简介:为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。
简介:随着我国保险业的蓬勃发展,车险领域的保险欺诈问题日益严峻。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方面较为滞后,本文针对车险反欺诈检测方法进行研究,首次将团伙微观建模应用于机动车辆保险欺诈检测。通过引入广义团伙概念,采用基于矩阵的相似度计算、秩排序和变换算法,对极小概率发生但又高度可疑的团伙实现有效识别。相较于传统方法具有更准确和高效的实际应用价值:引入广义团伙对车险欺诈进行全方位识别;将可疑欺诈团伙的车辆碰撞关系映射为人网络关系,从而避免各种人为规避行为对识别和检测的影响;不需要确定的欺诈样本,也不需要进行模型训练就可以直接应用;采用矩阵数值运算完成全部过程,有效提高计算效率。
简介:摘要本文介绍了一种铁路货车检修承载鞍检测系统。该系统主要对铁路车辆配件承载鞍顶面厚度,顶面、导框挡边内侧、导框地面、鞍面径向(半径)和推力挡肩宽度的磨耗进行测量,以保证磨耗在规程要求范围内。系统分三部分,上下料机械手部分,测量装置部分,控制部分。其中,上下料机械手部分主要将承载鞍通过机械手抓取的方式自动运送到检测系统位置,检测完成以后,自动抓取到制定合格位置;测量装置部分主要是通过传感器进行对承载鞍要求的检测位置进行测量,并将数据与标准样件数据进行对比,已达到检测要求;控制部分主要是数据计算、处理、以及进行数据管理。利用上述三个系统,对于承载鞍的检测能达到规程要求,满足现场使用。
简介:摘要如何有效对教科研(课题研究)进行管理,是各级教科研管理部门非常关注的问题。这里介绍的跟踪式教科研管理就是我们基层教科研管理部门在实践中总结出的很见效的一种方式。本文从如何选择跟踪对象,如何为跟踪对象奠好基、把好向、开好头、起好步、铺好路、架好桥、守好业、保好驾、导好航、保好障十个方面进行了论述。