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8 个结果
  • 简介:车辆碰撞事故是道路交通事故中的主要形态,现阶段在道路交通事故勘察中多使用人工测量的方法进行车辆变形测量,在精度上难以得到保证。使用三维扫描仪获取事故中事故车辆的三维变形信息,具有非常高的精度。应用三维点数据分析道路交通事故调查处置,可对交通事故中的车辆碰撞角度、车速、痕迹等进行高精度的测量,提高交通事故处理的效率与精细化水平。

  • 标签: 交通事故 点云降噪 点云简化 多站拼接 图形渲染
  • 简介:2016年12月30日,以"转型、互联、共生"为主题的天驶模式与汽车后市场转型升级论坛在北京举行,论坛由北京汽车配件业商会和天驶汽配平台共同主办。来自汽车维修企业、保险公司、汽车配件供应企业、行业商会、协会以及行业主管部门的200余位嘉宾代表齐聚一堂(图1),共同探讨汽车后市场的发展模式和发展方向。论坛期间,来自北汽新能源校企合作工作组专家许建忠先生发表了"新能源汽车给汽配行业带来的机遇与挑战"的主旨演讲;来自交通运输部公路科学研究院车辆技术保障研究部的许书权先生向与会代表介绍了事故汽车维修发展技术政策及标准。

  • 标签: 汽车后市场 论坛 平台 共生 汽车维修企业 行业主管部门
  • 简介:单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

  • 标签: 神经网络 图像分类 深度学习
  • 简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

  • 标签: 深度学习 清晰度评价 图像分类 视频监控
  • 简介:自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

  • 标签: 安全带检测 目标检测 深度学习 图像分类 智能交通
  • 简介:人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

  • 标签: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
  • 简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

  • 标签: 模式识别 数据挖掘 域自适应 超限学习机
  • 简介:X-431PRO3S系列是元征科技针对互联网应用而开发的基于Android系统的新兴汽车故障诊断设备,具有覆盖车型广、测试功能强大、特殊功能多及测试数据准群等诸多有点。本文将介绍使用X-431PRO3S进行2015款别克英朗发动机节气门位置学习的操作方法。

  • 标签: 节气门位置 X-431 PRO3S 别克 汽车故障诊断 元征