基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法

在大多数城市和小区,停车位非常紧张,因此一种高效的车位状态识别算法极为重要.提出基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法,分析Mask R-CNN网络模型框架,检测视频图像中的汽车,通过目标识别与分割过程得到视频图像内的汽车对象的边界框和坐标位置;由于汽车边界框与停车位边界框存在部分交叉区域,因此可采用IOU法判断两个边界框交叉区域的像素数量,同时求得两个汽车目标覆盖区域像素总量的商值,确定视频图像中停车位边界框与汽车边界框之间的交叉程度,实现对停车位状态智能识别.实验结果显示,整个过程所需时间显著少于对比算法,说明该算法具有较高的识别精度与识别效率.     

基于EPC_C1G2的智能停车场设计与实现

随着汽车保有量的增加,传统的依靠人工管理的停车场效率不高,无法充分利用停车位,造成车位资源浪费.设计一种基于射频识别技术的智能停车场管理系统,采用组绑定策略解决多车同时进入停车位时的计时计费及车位管理.多车同时停入时批量识别存在标签碰撞问题,导致动态环境下车辆标签的漏读.设计了标签防碰撞算法,并进行仿真实验.结果表明,完成全部标签识别的时间少于1 s,能够满足停车场管理的实时性要求.     

一种主动磁场停车位检测新装置

针对大型停车场中车位检测装置的能耗问题和可靠性问题,提出了一种主动磁场停车位检测新装置;使用永磁体建立主动磁场,通过设计磁路,使得停车位上车辆的存在会改变通过传感器的磁力线的闭合路径,选用低功耗的磁传感器检测通过其本身的磁通量,以输出的磁感应强度值的大小为依据判断停车位上是否停有车辆;计算与仿真结果表明:该车位检测装置可行且检测结果可靠;其克服了地磁场的干扰,解决了能耗问题,成本低,可靠性高,有利于提高大型停车场的管理质量。     

基于A*算法的停车场路径引导设计

为提高停车场停车效率和选择最佳停车位,根据停车场的车位布局及车位使用状况,设计了泊车路径规划模型。把空闲车位抽象为二维坐标系的坐标点,分别计算其距离用户位置的曼哈顿距离,选取曼哈顿距离最小值的停车位为最优车位。选用改进的A*算法为停车路径规划算法,为进一步优化算法遍历过程,使之更加适用于停车场车位分布较分散的情况,以停车位对应路段为遍历节点进行路径搜索,并完成路径规划,结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,提高了算法遍历速度。     

基于深度学习的智能停车场车位查询系统

本文基于深度学习目标检测算法设计并实现了一种实时的智能停车场车位信息查询系统.采用YOLO目标检测算法结合大量关于汽车以及车牌的图像数据对物体检测模型进行训练.利用该模型对停车场视频监控画面进行处理,根据模型处理的结果以及所设计的相关算法对车位进行判断,并且计算出被占用车位停车时长,识别出车辆的车牌信息.车位信息将以示意图的方式通过微信终端进行接收,使车主能够实时获取停车场车位信息.该系统能够准确地判断出停车场的车位信息,可为城市商业停车场管理方式提供参考.     

一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算法

针对图像分块之间的相互依赖关系,提出一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算 法。该算法将一维隐马尔可夫模型扩展成二维隐马尔可夫模型,模型中相邻的图像分块在平面两个 方向上按条件转移概率进行状态转换,反应出两个维上的依赖关系。隐马尔可夫模型参数通过期望 最大化算法(EM)来估计。同时,本文利用二维Viterbi算法,在训练隐马尔可夫模型的基础上,实现 对图像进行最优分类。文件图像分割的应用表明,隐马尔可夫算法优于CART算法。     

基于全方位视觉传感器的泊车诱导系统

交通泊车诱导是智能交通管理（ITS）中一个重要组成部分。探讨了采用全方位视觉传感器采集停车场内的停车位视频信息,研究了基于颜色模型的算法、边缘检测算法等图像处理方法用于视频车位检测,从停车诱导发布角度出发提出了视频车位检测空间与各种泊车信息发布空间之间的映射关联方法。     

基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现

随着汽车工业的不断发展,停车问题已经越来越明显,对停车设施需求也不断增加。停车场智能引导系统主要是以停车场(库)为主要对象研究的一套智能引导汽车停车的系统。以STC89C51型单片机为控制核心,红外传感器检测停车位,LCD1602模拟大型液晶显示屏显示车位停车情况,用控制面板操作控制。从而直观的实现车位显示、车位预定、以及停车位引导等功能。本系统具有成本低、检测准确、识别传输快、维护升级方便等特点。     

基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺。对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法。采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文。设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性化排序。实验结果表明,该算法在保持推荐准确性的前提下,提高了推荐的多样性和个性化。     

一种波形相似度的车辆检测融合算法

利用磁阻传感器可以实现停车位的车辆{有,无}状态检测,但是磁信号容易受到相邻车位停车干扰而导致误检,针对该问题设计了一种数据融合算法,将车辆磁信号建模为分段线性时间序列,提出了形态距离公式度量时间序列的相似度,计算相邻车位传感器磁信号的波形相似度实现车辆检测,在路面停车区域实地部署了50个磁阻传感器节点,通过长达5个多月的实验,结果表明该算法提高了车辆检测准确率.     

