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子块鉴别分析的路面裂缝检测被引量：10: 2015年; 目的路面图像受光照、行道线和油渍等干扰使得准确的提取并统计路面裂缝信息难以实现。鉴于此,提出一种基于子块鉴别分析的路面裂缝检测算法。方法首先提出一种基于亮度补偿的灰度校正算法用以削弱光照等影响并结合稀疏自编码模型提取子块特征;然后在鉴别分析基础上提出两类迭代鉴别分析降维算法,通过循环更新子类类间距离,使得裂缝子块投影和聚类交替执行直至满足收敛条件从而获得更具有鉴别能力的低维子空间;最后对投影后的子块采用最近邻分类器进行快速分类。结果迭代过程中裂缝子块聚类结果逐渐趋向于低维子空间下的真实样本分布形态、子空间鉴别能力大幅提升。公开数据集上该算法取得95.5%的识别率,在实际采集的高速公路数据库上也取得90.9%的识别率,验证了本文算法的有效性。结论提出了一种高效的基于鉴别分析的子块特征识别算法用于路面裂缝检测,在深度挖掘裂缝子块特征的基础上,迭代寻找最优低维鉴别子空间实现特征降维,在包含多种噪声的路面环境中具有良好的鲁棒性和适应性。多组对比实验结果表明其有效性优于其他裂缝子块特征识别方法。; 钱彬唐振民徐威陶玉婷; 关键词：灰度校正

基于字典相干性优化的稀疏分类在发动机空燃比故障识别中的应用被引量：1: 2017年; 稀疏分类直接把故障样本作为原子会造成分类字典相干性较高,进而影响稀疏分类精度,为此提出一种通过有效降低分类字典相干性来提高稀疏分类效果的优化算法。该方法首先通过传播聚类算法获取分类子字典的代表原子,然后基于极分解和子空间旋转法对子字典进行相干性优化。在某型发动机上的实验结果表明,该算法在低相干性字典上能够对怠速和2000r/min工况下的5种常见空燃比故障进行高精度识别。; 吴士力唐振民刘奇; 关键词：汽油发动机

基于SVM的受约束D*算法在无人车寻路中的应用被引量：8: 2017年; 针对在未知环境无人车受约束控制条件下的动态路径平滑规划问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的D*改进算法。该算法通过栅格法对环境建模,建立车辆受约束动态方程,在动态规划路径选取之后使用SVM算法对无人车转向位置处进行局部路径平滑优化。实现无人车在真实环境中流畅稳定的运动。实验结果表明:该算法能够在未知环境中规划出平滑的动态路径,具有较好的可靠性和稳定性。; 刘晓涛蔡云飞王田橙; 关键词：SVM

基于双多线激光雷达的非结构化环境负障碍感知技术被引量：13: 2018年; 负障碍感知是非结构化环境下的难点问题,本文针对该问题提出一种新的基于双多线激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)的感知方法.采用分布嵌入式架构对双激光雷达数据进行同步采集与实时处理,将雷达点云映射到多尺度栅格,统计栅格的点云密度与相对高度等特征并标记,从点云数据提取负障碍几何特征,通过将栅格的统计特征与负障碍的几何特征做多特征关联找到关键特征点对,将特征点对聚类并过滤,识别出负障碍.方法不受地面平整度影响,已成功应用在无人驾驶车上.使用表明该方法具有较高的实时性和可靠性,在非结构化环境下具有良好的感知效果.; 蔡云飞石庭敏唐振民; 关键词：激光雷达环境感知点云

基于两次聚类的PWARX驾驶行为辨识模型被引量：3: 2019年; 针对传统基于聚类的PWARX模型依赖先验知识和子空间划分精度不高的问题,提出一种基于两次聚类的PWARX辨识模型改进算法,并将其应用于驾驶行为建模。首先通过近邻传播算法在样本空间上进行聚类,在所得类簇上用线性模型进行拟合,并通过K-means算法在线性模型的参数空间上进行聚类,以获得PWA子模型的区域划分,最后在各个子空间上对PWA子模型进行求解。该算法合理利用了近邻传播算法和K-means算法的特点,通过在样本和参数空间上的两次聚类获得了良好的子模型区域分割效果。并对10名驾驶员的驾驶行为的建模实验结果表明,所提算法的模型辨识的平均准确率达到了91.5%。; 应海宁唐振民韩旭; 关键词：交通工程近邻传播聚类 K-MEANS聚类危险驾驶行为

