果表明,相比其他方法,融合已知车牌的透视N点深度估计模型精度高、实时性好。本方法对前车车牌定位的识别率为99.326%,行车间距的检测误差小于10%,处理一张图像所需的时间约为170 ms,满足车辆行驶过程中对车间距检测的应用需求。
- 郭克友杨民张沫郭晓丽李雪
- 关键词：机器视觉支持向量机
- 基于Android系统的机动车辅助驾驶功能的实现被引量：2
- 2016年
- 基于Android NDK和OpenCV实现在Android环境下的机动车辅助驾驶功能。分析了在Android环境中使用OpenCV所需要的基本架构和基础模块(车道线检测和车型识别)的检测流程,介绍了由上位机程序移植到Android手机上的流程,包括移植过程中所要做的更改和应注意的问题。实验结果显示,当手机摄像头采集到的图像中有车道线时,程序会标记出车道线;如果前方有车辆,程序会将前方车辆标记出。
- 郭克友王艺伟郭晓丽
- 关键词：辅助驾驶ANDROIDOPENCV车道线检测车辆识别
- 结合卡尔曼滤波器噪声分析的车道线检测跟踪算法被引量：4
- 2016年
- 使用卡尔曼滤波对视频序列图像中的具体信息进行跟踪的研究目前是跟踪方向的一个热点;但是在处理卡尔曼滤波跟踪过程中的过程噪声和测量噪声,大部分研究普遍采用的是初始赋值;通过不断的调整参数,达到较好的跟踪效果;但是这样做不但没有遵循原始数据的规律,同时调整参数是一项耗时的工作;基于这个原因,提出了一种对卡尔曼滤波的过程噪声和测量噪声进行预估计的方法并将其应用到车道线跟踪过程中;通过对一部分离线数据进行处理,可以基本估计出系统的噪声参数;最后采用车道线跟踪算法对论文中的方法进行验证,实验证明,提出的参数估计方法在车道线的跟踪过程中达到很好的效果,同时处理每帧的时间为50 ms左右,满足了实时性的要求。
- 郭克友王艺伟郭晓丽
- 关键词：卡尔曼滤波噪声分析车道线检测控制点
- 卷积神经网络在车牌分类器中的应用被引量：12
- 2017年
- 传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环境及图像质量等因素的影响,虽然漏识别率低,但误识别率高。针对车牌分类问题,利用深度学习中的卷积神经网络,避免了传统模式分类算法在前期对图像复杂的预处理,降低了设计提取特征算法时对丰富经验的依赖。综合对比了BP神经网络、支持向量机、卷积神经网络三种算法,实验结果表明,卷积神经网络在车牌分类中具有较好的表现,识别率高达98.25%,也证明了深度学习在智能交通领域具有较大的应用前景。
- 郭克友贾海晶郭晓丽
- 关键词：卷积神经网络
- LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法被引量：12
- 2017年
- 提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。
- 郭克友王艺伟郭晓丽
- 三维打印快速成型技术在高分子材料加工中的应用被引量：5
- 2017年
- 介绍了使用材料对三维(3D)打印快速成型技术(以下简称为3D打印技术)的发展速度和投入工业化生产进程的影响;介绍了高分子材料快速发展对3D打印技术及其产业链快速发展的推动作用;详细介绍了近几年来3D打印技术使用的高分子材料以及3D打印技术在高分子材料加工中的应用,并对3D打印技术的应用前景进行了展望。
- 邓亚峰郭晓丽
- 关键词：高分子材料
- SVM参数优化方法分析与决策被引量：13
- 2016年
- 针对支持向量机应用过程中的参数选择问题,从UCI数据库选择样本集,分别采用传统的网格法、智能优化算法中的粒子群法及遗传算法实现核函数参数寻优过程,将所得最佳参数应用到样本测试中;在深入分析优化过程中各参数关系、参数对支持向量机性能的影响以及传统与智能优化算法的优劣后,得出了核函数优化策略;即先使用智能优化算法初步确定最优解范围,再结合网格法进行高精度寻优;实验数据验证了参数优化策略的有效性,为扩大支持向量机泛化率、提高应用性做了铺垫。
- 郭克友郭晓丽王艺伟
- 关键词：支持向量机核函数智能优化算法
- 一种汽车供电系统
- 本发明公开了一种汽车供电系统，属于汽车动力领域。所述汽车供电系统包括：发射模块、接收模块及增强模块；发射模块埋设于汽车运行轨道下方，且发射模块与电源连接；接收模块设置在汽车的底部，且接收模块与汽车的电机或电池组电连接，电...
- 邓亚峰李建郭晓丽
- 文献传递
- 特征级联在车辆检测中的应用与研究被引量：1
- 2016年
- 对现有的采用机器学习算法检测车辆进行研究,分析其存在的不足;表现在特征或者算法单一,对光照等条件变化鲁棒性不够;针对这些问题,提出一种融合LBP特征与HOG特征,并结合Adaboost与SVM的车辆检测算法;借鉴级联的思想,首先采用AdaBoost对训练样本提取LBP特征进行训练,得到的分类器用于初步筛选并将其分类结果作为下一层分类器的输入;然后采用SVM算法对训练样本提取HOG特征进行训练,得到的分类器用于二次筛选上一层分类器的分类结果;实验结果证明Adaboost-SVM相结合的办法检测结果精度高,准确率和召回率均达到95%以上,FPPW与FPPI的值均在5%左右;同时由于算法采用的特征对光照条件具有较强的鲁棒性,因此光照条件的变化对算法的识别结果影响较低;实时性方面,每帧图像的处理时间为75ms,满足实时性要求。
- 郭克友王艺伟郭晓丽
- 关键词：LBPHOGADABOOSTSVM级联
- 一种汽车供电系统
- 本实用新型公开了一种汽车供电系统，属于汽车动力领域。所述汽车供电系统包括：发射模块、接收模块及增强模块；发射模块埋设于汽车运行轨道下方，且发射模块与电源连接；接收模块设置在汽车的底部，且接收模块与汽车的电机或电池组电连接...
- 邓亚峰李建郭晓丽
- 文献传递
