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A Survey of the Research Status of Pedestrian Dead Reckoning Systems Based on Inertial Sensors 被引量:14
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作者 Yuan Wu Hai-Bing Zhu +1 位作者 Qing-Xiu Du Shu-Ming Tang 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2019年第1期65-83,共19页
With the development of micro-electromechanical systems(MEMS), miniaturized, low-power and low-cost inertial measurement units(IMUs) have been widely integrated into mobile terminals and smart wearable devices. This p... With the development of micro-electromechanical systems(MEMS), miniaturized, low-power and low-cost inertial measurement units(IMUs) have been widely integrated into mobile terminals and smart wearable devices. This provides the prospect of a broad application for the inertial sensor-based pedestrian dead-reckoning(IPDR) systems. Especially for indoor navigation and indoor positioning, the IPDR systems have many unique advantages that other methods do not have. At present, a large number of technologies and methods for IPDR systems are proposed. In this paper, we have analyzed and outlined the IPDR systems based on about 80 documents in the field of IPDR in recent years. The article is structured in the form of an introduction-elucidation-conclusion framework. First, we proposed a general framework to explore the structure of an IPDR system. Then, according to this framework, the IPDR system was divided into six relatively independent sub-problems, which were discussed and summarized separately. Finally, we proposed a graph structure of IPDR systems, and a sub-directed graph, formed by selecting a combined path from the start node to the end node, skillfully constitutes a technical route of one specific IPDR system. At the end of the article, we summarized some key issues that need to be resolved before the IPDR systems are widely used. 展开更多
关键词 INERTIAL measurement unit(IMU) pedestrian dead-reckoning INDOOR navigation TECHNICAL ROUTE general framework
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A derived grid-based model for simulation of pedestrian flow
2
作者 Günter BRWOLFF Hartmut SCHWANDT 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第2期209-220,共12页
We present a derived grid-based model for the simulation of pedestrian flow. Interactions among pedestrians are considered as the result of forces within a certain neighbourhood. Unlike the social force model,the forc... We present a derived grid-based model for the simulation of pedestrian flow. Interactions among pedestrians are considered as the result of forces within a certain neighbourhood. Unlike the social force model,the forces here,as in Newtonian physics,are proportional to the inverse of the square of the distance. Despite the notion of neighbourhood and the underlying grid,this model differs from the existing cellular automaton(CA) models in that the pedestrians are treated as individuals. Bresenham's algorithm for line rastering is applied in the step calculation. 展开更多