一种基于数据流趋势与相关性分析的汽油机空燃比故障实时检测方法被引量：6: 2017年; 本文中根据汽油机空燃比故障的特点,提出了一种基于数据流趋势异常和相关性分析的故障实时检测方法。为了提高准确率和运行效率,通过衰减和时间判断法在误差累积和算法CUSUM基础上进行改进,对数据流之间的相关性进行快速估计,使整个系统能运行在对资源比较敏感的车载平台上。在长安福特发动机上的实验结果表明,相比传统的基于SVM和神经网络的故障检测方法,该方法能以较低的资源消耗获得更好的故障检测效果。; 吴士力唐振民陈成勇; 关键词：汽油机实时故障检测

基于在线HHT和SVM的汽油机轻微漏气故障识别方法: 2017年; 针对汽油机轻微漏气故障会被闭环反馈控制所掩盖,提出了一种基于在线希尔伯特变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的两阶段微小故障识别方法(Online HHT-SVM,OHS).第一阶段在嵌入式两滑动时间窗内通过HHT对发动机空燃比数据流进行在线时频分析,以实时获取空燃比发生异常的时刻;第二阶段通过SVM对异常时刻的数据流故障模式进行离线识别.根据氧传感器信号特征,对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)算法进行了改进,并从理论上进行了证明.基于两款发动机的实际运行数据验证了该方法的有效性.; 吴士力唐振民胡俊; 关键词：滑动时间窗希尔伯特变换空燃比故障识别

基于稀疏自编码的路面裂缝检测被引量：9: 2015年; 针对传统路面裂缝检测系统在复杂纹理背景噪声下检测效率低,易造成漏检、错检等现象提出了一种基于稀疏自编码的裂缝自动检测方法.该方法首先采用一种基于各向异性的检测算法进行裂缝子块的初步筛选,经过稀疏自编码提取出特征后由softmax分类器进行训练和分类,最后由张量投票算法进行空间加强和去噪从而得到裂缝信息.实验结果表明,文中提出的算法在无人工干预的情况下能够有效检测出图像裂缝区域,相比传统检测算法具有更高的检测精度和抗干扰能力.; 钱彬唐振民徐威; 关键词：路面裂缝各向异性张量投票

基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法被引量：1: 2015年; 针对地面智能机器人的可通行区域检测问题,提出一种基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法.利用超像素块作为特征窗口,进行视觉特征的提取,解决了基于矩形块作为特征窗口一大缺陷,即同一特征窗口可能存在多个目标的问题.通过引入超像素,在像素级的尺度上,可通行区域漏检和误检率相对于矩形特征窗口方法大大降低.同时通过采用MVSVM作为分类器,解决了传统的单平面SVM分类器在大规模分类问题中存在的需要较高内存和计算代价以及无法解决例如异或问题等复杂分类问题.在野外实际环境下的实验表明:本方法在可通行区域检测准确率上较以往方法有大幅度提高,能够较好地完成复杂场景下的可通行区域检测.; 刘家银唐振民吴国星

基于区域粒子群优化和部分高斯重采样的SLAM方法被引量：12: 2017年; 为解决Rao-Blackwellized粒子滤波同时定位与地图构建方法中存在的粒子退化和粒子耗尽现象,提出一种同时定位与地图构建优化方法。为缓解粒子退化,通过区域粒子群优化方法调整粒子的建议分布,把粒子集聚类成多个区域,计算每个区域的加权中心位置,对区域内粒子进行粒子群优化操作使得粒子向区域中心位置移动。在重采样过程中,给出一种部分高斯重采样算法,只对权值过高或过低的粒子进行重采样。实验结果表明,与MT-GMapping方法相比,改进方法可以通过更少的粒子得到精度更高的地图,满足实际使用的需求。; 王田橙蔡云飞唐振民; 关键词：同时定位与地图构建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器粒子群优化重采样高斯分布

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国家自然科学基金(61305134)

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