王姣姣
- 作品数：12 被引量：44H指数：3
- 供职机构：长安大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：交通运输工程电子电信自动化与计算机技术政治法律更多>>
- 一种弱对比度下的车辆目标分割方法
- 本发明公开了一种弱对比度下的车辆目标分割方法，步骤1：对训练图像采用多示例学习的方法进行显著模型建模；然后利用显著模型对测试图像中的包和示例进行预测，得到测试图像的显著度图；步骤2：将测试图像的显著度引入图割框架，依据示...
- 刘占文赵祥模房建武段宗涛王润民郝茹茹戚秀珍周洲周经美林杉康俊民王姣姣徐江
- 文献传递
- 一种鲁棒的限速交通标志检测与识别方法
- 本发明公开了一种鲁棒的限速交通标志检测与识别方法，首先建立多特征融合的显著性模型，再通过对每一层的多特征融合显著性模型进行更新与迭代，得到层次显著性度图；然后对多层显著度图进行求解，得到最优显著度图，并在最优显著图上获得...
- 赵祥模刘占文沈超王润民徐江高涛杨楠李强王姣姣周洲樊星林杉张珂
- 文献传递
- 一种基于加权割合并的图像层次分割方法
- 本发明公开了一种基于加权割合并的图像层次分割方法：步骤1：以图像的像素为顶点构造赋权图，构建无向权图的加权割合并的代价函数；步骤2：选取种子点，定义稀疏插值矩阵，更新与合并种子点所代表类的权值，层次迭代得到优化的相似矩阵...
- 刘占文赵祥模王润民高涛徐志刚刘昇杨楠闵海根周经美张立成沈超王姣姣
- 文献传递
- 基于显著性与卷积神经网络的交通标志检测与识别研究
- 随着科技的迅猛发展，汽车成为日常生活中人们出行必不可少的交通工具，由于机动车数量的持续增长，一系列交通问题随之而来，比如交通安全、交通拥堵、交通污染等。在这复杂的交通问题背景下，高级驾驶辅助系统（ADAS）应运而生。交通...
- 王姣姣
- 关键词：交通标志显著性检测
- 任意进制计数器实现的灵活性与多样性探讨被引量：2
- 2016年
- 以74290为基础,设计24进制计数器,在不限定计数器状态编码的前提下,分析、讨论了电路实现的多种可能性,给出了12种电路实现形式,并指出了其它可能的电路实现方案。以此为例,论证了以现有集成计数器为基础设计任意进制计数器时,其实现途径的灵活性与多样性。文中分析表明,所论述的设计思路对其它型号的集成计数器设计任意进制计数器,具有一定的启发与指导意义。
- 刘占文王姣姣沈超林涛
- 关键词：设计方法灵活性多样性
- 基于组态软件和智能仪表的温度监控系统被引量：3
- 2016年
- 本系统利用组态软件及智能仪表实现多点温度的监控。该温度监控系统由岛电型智能仪表、装有组态软件的PC机、热电阻、固态继电器、风扇以及散热器等设备组成。系统采用分布式控制,并利用三级控制结构实现对温度的实时监控。上位机通过RS-485总线与智能仪表进行通信,并实时监控、存储采集到的温度数据。智能仪表能够设定温度的上下限,并通过继电器控制风扇及加热器调节温度,以实现温度的准确控制。实验结果表明,该温度监控系统测量精准,便于监控,具有一定的使用价值。
- 王姣姣李强杨楠
- 关键词：智能仪表组态软件RS-485总线
- 寒冷地区某地铁屏蔽门系统站台颗粒物浓度分布实测研究与模拟分析
- 随着中国城市化进程的推进，城市轨道交通建设也得到了极大的发展，截至2017年底，中国共有38个城市开通了地铁。与其他交通方式相比，地铁更为便利、快捷、舒适。然而，由于地铁结构封闭，通风较差，因此站内空气质量较差。为此，国...
- 王姣姣
- 关键词：寒冷地区地铁系统细颗粒物
- 我国网约出租车政府规制研究
- 网约出租车政府规制问题，是产业经济学政府规制领域关注的重点问题之一。网约出租车是以互联网信息技术为依托提供道路运输服务的经营活动。本文研究的网约出租车包括网约车和采用约车软件的巡游车两种模式。出租车行业因其特殊的经济属性...
- 王姣姣
- 关键词：交通产业政府规制
- 一种鲁棒的限速交通标志检测与识别方法
- 本发明公开了一种鲁棒的限速交通标志检测与识别方法，首先建立多特征融合的显著性模型，再通过对每一层的多特征融合显著性模型进行更新与迭代，得到层次显著性度图；然后对多层显著度图进行求解，得到最优显著度图，并在最优显著图上获得...
- 赵祥模刘占文沈超王润民徐江高涛杨楠李强王姣姣周洲樊星林杉张珂
- 基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法被引量：37
- 2016年
- 为了提高交通标志识别的鲁棒性,提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法,建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型,有效利用自底向上的多级信息,提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法,以提取交通标志感兴趣区域,并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明:针对限速标志,基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息;基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息,检测结果更加准确,检测目标更加完整、均匀,查准率为0.65,查全率为0.8,F指数为0.73,均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法;基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集,充分利用了CNN的海量学习能力,更好地学习目标内部的局部精细特征,提高了学习与识别能力,总识别率为98.85%,高于SVM分类器的95.73%。
- 刘占文赵祥模李强沈超王姣姣
- 关键词：交通控制交通标志显著性检测卷积神经网络