关键词 Bresenham's algorithm Cellular automaton (CA) pedestrian dynamics Social force model
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A New Method for Pedestrian Detection with Lightweight Backbone based on Yolov3 Network
3
作者 Qirui Dong 《Journal of Electronic Research and Application》 2019年第5期5-6,共2页
The main purpose of YOLOv3,aiming to improve the detection speed and accuracy from current detection models,is to predict the center coordinates of(x,y)from the Bounding Box and its length,width through multiple layer... The main purpose of YOLOv3,aiming to improve the detection speed and accuracy from current detection models,is to predict the center coordinates of(x,y)from the Bounding Box and its length,width through multiple layers of VGG Convolutional Neural Network(VGG-CNN)and uses the Darknet lightweight framework to process images at a faster speed.More specifically,our model has been reduced part of YOLOv3's complex and computationally intensive procedures and improved its algorithms to maintain the efficiency and accuracy of object detection.By this method,it performs a higher quality on mass object detection tasks with fewer detection errors. 展开更多
关键词 pedestrian detection Convolutional Neural NETWORK Autonomous driving algorithms DARKNET LIGHTWEIGHT framework
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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测 被引量:3
4
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 SSD算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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行人违章过街行为传播模型研究与应用
5
作者 邓明君 李鹏怡 +3 位作者 郭军华 倪训友 薛运强 高宁波 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第9期3565-3575,共11页
针对交叉口行人时间和空间违章过街行为的动态传播问题,提出了一种基于流入特性的易感-感染-康复(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)模型,以准确刻画行人违章行为的传播机制。为实现模型标定,使用Kinovea软件从视频数据中提取行人轨... 针对交叉口行人时间和空间违章过街行为的动态传播问题,提出了一种基于流入特性的易感-感染-康复(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)模型,以准确刻画行人违章行为的传播机制。为实现模型标定,使用Kinovea软件从视频数据中提取行人轨迹,并对不同行人行为进行标记和分类。基于提取的轨迹数据和标定的数据集,应用遗传算法对模型关键参数进行估计,实现了对违章行为传播特征的量化分析。以有无管控措施下的行人过街违章行为视频数据为基础,应用提出的方法,系统分析了发光斑马线、曝光屏、民警现场指挥等措施对率先违章率、传染率和恢复率等指标的影响。结果表明,这些措施能有效降低违章行为的传播速度并提高遵章行为的恢复率。研究为城市交叉口行人过街交通管控措施优化和量化评估提供了依据。 展开更多
关键词 安全社会工程 行人违章 传播机理 SIR模型 遗传算法 管控措施
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融合涟漪扩散算法的动态洪水疏散仿真系统研究