温度开关动态特性测试方法研究

针对温度开关无法按照常规方法得到时间常数的问题,提出了一种测试温度开关动态特性的方法。采用一只温度传感器作为标准器,通过程序控制温度源,使温度按一定速率进行升温,实时记录温度值。按照不同的升温斜率连续实施两次,利用得到的动作温度数据建立数学模型,从而求出温度开关的时间常数。选取不同的温度传感器作为标准器,对两只德国产温度开关进行测试,分析其对计算出的时间常数的影响。实验结果表明,计算出的时间常数最大相对误差为4.86%,满足温度开关时间常数的测试要求。此方法可推广到研究其他种类的开关,比如湿度开关。     

压力测试中多次触发连续存储技术的研究

压力信号测试过程中,现场干扰容易引起系统误触发导致测试失败。针对分布式存储测试系统,提出一种多次触发连续存储的技术,用于解决存储测试系统在误触发过程中压力信号到来而无法采集到完整信号的问题。根据冲击波信号特点,在信号采集存储过程中完成再触发的识别并增加相应记录时长。采用WiFi通信技术,对测试节点进行组网管理,解决大量数据回收不便的问题,并针对无线不稳定造成数据丢失制定相关策略,保证数据回收的完整性。     

新型岩土工程FBG测斜传感器的开发与验证

边坡内部角度的测量是决定边坡安全预警的重要因素,本文考虑边坡上覆压力的几种工况,结合GEO-studio软件加载实验的模拟边坡加载实验结果,设计了一种使用3D打印技术封装的FBG测斜传感器,通过标定实验得到角度与FBG波长的线性关系。模拟边坡加载实验分析了上部荷载对新型FBG传感器波长变化的影响,并将结果与软件模拟结果进行对比分析,发现两种边坡加载实验的结果趋于一致。该新型传感器成功的消除了温度变化的影响。     

基于K邻近算法的转向架构架状态识别研究

作为机车最重要的部分之一,转向架构架的运行状态会直接影响到机车的安全,其状态识别对保证机车安全运行尤为重要。为识别转向架构架状态,采用噪声传感器与加速度传感器对激振数据进行采集,通过时域特征提取与时频域特征提取,将敏感特征量组成训练集与测试集,利用K邻近算法,实现对转向架构架三种不同状态的识别。利用K邻近算法识别率可达到93.33%,与最小二乘支持向量机方法相比具有较好的识别效果,验证了K邻近算法的有效性。     

基于PI闭环控制的AMR磁阻传感器信号调理电路

为了提高磁场测量精度,提出一种基于PI闭环控制的AMR磁阻传感器信号调理电路。该电路由前置放大器、开关同步检波、积分电路和闭环反馈电路组成。首先通过选取较小的前置放大器增益,以降低对传感器输出噪声的放大;然后利用积分器对放大后信号进行积分,得到积分电压;最后,将积分电压进行V/I转换,并将电流接入HMC1001偏置电流带,实现闭环反馈,以抵消外部待测磁场,当电路平衡时,传感器工作于零场,积分输出电压正比于待测磁场。与开环结构对比实验结果表明:在相同的灵敏度条件下,闭环式信号调理电路噪声功率谱密度为40 pT/√ Hz @1 Hz,并且与开环式的信号调理电路相比,它的输出信号信噪比提高了15.55 dB。     

基于涡流传感的金属表面缺陷检测方法研究

针对发动机涡轮叶片在制造及服役的过程中极易产生微裂纹的问题,以航空铝合金6A02为研究对象,对传统的涡流传感探头进行了有限元建模及参数优化。分析了激励线圈与特定被测金属材料耦合作用时的传感特性,基于巨磁阻(GMR)芯片设计了用于检测微细裂纹的电涡流探头并开发了相应的测试系统,研究了探头扫描方向与GMR芯片敏感轴对检测结果的影响,提出了基于小波分析的噪声消除和特征识别的数据处理方法,得到了良好的效果。实验表明探头具有高灵敏度,能够达到200μm宽度的检测水平。     

一种采用压电矩形鼓和永磁铁的小型电流传感器研究

提出了一种采用压电矩形鼓和永磁铁的小型电流传感器。基于安培定律,永磁铁感受电流变化并驱动压电矩形鼓振动,压电矩形鼓因压电效应将振动转化为电信号输出,从而实现电流传感。利用有限元分析方法研究了电流传感器的一阶振动模态及其应力分布,并计算了电流传感器的灵敏度频率响应特性,其与实验结果较吻合。实验结果表明,该电流传感器在一阶谐振频率204 Hz处具有较高的灵敏度(0.95 V/A),在动态范围0.005 A～30 A内具有良好的线性度(0.3%);与采用压电悬臂梁结构的电流传感器相比,具有更好的稳定性。文中提出的传感器结构还可以应用于振动信号、磁场的长期不间断测量或监测。     

水下CMUT动态性能仿真与测试的研究

目前CMUT以其频带宽、易集成阵列化、无需匹配层、灵敏度高等优点成为水下超声传感器在研究及应用推广方面的一个新热点。主要开展了对CMUT动态性能的仿真与测试。首先利用SIMULINK对CMUT发射和接收性能进行动态仿真分析,并建立实验平台,以仿真结果作为依据对CMUT动态性能进行了测试,同时实现了CMUT水下初步探测。本研究为CMUT的设计提供了有利的依据。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。     

基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法

针对红外图像动态范围压缩问题,提出一个基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法。首先,对红外图像进行多尺度聚类处理,并利用散射模型和图像先验知识对聚类结果分别进行透射率估计。然后,对各透射图进行基于融合权重图的信息筛选和基于图像金字塔模型的逐层融合,并基于变分模型对融合结果进行优化处理。最后,利用优化后的透射图对红外信号进行逐点补偿便可得到增强后的红外图像。对比实验结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。