朱丹丹
- 作品数：7 被引量：17H指数：3
- 供职机构：上海理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的箭头形交通信号灯识别方法被引量：6
- 2015年
- 针对十字路口复杂的交通情况,提出一种新的箭头形交通信号灯识别方法。采用亮度分割和形态滤波对交通信号灯的位置进行定位,结合HIS颜色空间和交通灯的相对位置确定交通信号灯颜色。信号灯箭头的方向采用二维Gabor小波进行特征提取,用PCA算法对图像数据进行压缩,并用ICA算法进一步提取PCA的特征,最终用模板匹配进行分类。实验结果表明,该算法的正确识别率达到96.7%。是一种较好的箭头形交通信号灯识别算法。
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- 关键词：ICA
- 导盲系统
- 本发明提供了一种能探测并计算出导盲手杖与其周围障碍物之间的障碍距离后并基于该距离进行报警和震动的导盲系统，具有这样特征，包括：手杖部，被握于使用者手中，用于探测和计算出障碍距离并且发出语音报警信息和障碍距离；耳机部，佩戴...
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- 文献传递
- 图书馆座位实时管理系统
- 本发明涉及一种图书馆座位实时管理系统，系统依次包括座位信号采集模块、数据处理模块、数据传输模块、座位信息发布模块、座位选择模块，座位选择模块输出再回到座位信号采集模块形成闭环系统。利用红外线传感器探测座位上是否有人，若有...
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- 文献传递
- 基于贝叶斯分类器的车载多类障碍物分类被引量：3
- 2016年
- 文中基于朴素贝叶斯原理实现车载多障碍物的分类,对行人、车辆、骑自行车/摩托者等多类障碍物实现分类。贝叶斯分类器基于数学理论基础综合先验信息和数据样本信息,用于载多障碍物分类效果较好。从图片中目标区域进行特征提取,主要提取目标区域对称性,轮廓直线度,长宽比。利用贝叶斯分类器进行分类,实验结果表明,贝叶斯分类器能有效实现车载多类障碍物分类。
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- 关键词：贝叶斯分类器特征提取对称性
- 一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法
- 本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法，其中，所述分类装置包括相连接的摄像头和PC机，所述PC机包括：卡尔曼滤波模块，用于对摄像头采集的车辆前方视频图像进行卡尔曼滤波，检测障碍物目标；特征提取模块，用...
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- 文献传递
- 一种新的车辆辅助驾驶动态障碍物检测与分类方法被引量：8
- 2017年
- 为了解决道路视频中的运动障碍物检测和分类准确率低的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和朴素贝叶斯网络结合的检测与分类方法。首先采用卡尔曼滤波算法检测视频中的障碍物,并将检测到的障碍物进行特征提取。采用障碍物对称性与边缘直线水平度等特征,建立朴素贝叶斯网络对车辆前方的障碍物进行分类。实验结果表明,障碍物检测的准确率达到95%,对摩托车或自行车、汽车正面、汽车侧面和行人等障碍物识别准确率达到98.75%。
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- 关键词：障碍物检测卡尔曼滤波贝叶斯网络特征提取
- 一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法
- 本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法，其中，所述分类装置包括相连接的摄像头和PC机，所述PC机包括：卡尔曼滤波模块，用于对摄像头采集的车辆前方视频图像进行卡尔曼滤波，检测障碍物目标；特征提取模块，用...
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