黄德启
- 作品数：22 被引量：119H指数：6
- 供职机构：新疆大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程电气工程更多>>
- 改进MobileViT与YOLOv4的轻量化车辆检测网络被引量：10
- 2023年
- 基于深度学习的目标检测算法在智能交通的应用中,对于车辆检测存在模型参数量大、计算速度慢和简单网络精准度较低的问题。本文提出了一种高效的轻量化车辆检测模型,该检测模型采用YOLOv4网络作为参考模型进行改进。首先,本文采用CSPMobileViT网络来替换原始主干网络,然后将PANet替换成BiFPN,并且将BiFPN中的3×3标准卷积替换成深度可分离卷积,最后,在BiFPN之前和YOLO-Head之前添加ECA模块。在损失函数部分,将边框回归损失CIoU改进为Focal EIoU来解决难易样本不平衡的问题。实验结果表明改进网络的mAP值为96.77%,检测速度达到每张图片0.0234 s,模型大小只有32.76 MB,参数量为8587541,与原始算法相比mAP提升了1.54%,而模型大小和参数量仅约为原始模型1/8,并且FPS提升了7.5,改进算法具有更好检测效果。
- 郑玉珩黄德启
- 关键词：车辆检测
- 基于改进Inception-ResNet-v2的城市交通路面状态识别算法
- 2022年
- 针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-ResNet-C模块,使算法学习到不同通道特征的重要程度;然后采用特征融合策略,将不同层级的特征信息融合,防止重要特征信息的丢失;最后采用全卷积结构,将原始算法中的全连接层换成卷积层,不仅保证了图像的空间结构,还能使网络接收任意尺度的图片。实验结果表明,该算法能提取关键的特征信息,有效提高了路面状态的识别精度。
- 王佳黄德启郭鑫杨路明
- 关键词：城市交通
- 基于原子轨道搜索算法的6自由度装配机器人轨迹规划
- 2023年
- 针对6自由度装配机器人多目标优化和轨迹规划问题,首先,将原子轨道搜索(Atomic Orbit Search,AOS)算法融入到多目标优化中,构建了时间、能耗和冲击的多目标优化函数;其次,轨迹规划采用路径点插值非均匀有理B样条曲线的方法,使用AOS算法测定原子的结合态和结合能,并确定原子中能级最低的候选解,输出最优的电子位置,优化了Pareto取值集合空间,获得多目标优化后的轨迹曲线;最后,通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性。结果表明,结合AOS算法优化后的轨迹规划方法能保证装配机器人按最优路线运行,具有一定的工程应用价值。
- 黄德启吴健辉
- 关键词：多目标优化
- 多分支无锚框网络密集行人检测算法
- 2023年
- 针对街道等多人流量场景图像中人员密集、姿态变化多、人体遮挡严重造成的行人检测漏检问题,提出一种多分支无锚框网络(MBAN)行人检测方法。首先,在检测模型主干网络后加入多分支网络结构用以检测行人的多个关键区域局部特征;然后,设计了关键区域之间的距离损失函数引导分支网络对行人的局部检测位置进行差异化学习,接下来为了提高分支网络对行人局部特征空间信息的理解能力,在Resnet50网络尾部加入四个上采样块构成沙漏结构(Hourglass);最后,设计了一种局部特征选择网络自适应抑制多分支输出的非最优值,消除预测时的冗余特征框。实验结果表明MBAN方法对多人流量场景行人检测的mAP值、F1值、Prec和Recall分别达到85.22%,0.87,80.07%和94.39%,证明该方法对密集人群检测能力较强,与其他行人检测算法相比有较高的召回率。
- 吕志轩魏霞黄德启
- 关键词：行人检测特征提取
- 改进的A2C算法在交通信号控制中的应用
- 2024年
- 针对目前以数据为驱动的交通控制算法在处理交通数据时容易忽略道路本身的空间信息的问题,提出一种结合道路拓扑结构信息的A2C(advantage actor-critic,A2C)算法。以A2C算法为基础,提取路网中车流量的信息,经过MLP(multilayer perceptron,MLP)对路口观测到的交通状态特征进行编码;结合图卷积神经网络提取道路之间的空间信息,引入多头注意力机制关注智能体之间的影响,在SUMO仿真环境中进行仿真验证。实验结果表明,改进的A2C算法相较于基线算法在等待时间、平均行驶速度上性能分别提升9.84%、7.57%,可以更好提高车辆通行效率。
- 曹桐黄德启赵军
- 关键词：多层感知机交通信号控制多智能体
- 基于机器视觉的多车道线检测和分类算法
- 2022年
