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面向安防场景的智能网联巡逻车关键技术及应用被引量：3: 2020年; 结合行业场景的实践应用,是当前人工智能技术普遍面临的问题。面向安防应用场景,研究无人驾驶技术的实践落地--智能网联巡逻车。感知系统集成了视觉、雷达、惯性导航等多种传感器,利用人工智能、数据融合等关键技术实现对平台本体、道路环境及目标行为的准确识别。将人类经验(human intelligence,HI)的场景认知和人工智能(artificial intelligence,AI)的计算认知相结合,构建面向安防场景的混合智能认知系统。基于"人在回路"系统架构,依托5G通信、V2X(vehicle to everything)、边缘计算等技术,将自动驾驶和指挥调度融合,设计了人、机器、环境之间等多种交互模式,保证了系统安全、可靠、稳定运行,大幅提高工作效率。; 刘玉超李子月; 关键词：自动驾驶指挥调度人机交互

基于PCA与SVM的人脸识别技术被引量：5: 2019年; 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法能够将高维问题简化成低维问题,具有简单、快速,且主成分之间相互正交,可消除原始数据成分间的影响,基于PCA算法的人脸识别技术能够在一定程度上去除光照、姿态、遮挡产生的噪音.使用核函数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法能够解决非线性问题,具备良好的分类效果.该算法结合PCA和SVM方法,先对未训练的图片进行PCA降维及特征提取,然后将特征输入到使用高斯核函数的SVM中进行训练.SVM分类器的性能采用10折交叉验证法进行验证.该方法较为适合工业园区无人巡逻车等对识别速度有较高要求的场景.; 张庶李子月李子月李琳李琳; 关键词：人脸识别 SVM 高斯核函数

一种基于多传感器融合辅助的AlexNet模型图像识别算法被引量：3: 2020年; 自动驾驶车辆感知系统中,基于视觉的交通标志图像识别是一项关键技术。然而,由于目前硬件计算资源限制、极端光照或其他光源干扰等因素影响,在没有先验知识辅助的前提下,难以实现交通标志的准确识别和工程化应用。针对这一问题,提出了一种基于多传感器数据融合辅助的AlexNet(MSDF-AleNex)模型图像精确识别方法,利用组合导航数据对图像进行预划分,提高图像识别精度。首先,对高精度惯性/卫星导航设备、视觉传感器进行联合标定,结合高精度地图信息,获得相机与交通标志的相对位置和姿态关系;然后,利用视觉传感器自身参数,计算得到在当前图像中交通标志对应的相对位置,并据此获得224*224像素大小的目标区域;将传感器数据融合得到的目标信息和AlexNet模型相结合,目标区域作为AlexNet模型的输入数据。为验证MSDF-AlexNet模型的识别性能,基于VIVA交通信号灯数据库对模型进行离线训练并生成训练模型,然后将训练模型应用于无人巡逻车获得的实际场景交通标志图像的在线识别。结果表明,相对于AlexNet模型,MSDF-AlexNet模型在正常光照、其他光源干扰和极端光照下的综合识别精度分别达到98.4%、98%和96.8%,有助于推动系统的工程化应用。; 李子月曾庆化曾庆化刘玉超刘建业; 关键词：组合导航系统图像识别

捷联惯性/卫星超紧组合导航技术综述与展望被引量：12: 2016年; 捷联惯性/卫星超紧组合导航技术是当前导航制导领域研究的热点和难点,对此研究具有重要的理论意义和应用价值,国内外研究者众多。但由于对超紧组合技术研究的出发点和应用对象不同,研究者所提出的超紧组合系统结构和原理不完全一致,针对这种混杂现象,目前尚无统一的分类标准。综合了捷联惯性/卫星超紧组合导航技术国内外发展现状,对现有超紧组合技术原理进行了详细分析,并在总结各类超紧组合结构的技术特点基础之上,将其分为基于相关数据浅度融合超紧组合、基于相关数据深度融合超紧组合和基于伪距数据超紧组合3种。最后,对捷联惯性/卫星超紧组合技术未来的发展趋势进行了展望。; 李子月张林陈善秋杨春宁马龙华; 关键词：数据融合信号跟踪相关器

高动态下GPS/SINS超紧组合导航系统研究: 高动态环境下的导航是一项十分困难，但又非常关键的技术，在军事中有重要的应用。炮弹出膛、火箭发射、导弹突防以及战斗机飞行等过程中载体都会出现不同程度的高动态，高动态运动带来的巨大多普勒频移以及多普勒频移率使卫星信号跟踪失锁...; 李子月; 关键词：高动态环境组合导航系统信号跟踪多普勒频移

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李子月

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