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聯(lián)合部件特征與增強(qiáng)SVM的行人檢測算法

為解決遮擋、姿態(tài)變化等局部變化引起的行人檢測性能下降問題，提出一種融合全局和局部特征的行人檢測方法。首先，將人體分為全局和局部6個部件；然后，改進(jìn)Haar-like特征描述子，用于快速提取人體局部部件特征，再融合全局部件的方向梯度直方圖特征，構(gòu)建人體的聯(lián)合部件特征。最后，結(jié)合增強(qiáng)學(xué)習(xí)思路改進(jìn)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法，對聯(lián)合部件特征進(jìn)行訓(xùn)練和分類。實驗結(jié)果表明，該方法正確率高，虛警率低，受遮擋、姿態(tài)變化影響小。

發(fā)表于：5/24/2017

以創(chuàng)新為基礎(chǔ) 哥本哈根增值智慧城市功能

丹麥?zhǔn)锥几绫竟型高^廣布的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與高普及率的智能手機(jī)，積極投入發(fā)展智慧城市，期望以開放的心態(tài)擁抱創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，帶領(lǐng)城市走向智慧與永續(xù)發(fā)展。

發(fā)表于：5/19/2017

后網(wǎng)約車時代：不拼廣告補(bǔ)貼服務(wù)管理才是王道

網(wǎng)約車模式的出現(xiàn)，解決了人們出行需要，但也面臨諸多問題，隨著網(wǎng)約車新政的頒布，大量不合規(guī)的網(wǎng)約車被迫下架，打車難問題重新擺在市民面前。

發(fā)表于：4/4/2017

結(jié)合圖模型的優(yōu)化多類SVM及智能交通應(yīng)用

為提高多類支持向量機(jī)分類器對多目標(biāo)的分類準(zhǔn)確度，提出一種結(jié)合無向圖模型優(yōu)化的多類支持向量機(jī)分類器。首先，利用余弦測度計算訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的相似度，構(gòu)建包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)和相似度矩陣的無向圖模型，求解相似度約束矩陣。然后，將相似度約束矩陣引入多類支持向量機(jī)求解的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建優(yōu)化的多類支持向量機(jī)分類器。最后，將優(yōu)化的多類支持向量機(jī)分類器用于智能交通領(lǐng)域，結(jié)合梯度方向直方圖特征檢測行人和車輛目標(biāo)。實驗表明，該方法檢測行人和車輛目標(biāo)的錯誤率低于經(jīng)典的多類支持向量機(jī)分類器和目前主流的目標(biāo)檢測方法。

發(fā)表于：3/31/2017

圓形連接器滿足鐵路行業(yè)不斷發(fā)展的需求

無論長途列車還是城市鐵路領(lǐng)域，鐵路行業(yè)和軌道運(yùn)輸市場繼續(xù)保持穩(wěn)定增長。列車正配備著前所未有的現(xiàn)代信息技術(shù)。浩亭為其提供空間緊湊型解決方案。

發(fā)表于：3/24/2017

VANET中多跳廣播方案的研究進(jìn)展

交通信息的分發(fā)是車聯(lián)網(wǎng)VANETs(Vehicular Ad Hoc Networks)的重要應(yīng)用之一，而交通信息的分發(fā)依賴于廣播方案。為此，針對VANETs提出了許多新的多跳廣播方案。首先對現(xiàn)有的多跳廣播方案進(jìn)行了分類，然后著重分析和總結(jié)了近年來具有代表性的廣播方案，隨后，對評估這些方案的性能指標(biāo)進(jìn)行總結(jié)，并從方案的評估模型、仿真平臺以及使用的性能指標(biāo)這三個方面對這些方案進(jìn)行比較。最后，指出理想的廣播方案未來可能的突破方向。

發(fā)表于：1/3/2017

基于SEPIC變換器的AC寬電壓爆閃式信號燈設(shè)計

現(xiàn)有的交流爆閃燈采用電容降壓方式給能量儲存電容充電后對頻閃管放電的方式工作，這種方式結(jié)構(gòu)簡單、工作穩(wěn)定，但功率因數(shù)很低，且只能在210～230 V的很小的電壓范圍內(nèi)工作，當(dāng)使用在110 V時變更為倍壓整流方式設(shè)計，因此使用不便，產(chǎn)品種類多也管理不便。因此設(shè)計了一種基于 SEPIC變換器的爆閃燈，這種爆閃燈可在交流40～260 V寬電壓范圍內(nèi)穩(wěn)定工作，由于采用APFC方式工作，因此具有近似為1的功率因數(shù)。同時利用MK7A23單片機(jī)進(jìn)行控制，因此整體電路簡單、工作性能穩(wěn)定可靠，大大提高產(chǎn)品的使用范圍，減少管理維護(hù)成本。

發(fā)表于：12/27/2016

伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)歷經(jīng)17年終運(yùn)行

因投資規(guī)模從最開始預(yù)計的10億歐元飆升到100億歐元，許多歐盟成員國不愿出錢導(dǎo)致項目一拖再拖，歷經(jīng)17年來的數(shù)次預(yù)算增加和因衛(wèi)星發(fā)射失敗造成的技術(shù)延誤后，歐洲伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)近日終于上線投入運(yùn)行，向智能手機(jī)和汽車內(nèi)接收裝置發(fā)出第一批衛(wèi)星信號。這一將由30個超強(qiáng)衛(wèi)星組成的導(dǎo)航系統(tǒng)有望超過美國全球定位系統(tǒng)（GPS）和俄羅斯的“格洛納斯”衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GLONASS），成為全世界精確度最高的定位導(dǎo)航技術(shù)，從而結(jié)束歐洲長期以來對GPS與GLONASS的依賴。