6
作者 阮雪景 孙海 韩果芮 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1891-1899,共9页
受气候变化和人类活动的共同影响,洪灾的发生频率和损失程度持续增加。为解决传统洪水疏散模拟中忽视行人绕行机制和洪水对行人移动实时影响的问题,构建了融合元胞自动机模型和涟漪扩散算法优化的实时洪水疏散仿真系统,并开展了微型场... 受气候变化和人类活动的共同影响,洪灾的发生频率和损失程度持续增加。为解决传统洪水疏散模拟中忽视行人绕行机制和洪水对行人移动实时影响的问题,构建了融合元胞自动机模型和涟漪扩散算法优化的实时洪水疏散仿真系统,并开展了微型场景试验和珠海市华平社区动态洪水疏散案例研究。结果表明:优化后的涟漪扩散算法通过提升出口吸引力,实现了对行人绕行障碍物的模拟,与传统模型相比,成功疏散人数显著提升;增加洪水排斥力将人群移动和洪水演进同步耦合,使行人实时感知洪水变化并做出最佳的出口选择;行人提前7 min响应,全员成功撤离并使总疏散时间减少26.1%;高熟悉度人群比例达到30%时,拥堵现象明显缓解,在此基础上进一步提高熟悉度对疏散效果作用不显著。 展开更多
关键词 公共安全 洪水 涟漪扩散算法 人员疏散 元胞自动机 仿真系统 疏散策略
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基于行人保护的前保轻量化分析研究
7
作者 俞陆新 崔强 +1 位作者 柳砚 唱志强 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2025年第5期297-300,307,共5页
受汽车前保造型与前舱布置空间的限制,许多部件在设计阶段便被限定了外形尺寸范围。为此,设计师通常需在特定尺寸约束下,综合考量零件的结构与工艺设计,以实现综合性能的平衡。本文利用径向基函数,建立前保吸能泡沫典型截面厚度的函数模... 受汽车前保造型与前舱布置空间的限制,许多部件在设计阶段便被限定了外形尺寸范围。为此,设计师通常需在特定尺寸约束下,综合考量零件的结构与工艺设计,以实现综合性能的平衡。本文利用径向基函数,建立前保吸能泡沫典型截面厚度的函数模型,通过叠加构建近似模型;再采用6σ方法分析该近似模型的稳健性,最终搜寻到最优解,确定满足行人腿部保护要求的泡沫厚度,从而在轻量化前提下提升行人保护性能。 展开更多
关键词 径向基函数 粒子群算法 行人保护 轻量化
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基于激光雷达的无人驾驶场景行人轨迹预测方法
8
作者 马庆禄 李世朋 +1 位作者 张杰 刘明 《交通信息与安全》 北大核心 2025年第5期93-102,114,共11页
为了提升无人驾驶场景中行人轨迹预测的精度,研究了基于激光雷达点云处理的改进型自适应交互多模型无迹卡尔曼滤波(adaptive interactive multiple model unscented Kalman filter,AIMM-UKF)的预测方法。对原始点云采用点云流式处理技... 为了提升无人驾驶场景中行人轨迹预测的精度,研究了基于激光雷达点云处理的改进型自适应交互多模型无迹卡尔曼滤波(adaptive interactive multiple model unscented Kalman filter,AIMM-UKF)的预测方法。对原始点云采用点云流式处理技术进行体素网格降采样与基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)分割,提取行人最小外接包围盒质心作为观测输入,有效提升了输入数据的可靠性与实时性;在传统交互多模型无迹卡尔曼滤波(interactive multiple model unscented Kalman filter,IMM-UKF)IMM-UKF基础上引入3层自适应机制:基于似然函数的时变转移概率动态调整模型切换,设计模型权重二次修正因子强化优胜模型并抑制非匹配模型干扰,以及观测噪声协方差随点云密度自适应调节,以应对远距离点云稀疏问题。在园区实车测试场景下,利用VLP-32激光雷达对5~20 m的行人轨迹数据进行验证,实验结果表明:与传统IMM-UKF相比,本文方法总体预测误差降低23.02%,急转向峰值误差降低29.76%;在5~20 m范围内,误差降幅稳定在21%以上,其中20 m距离下预测误差由27.15 cm降至21.26 cm,表现出良好的远距离适应能力。与主流生成式算法(基于图注意力网络的车辆-行人互动轨迹预测模型、多尺度小波变换增强图神经网络、多行人信息融合网络)相比,本文方法的平均位移误差(average displacement error,ADE)为19.3 cm,较最优的多行人信息融合网络算法降低7.21%,同时单帧计算耗时仅62 ms,满足无人驾驶系统对实时性的高要求。该方法在结构化环境中实现了高精度、低延迟的行人轨迹预测,通过点云流式处理与自适应多模型机制的协同优化,有效提升了无人驾驶系统的动态环境感知与行为决策能力。 展开更多
关键词 智慧交通 行人轨迹预测 AIMM-UKF算法 激光雷达点云处理
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综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法设计
9
作者 刘彦琴 李杰 李嘉仁 《自动化与仪器仪表》 2025年第2期5-9,共5页
