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基于HMC5983磁阻传感器的乘用车底部地磁场分布特性的实验研究被引量：8: 2017年; 为解决城市车辆拥有量大、停车位资源稀少、居民停车难等问题,基于地磁测量的停车位检测与管理是当前研究的热点问题。车辆对地磁场的扰动及其地磁场的变化特点,是解决该问题的基础和关键问题。本文通过磁阻传感器完整测试了不同车型底部及其周围地磁场三轴分量的分布与变化情况,并通过MATLAB软件分别绘制出不同车辆底部及其周围地磁场变化的三维图,直观地显示了车辆不同位置对周围地磁场的扰动情况,其结果对研究停车位检测具有重要参考价值。; 赵东亮李凤郑毅刘守印; 关键词：磁阻传感器 ZIGBEE

基于HMC5983磁阻传感器的乘用车底部地磁场分布特性的实验研究被引量：3: 2016年; 为解决城市车辆拥有量大、停车位资源稀少、居民停车难等问题,基于地磁测量的停车位检测与管理是当前研究的热点问题。车辆对地磁场的扰动及其地磁场的变化特点,是解决该问题的基础和关键问题。本文通过磁阻传感器完整测试了不同车型底部及其周围地磁场三轴分量的分布与变化情况,并通过MATLAB软件分别绘制出不同车辆底部及其周围地磁场变化的三维图,直观地显示了车辆不同位置对周围地磁场的扰动情况,其结果对研究停车位检测具有重要参考价值。; 赵东亮李凤郑毅刘守印; 关键词：磁阻传感器

基于长短时记忆网络的人体姿态检测方法被引量：20: 2018年; 针对在循环神经网络(RNN)网络结构下较为遥远的历史信号无法传递至当前时刻的问题,长短时记忆(LSTM)网络作为RNN的一种变体被提出,在继承RNN对时间序列优秀的记忆能力的前提下,LSTM克服了这种时间序列的长期依赖问题,并在自然语言处理与语音识别领域有较好的表现。对于人体行为动作中也存在作为时间序列的长期依赖问题与使用传统滑窗算法采集数据时造成的无法实时检测的问题,将LSTM扩展应用到人体姿态检测,提出了基于LSTM的人体姿态检测方法。通过目前智能手机中一般都带有的加速度传感器、陀螺仪、气压计和方向传感器实时采集的时序数据,制作了包含3 336条带有人工标注数据的人体姿态数据集,对行走、奔跑、上楼梯、下楼梯和平静五种日常持续性行为姿态与跌倒、起立、坐下和跳跃这四个突发行为姿态进行预测分类。对比LSTM网络与该研究领域内常用的浅层学习算法、深度学习全连接神经网络与卷积神经网络,实验结果表明,所提方法使用端对端的深度学习的方法相比基于所制作数据集的人体姿态检测算法模型的正确率提高了4.49个百分点,验证了该网络结构的泛化能力且更适合姿态检测。; 郑毅李凤张丽刘守印; 关键词：多传感器时序数据

基于电感式磁传感器的车位检测算法设计被引量：4: 2019年; 截至2018年底,我国汽车保有量已经超过了2亿辆,而城市停车位数量增长远远不及汽车保有量,帮助车主及时获取空余车位分布情况,对缓解由寻找停车位引发的交通堵塞和环境污染十分有效。设计并实现了一种车位检测方法,使用PNI公司的精密三轴电感式磁传感器RM3001,配合PNI12927驱动芯片进行磁场测量,同时将停车位状态转换抽象为隐马尔可夫模型,基于隐马尔可夫模型的特点设计车位检测算法,在MSP430低功耗单片机上实现,从采集到的磁场信号中提取可用特征,判断当前车位是否有车停入或车辆驶出。经过长时间实践验证,该算法获得了较高的准确率,实现了车位检测的目标。; 李凤董胜刘守印; 关键词：车位检测隐马尔可夫模型 MSP430

基于人脸区域特征相关性的视频流人脸识别研究: 2017年; 目前,基于深度学习提取人脸特征进行人脸静态图片识别的方法,在Labeled Faces in the Wild(LFW)数据集等标准集上的正确识别率几乎接近人类。但是,在视频流中,由于人体的不停运动和姿态偏移等问题,导致检测到的部分人脸区域严重模糊和不完整,如监控系统中的人脸。这种情况下,单纯地采用基于图片的人脸识别方法,准确率会严重下降。在基于视频流的人脸区域提取时,本文提出采用单张人脸区域图像的特征自相关指标来衡量人脸的姿态以及模糊状况,针对连续多帧中人脸区域图像存在的信息冗余,提出利用连续多帧中人脸区域图像的特征互相关指标来衡量视频流中人脸区域的变化程度。基于提出的自相关指标与互相关指标,本文提出并实现了视频流中适用于识别的人脸区域图像的选取算法,以及加权投票的人脸识别算法。研究中收集并制作了基于视频流的人脸数据集,验证了本文提出算法的可行性。实验表明,本系统在有较高的识别率的同时,大幅度降低了人脸识别计算量,使得人脸识别可在视频流中实时稳定地进行。; 董胜李凤刘守印; 关键词：视频流人脸识别

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李凤