發(fā)表于：12/27/2016

車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中緊急信息的自適應(yīng)廣播機(jī)制研究

道路交通的高速發(fā)展在創(chuàng)造巨大社會財富的同時，也令人類社會承受著交通事故帶來的慘痛代價，為減少交通事故的危害，人們對智慧交通系統(tǒng)的研究日益重視。針對車流量多變化的城區(qū)道路交通環(huán)境，基于車輛自組織網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一套信息廣播機(jī)制，能將道路交通的緊急信息快速有效發(fā)布到危險區(qū)域內(nèi)各車輛進(jìn)行預(yù)警，以便駕駛?cè)藛T能提前回避。仿真結(jié)果顯示，該機(jī)制可靠度達(dá)到預(yù)期，并能有效地降低通信網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。

發(fā)表于：12/26/2016

遙感圖像目標(biāo)多尺度特征分析

地面目標(biāo)在不同尺度的遙感影像中表現(xiàn)出不同的特征，對自動目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性有很大影響。基于多分辨率遙感影像，研究典型圖像目標(biāo)的識別技術(shù)，給出了多尺度圖像目標(biāo)識別框架。首先針對不同尺度的遙感影像，分析了每個尺度上目標(biāo)識別的有效特征。然后在提取典型目標(biāo)的多種特征基礎(chǔ)上，對這些特征進(jìn)行尺度相關(guān)性分析，并研究不同的尺度對目標(biāo)形狀結(jié)構(gòu)等特征產(chǎn)生的影響。實驗結(jié)果表明，基于多分辨率遙感影像的識別框架可以有效地實現(xiàn)圖像目標(biāo)的分析與識別。

發(fā)表于：12/23/2016

淺談未來智能智能交通發(fā)展趨勢

智能交通系統(tǒng)是未來交通系統(tǒng)的發(fā)展方向，是交通事業(yè)的一場革命。通過先進(jìn)的信息技術(shù)、通信技術(shù)、控制技術(shù)、傳感技術(shù)、計算器技術(shù)和系統(tǒng)綜合技術(shù)有效的集成和應(yīng)用，使人、車、路之間的相互作用關(guān)系以新的方式呈現(xiàn)，從而實現(xiàn)實時、準(zhǔn)確、高效、安全、節(jié)能的目標(biāo)。早年由于智能交通的發(fā)展的局限性，未能得到大力推廣和發(fā)展，但未來趨勢將大有不同！你若看不清這趨勢，還怎么玩轉(zhuǎn)智能交通？

發(fā)表于：12/16/2016

無人機(jī)之外的又一選擇谷歌準(zhǔn)備用機(jī)器人送貨上門

谷歌旗下Boston Dynamics機(jī)器人公司的有足機(jī)器人現(xiàn)在已經(jīng)可以實現(xiàn)家用，借助先進(jìn)的操作和視覺能力為用戶遞送包裹。

發(fā)表于：12/14/2016

基于CC430的低功耗無線交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

針對智能交通流檢測設(shè)計了持久耐用的無線低功耗交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。以TI MSP430MCU和CC1101低功耗多通道無線射頻內(nèi)核的CC430F5137芯片為控制核心，所設(shè)計的傳感器節(jié)點(diǎn)可以采集路口的車流量、車輛速度和溫濕度環(huán)境參數(shù)。實驗研究表明，該系統(tǒng)具有可靠性高、超低功耗、后期管理和維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn),具有廣闊的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/13/2016

基于視頻的高速車道偏離預(yù)警系統(tǒng)

在駕駛過程中發(fā)生非意識車道偏離時，偏離預(yù)警系統(tǒng)采用報警方式保障行車安全。針對高速公路頻發(fā)的車道偏離事故，設(shè)計和實現(xiàn)了基于視頻處理的高速車道偏離預(yù)警系統(tǒng)（Highway Departure Warning System, HDWS）。算法處理上，分別進(jìn)行感興趣區(qū)域（Area of Interest, AOI）設(shè)定、圖像預(yù)處理和Otsu自適應(yīng)閾值二值化，應(yīng)用直線模型和改進(jìn)Hough變換提取車道線，采用像素距離與車道線斜率信息融合的偏離決策，并在MATLAB R2015a上仿真測試。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)能提前1.2 s報警，準(zhǔn)確率高于95%，漏報率低于3%，滿足高速道路環(huán)境下偏離預(yù)警性能要求。

發(fā)表于：12/13/2016

地鐵車庫恒溫集控系統(tǒng)設(shè)計

針對地鐵車庫“燃?xì)廨椛涔┡到y(tǒng)”供暖方式，基于STM32和CAN總線技術(shù)，設(shè)計了一種既可單臺運(yùn)行也可多臺聯(lián)合群控運(yùn)行的智能恒溫集控系統(tǒng)。該系統(tǒng)由PC客戶端、信息集控器、溫控器和溫度采集器等四部分組成。對系統(tǒng)方案、硬件設(shè)計和軟件設(shè)計進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并給出了實驗測試結(jié)果。系統(tǒng)可實現(xiàn)對地鐵供熱設(shè)備的集中監(jiān)控、獨(dú)立設(shè)置、自動運(yùn)行、節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展、功耗檢測和故障保護(hù)預(yù)警等功能，具有很好的實時性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：12/5/2016