针对传统监控视频存在目标尺寸小、行人被遮挡导致检测精度和跟踪效果不佳的问题,提出一种综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法。首先,基于YOLOv5算法,构建一个结合协同注意力机制的行人检测模型;然后以行人检测模型作为检测... 针对传统监控视频存在目标尺寸小、行人被遮挡导致检测精度和跟踪效果不佳的问题,提出一种综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测算法。首先,基于YOLOv5算法,构建一个结合协同注意力机制的行人检测模型;然后以行人检测模型作为检测器,引入DeepSORT的行人跟踪算法,并在该算法基础上加入GhostNet-cot重识别网络和抗遮挡策略;最后将改进YOLOv5检测模型与增强数据关联的DeepSORT跟踪模型相结合,搭建一个综合运动前景与运动行人的智能视频双重监测模型,通过该模型实现运动行人准确检测和跟踪。实验结果表明,本模型的MOTA、HOTA、IDFI指标分别取值为48.86%、53.35%和56.66%,均高于传统的DeepSort模型、GAN-RNN模型和ECA-BIFPN模型。且本模型的IDSW和参数量分别为204和9.2 M,明显低于另外三种模型。综合分析可知,本模型可实现运动行人的抗遮挡,基于监控视频的行人检测跟踪精度明显提高,可实现智能体育视频的双重监测。 展开更多
关键词 运动行人检测 YOLOv5算法 DeepSORT 目标跟踪 监控视频
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基于改进BOT-Sort算法的多目标追踪方法
10
作者 李书钦 王一凡 《北方工业大学学报》 2025年第6期37-48,共12页
针对社区复杂环境下多目标追踪精度低与轨迹连续性差的问题,本文提出一种基于改进Boosted SORT with Stronger ReID(BOT-Sort)的多目标追踪算法,通过在Split-Attention Networks(ResNeSt)不同层级中加入自适应图通道聚合网络,并将其作为... 针对社区复杂环境下多目标追踪精度低与轨迹连续性差的问题,本文提出一种基于改进Boosted SORT with Stronger ReID(BOT-Sort)的多目标追踪算法,通过在Split-Attention Networks(ResNeSt)不同层级中加入自适应图通道聚合网络,并将其作为BOT-Sort算法的特征提取器,提高模型对于行人的全局和局部特征特征提取能力;同时将基于局部-全局上下文的行人重识别(Partial-Global Context Network for Person Re-Identification, PGCID)算法作为BOT-Sort算法的行人重识别模块,提升模型的特征融合能力。基于MOT17数据集对改进模型进行端到端训练,并在MOT17和MOT20数据集上进行对比实验。结果显示,改进的BOT-Sort算法的多目标跟踪精度(Multiple Object Tracking Accuracy, MOTA)指标、识别(Identification F1 Score, IDF1)指标、高阶跟踪精度(Higher Order Tracking Accuracy, HOTA)指标分别达到了80.6%、80.3%和66.2%,追踪目标身份交换次数(Identity Switches, IDsw)降至1 065次,提升了社区复杂场景下多目标追踪的精度与轨迹连续性。 展开更多
关键词 BOT-Sort算法 行人追踪 多目标追踪
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基于YOLOv5的倾斜视角下轻型红外小目标检测算法 被引量:2
11
作者 张飞 王剑 张岳松 《红外技术》 北大核心 2025年第2期217-225,共9页
针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来... 针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来重新设计特征提取网络,提高特征定位与计算效率,并搭配改进特征金字塔结构提取关键特征和提升模型稳定性。最后,颈部去掉下采样重新搭配SimAM形成新的特征融合结构,并重新设计检测头来适应本文数据集。对比实验显示,相对原始YOLOv5s模型,在自制和公共数据集上表现突出。m AP50达到94.5%,检测速度提高20.8%,模型大小压缩至10.1 MB,降低了30.3%,且GFLOPs下降了29.1%。这些改进实现了对目标的准确快速检测,有效地平衡了模型大小、检测精度和推理速度。 展开更多
关键词 图像处理 行人检测 红外场景 模型优化 YOLOv5算法
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远距离情形下的改进YOLOv8行人检测算法 被引量:4
12
作者 汤静雯 赖惠成 王同官 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期303-313,共11页
智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生,然而面对遮挡和远距离行人的情景,现有检测器会出现漏检、误检以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题,提出基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO。设计一种高效特征提取... 智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生,然而面对遮挡和远距离行人的情景,现有检测器会出现漏检、误检以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题,提出基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO。设计一种高效特征提取模块(EM),使得网络更好地学习行人特征和捕捉行人特点,在减少网络参数量的同时提高检测精度。设计一个重构的检测头模块,重新整合后的检测层增强了网络对小目标的识别能力,有效检测小目标行人。引入双向特征金字塔网络来设计新的颈部网络,即双向扩张残差-特征金字塔网络(BDR-FPN),利用扩张残差模块和附权注意力机制来扩展感受野及有所侧重地学习行人特征,缓解网络对遮挡行人不敏感问题。实验结果表明,在CityPersons数据集上进行训练和验证,相比原算法YOLOv8,ME-YOLO算法的AP_(50)提高了5.6百分点,模型参数量减少了41%,模型大小压缩了40%,在TinyPerson数据集上验证算法的有效性和泛化性,AP_(50)提高了4.1百分点,AP_(50∶95)提高了1.7百分点。该算法在大幅度减少模型参数和大小的同时,有效提高了检测精度,在智慧社区场景中有较好的应用价值。 展开更多
