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基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究被引量：17: 2017年; 双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。; 黄椰黄靖肖长诗姜文孙毅; 关键词：立体视觉双目测距 CONSTANT

一种深度学习的单幅图像去雾方法被引量：6: 2018年; 雾被认为是户外图像降质的主要因素,单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务.大部分去雾算法以一定的先验知识或约束条件为前提,依靠人工提取的雾相关特征(如暗通道、色调差异和局部对比度等)实现的,去雾效果稳定性差.为突破人工特征的局限性,本文提出一种基于深度学习的图像去雾方法.首先利用自编码网络,通过无监督学习方式得到雾特征图序列;然后利用深度卷积网络,映射出特征图序列对应的场景透射率;最后依据大气散射模型恢复出无雾的图像.为了训练自编码网络和深度卷积网络,预先人工合成一个包含室内、室外多场景有雾图像和对应透射率图的数据库,作为训练样本.实验结果表明,无论在自然还是合成的有雾图像上,本文方法比传统算法的去雾效果更明显、稳定性更强;即使针对包含大面积水面区域的有雾图像,也有清晰自然的去雾效果.最后,对实验结果定性和定量分析,表明本文方法能够有效估计出透射率图,恢复出理想的无雾图像,具有较好的场景通用性.; 黄靖姜文肖长诗文元桥文元桥张帆; 关键词：图像去雾透射率

共享汽车网点选址模型构建——以武汉市洪山区为例被引量：10: 2017年; 为解决共享汽车的选址难题,提出一个新的停车网点选址方案,并以武汉市洪山区为例进行验证。首先,利用供需平衡法、出行方式比例法和万人拥有率法对2020年武汉市共享汽车总量进行预测,据此估算洪山区的网点需求量;然后,从个人、企业和政府三个角度考虑选址影响因素,确定相关假设及约束条件,并以造价总成本最低、出行总距离最短、网点覆盖率最广、满足需求量最大、政府满意度最高为目标函数,建立网点选址的数学模型;最后,依据官方数据确定模型各参数,采用非支配排序的遗传算法求解选址模型,得出10组可行解。以各目标函数作为评价指标,在给定的权重下,从中筛选出最优解作为唯一的选址结果。研究结果表明,该方法对共享汽车网点选址可提供有效的决策支持。; 卢婷黄靖姜文; 关键词：共享汽车

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姜文