- 为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题,提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息;然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图像提取车道线纹特征,获得其边缘梯度;接着基于改进带多参数Hough变换提取出直线线段,基于累加角度值的直方图和双截距约束法实现多车道线快速分类;最后只需提取出线段上少量关键点,通过最小二乘法拟合出完整的车道线,生成动态有效的检测区域,减小后续检测时间。实验结果表明:该设计算法在Tusimple数据集与实际拍摄拥挤、夜间环境的道路中进行验证,识别准确率分别为95.4%,96.22%和95.22%,高于其他常用方法;该算法充分利用车道线多个特征信息,不易受检测环境变化带来的影响。
- 朱贤臻魏霞黄德启
- 关键词：机器视觉车道线检测GAMMA校正GABOR滤波器
- 基于改进YOLOv4的车型检测算法研究被引量：7
- 2022年
- 针对车型检测任务中存在错检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv4的车型检测算法。首先,使用CBAM-DenseNet-BC网络代替原始特征提取网络CSPDarKNet53,加强网络对车型重要特征信息的提取能力,从而提高特征信息的利用率;然后将SPPNet替换成ASPPNet,增大网络感受野的同时减少网络计算量,并使得特征图分辨率的降低速度变缓;其次,为加快模型推理速度,将原始算法检测模块中负责检测小目标的分支裁剪;最后,为检测车型类别信息的同时关注其位置信息,在检测模块YOLO-Head之前添加CBAM模块。实验结果表明改进后的算法的mAP值为95.22%,比原始算法提高了1.93%。改进后的算法能够有效地检测出车型,准确率相对于其它算法有所提高。
- 於积荣黄德启曾蓉赵恒辉
- 基于CEEMDAN-MFO-RBF的风电功率短期预测被引量：2
- 2022年
- 文中提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解与飞蛾扑火算法优化径向基神经网络的短期风电功率预测方法.首先,利用自适应噪声完整集成经验模态分解对风电功率信号进行分解,以获得不同时间尺度的固有模态函数分量和剩余分量,该方法相较于经验模态分解与集成经验模态分解具有更好的收敛性和完整性.其次,利用飞蛾扑火算法优化径向基神经网络的结构参数来提高网络的泛化能力,构建风电功率预测模型.最后,将分解后的各个分量分别输入风电功率预测模型,得到各分量的预测结果,再将各分量的预测结果线性组合得到最终的风电功率预测结果.算例结果表明,文中的预测模型对风力发电功率具有更好的预测性能.
- 谷凯文魏霞黄德启叶家豪王赛
- 关键词：风电功率预测飞蛾扑火径向基神经网络
- 基于PLC和那智机器人的码垛输送线控制系统设计被引量：3
- 2023年
- 针对目前我国大多采用人工进行袋装物料码垛的现状,为提高码垛输送线的码垛效率,同时降低企业工人的劳动强度,文中采用西门子PLC S7⁃1200作为控制系统的核心,结合那智机器人LP130设计一种码垛输送线控制系统,用于袋装物料的码垛。针对不同品种的物料,创新性地采用“一机四位”方式,即1台码垛机器人、4个码垛位同时作业,将相同品种物料码为一垛。通过输入输出模块、机器人、视觉装置、触摸屏人机交互界面等实现对生产线的自动控制。根据所设计方案完成码垛输送线的搭建,对设备进行调试并开展码垛实验,记录码垛的数据。分析发现所设计系统误差小,码垛效率可达到设计要求。使用该生产线具有较高的工作效率和良好的可靠性,码垛精度高,对人们的生产生活具有一定的现实意义。
- 吴健辉黄德启
- 关键词：码垛PLC人机交互界面
- 改进WOA优化LSTM神经网络的短时交通流预测被引量：4
- 2022年
- 针对城市交通中交叉路口短时交通流预测问题,本文提出了一种IWOA-LSTM模型,该模型是在传统的WOA算法基础上,对初始种群进行tent混沌初始化,同时将线性递减的收敛因子改进为非线性的方式,再将改进后的IWOA算法与LSTM神经网络模型结合,所得到的IWOA-LSTM模型提高了对交通流预测的精度.本文选取了8个基准测试函数对IWOA算法进行性能测试和仿真实验,验证了改进的IWOA算法在收敛速度以及精度上的优势.最后将IWOALSTM模型的预测结果和PSO-LSTM模型的预测结果分别与实际交通流量进行对比,得出IWOA-LSTM算法误差更小的结论.
- 曾蓉黄德启魏霞赵恒辉
- 关键词：交通流预测