关键词 行人检测 智慧社区 小目标行人 特征金字塔网络 YOLOv8算法
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基于YOLOv8的林区行人目标检测研究 被引量:3
13
作者 李琳琳 孙海龙 《森林工程》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头... 为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头,训练时增加卷积层的复杂性,推理时使用单分支结构,从而丰富网络的特征表示能力,并保持高效的推理速度;在特征融合前增加了卷积注意力机制模块CGA,减少计算量;使用Focaler-ShapeIoU损失函数代替CIoU损失函数,弥补边界框回归方法的不足,进一步提高检测能力。试验结果表明,与基准模型相比,改进后的算法mAP50提高了2%,mAP50-95提高了2.4%,模型的处理速度(FPS)提高了4.33%,证明改进后的算法能够更好地应用在林区行人检测的任务中。 展开更多
关键词 林区管理 行人检测 YOLOv8 注意力机制 损失函数 改进算法 深度学习 识别
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融合多传感器的行人识别和多目标追踪算法 被引量:2
14
作者 李京鑫 孙健 +1 位作者 罗家毅 吴海波 《激光与红外》 北大核心 2025年第1期138-144,共7页
车辆自动驾驶过程中不仅需要完成运动规划,实现行人识别,还需实现更高精度的多目标追踪。针对车辆自动驾驶行人识别响应速度慢、目标追踪精度差的问题,提出一种融合多传感器的行人识别和多目标追踪算法。采用Lattice算法进行路径规划,... 车辆自动驾驶过程中不仅需要完成运动规划,实现行人识别,还需实现更高精度的多目标追踪。针对车辆自动驾驶行人识别响应速度慢、目标追踪精度差的问题,提出一种融合多传感器的行人识别和多目标追踪算法。采用Lattice算法进行路径规划,通过损失函数与碰撞检测得到最佳驾驶轨迹,将传感器检测到的障碍物位置转换到全局坐标系中,在全局栅格地图中以高斯分布绘制在地图中,通过阈值初定可视行人。并基于检测跟踪策略设计多目标追踪遮挡处理算法,实现自动驾驶车辆中被遮挡目标的运动估计。对多目标跟踪挑战数据集的定量、定性和消融研究,验证了该算法的有效性。实验结果表明,该算法能够准确估计遮挡过程中的目标运动,生成完整、高质量的运动轨迹。 展开更多
关键词 行人识别 多目标追踪 遮挡处理 算法 LATTICE
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基于Crowd-RetinaNet的拥挤行人检测
15
作者 韩鼎 喻春雨 +1 位作者 童亦新 张俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期34-41,共8页
文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHe... 文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHead)提升目标检测头的表征能力;为克服非极大值抑制算法(NMS)对遮掩目标的漏检问题,结合CrowdDet的多实例预测(MIP)算法,使用推土机距离损失算法(EMDLoss)进行模型训练,并使用Set NMS作为后处理方法,有效抑制多重冗余检测结果,最终设计出Crowd-RetinaNet拥挤行人检测模型。Crowd-RetinaNet在CrowdHuman数据集上进行训练,在CrowdHuman验证集上进行性能测试,对比改进前的RetinaNet在AP、MR-2指标上较基础模型分别改善了1.80%、3.32%,并在校园的拥挤场景中完成了性能较高的行人检测实验,实验结果表明该模型可以对行人进行精确检测,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 行人检测 坐标注意力特征融合 信息交互 多实例预测 注意力机制 抑制算法
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电动汽车与行人/非机动车碰撞事故多发点段鉴别
16
作者 杨妙言 董春娇 +2 位作者 熊志华 庄焱 许博 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期112-121,共10页
为了深入探究电动汽车与道路弱势群体碰撞事故的时空分布特征,提出一种电动汽车与行人/非机动车碰撞事故的时空多发点段鉴别方法。首先,基于电动汽车与行人/非机动车碰撞事故数据,采用层次分析法确定事故影响因素的权重,通过赋权网络核... 为了深入探究电动汽车与道路弱势群体碰撞事故的时空分布特征,提出一种电动汽车与行人/非机动车碰撞事故的时空多发点段鉴别方法。首先,基于电动汽车与行人/非机动车碰撞事故数据,采用层次分析法确定事故影响因素的权重,通过赋权网络核密度估计方法揭示交通事故的空间聚集性。在此基础上,采用密度峰值聚类(DPC)算法作为事故空间聚类模型,并引入带时间维度特征的时空DBSCAN(ST-DBSCAN)算法构建事故时空多发点段鉴别模型,精准刻画电动汽车与行人/非机动车碰撞事故的时空多发位置。最后,以某市连续11个月的电动汽车事故为例进行实证研究。结果表明:电动汽车与行人/非机动车碰撞事故在时间上具有3个高峰,异于传统交通事故的双峰特征,在空间则呈局部集中特征;对于空间多发点段的鉴别,相比DBSCAN、OPTICS和Mean Shift算法的最优值,DPC算法的轮廓系数、Davies-Bouldin指数(DBI)和Calinski-Harabasz指数(CHI)分别具有42.9%、74.5%和11.1%的优势;对于时空多发点段的鉴别,在DBI相近的条件下,ST-DBSCAN算法的轮廓系数和CHI分别比STOPTICS、ST-DPC和ST-Mean Shift算法的最优值高2.25倍和57.3%。 展开更多
关键词 电动汽车 行人/非机动车碰撞 时空分布特征 事故多发点段鉴别 聚类算法
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基于LSTM场景分类的行人自适应低功耗定位方案
17
作者 余晴 江金光 +1 位作者 谢东朋 刘江华 《计算机与现代化》 2025年第2期44-51,共8页
针对基于GNSS/INS的足绑式行人定位系统,提出一种基于场景分类的低功耗定位方案,以解决室外复杂环境下的行人定位精度差与系统功耗高的问题。该方案采集GNSS和温湿度传感器信息,使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)对典型... 针对基于GNSS/INS的足绑式行人定位系统,提出一种基于场景分类的低功耗定位方案,以解决室外复杂环境下的行人定位精度差与系统功耗高的问题。该方案采集GNSS和温湿度传感器信息,使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)对典型的几种室外场景进行分类并针对不同场景调整微控制单元的时钟频率。此外,该方案提出一种基于改进的Sage-Husa方法来减小GNSS异常值对定位结果的影响。实验结果表明本文方案的场景分类准确率达到了97.64%,系统功耗仅有193.074 mW,相比传统的零速更新(Zero Velocity Update,ZUPT)、GNSS、GNSS/INS组合与Sage-Husa方法,本文方案均方根定位误差降低了83.15%、42.88%、21.91%和11.49%。因此,本文方案能够在系统低功耗条件下改善室外行人的定位精度。 展开更多
关键词 行人定位 低功耗 LSTM 场景分类 Sage-Husa算法
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一种多惯导数据的室内行人轨迹匹配算法
18
作者 吴瀚 余学祥 韩雨辰 《全球定位系统》 2025年第6期35-43,80,共10页
针对惯导数据里的误差累计导致现有的轨迹匹配方法精度不高的问题,本文以智能手机惯导数据为基础,提出了一种多惯导数据下针对误差累计的室内行人轨迹匹配算法.该算法首先结合惯导数据特性与室内环境特征,提出了针对性的室内轨迹匹配约... 针对惯导数据里的误差累计导致现有的轨迹匹配方法精度不高的问题,本文以智能手机惯导数据为基础,提出了一种多惯导数据下针对误差累计的室内行人轨迹匹配算法.该算法首先结合惯导数据特性与室内环境特征,提出了针对性的室内轨迹匹配约束准则;随后通过自适应形变获得修正的方向矩形(oriented bounding box,OBB)后,进一步利用OBB对后续的轨迹进行独立校正,并且针对不同手持姿态分析以适应该算法,以提升匹配的准确度与效率;并对本文方法处理后的数据与其他方法数据进行对比分析.实验证明,该方法在特征各异的轨迹上表现良好,准确率的增长率最高提升46.16%,优于其他方法,且在时间效率上满足匹配需求. 展开更多
关键词 误差累计 多惯导数据 轨迹匹配 室内行人轨迹匹配算法 自适应机制 时间效率
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基于深度学习的斑马线行人运动检测与识别算法研究
19
作者 时小芳 《无线互联科技》 2025年第20期1-4,10,共5页
针对现有斑马线行人运动预测方法存在漏检率高、实时性差的问题,文章提出基于深度学习的斑马线行人运动检测与识别算法。首先通过分析连续图像帧间像素的位移与光流检测,排除静止物体干扰,再经颜色分布和纹理特征2个维度提取行人特征并... 针对现有斑马线行人运动预测方法存在漏检率高、实时性差的问题,文章提出基于深度学习的斑马线行人运动检测与识别算法。首先通过分析连续图像帧间像素的位移与光流检测,排除静止物体干扰,再经颜色分布和纹理特征2个维度提取行人特征并将其输入构建的深度学习模型,经卷积操作后输出概率向量,最终通过设置阈值判断图像中是否存在行人。实验结果表明,该算法在行人密集且有遮挡的雨天场景下,检测召回率达到98.7%,算法耗时仅28 ms,在检测精度和实时性方面具有优越性能。 展开更多
关键词 深度学习 斑马线 行人运动 检测算法 识别算法
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复杂环境下智能手机PDR/GPS行人定位算法
20
作者 肖轩 《自动化应用》 2025年第6期97-100,共4页
针对城市街道等复杂行人场景中智能手机低成本硬件平台的卫星信号容易受多径干扰导致定位精度下降的问题,基于噪声调整和故障修复方法,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的PDR/GPS融合定位算法。结合GPS数据和惯性数据,构建联合步长和联合... 针对城市街道等复杂行人场景中智能手机低成本硬件平台的卫星信号容易受多径干扰导致定位精度下降的问题,基于噪声调整和故障修复方法,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的PDR/GPS融合定位算法。结合GPS数据和惯性数据,构建联合步长和联合航向估计模块,减小步长与航向误差;根据卫星数量和平均载躁比,将目标环境分为无遮挡区间、轻微遮挡区间以及重度遮挡区间;无遮挡环境下并不存在明显定位问题,不做处理,在轻微遮挡环境下对观测值进行降权处理,在信号重度遮挡环境下利用预测新息对故障进行幅值修复,进而减小定位误差。以智能手机为硬件平台开展了实验验证,结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波方法相比,所提方法平均位置误差减小了40.2%,有效提高了智能手机在室外复杂环境下的定位精度。 展开更多
关键词 智能手机 行人航位推算 全球定位系统 融合定位 行人导航算法
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