【摘 要】
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近年来,智能汽车行业迅速发展,自动驾驶技术成为国内外的研究热点。自动驾驶技术核心是通过车载相机、激光测距仪和雷达等设备捕捉实时路况,准确感知和识别周围的行车环境。地面交通标志识别作为自动驾驶研究的关键技术之一,主要包含车道线识别和转向标志识别。其中,车道线识别技术已趋于成熟,而转向标志识别大多基于传统的图像处理方法,此类方法鲁棒性较差,无法应对光照突变、树荫遮挡、天气变化等特殊情况,且检测速度无法
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近年来,智能汽车行业迅速发展,自动驾驶技术成为国内外的研究热点。自动驾驶技术核心是通过车载相机、激光测距仪和雷达等设备捕捉实时路况,准确感知和识别周围的行车环境。地面交通标志识别作为自动驾驶研究的关键技术之一,主要包含车道线识别和转向标志识别。其中,车道线识别技术已趋于成熟,而转向标志识别大多基于传统的图像处理方法,此类方法鲁棒性较差,无法应对光照突变、树荫遮挡、天气变化等特殊情况,且检测速度无法满足实时检测需求。此外,由于车载相机拍摄的道路实况图存在透视畸变,远距离目标呈现小而模糊的状态,导致检测过程发生漏检、错检。为实现对道路转向标志的精确识别,本文提出一种基于深度学习和透视降采样的道路转向标志识别算法,该算法能够自适应学习目标特征,无需过多的人为干预,过程简单且有效提升目标检测的精度和速度。本文主要研究内容如下:1、针对目前缺乏道路转向标志数据集的情况,自制包含22000图像的多场景数据集,完成数据标注工作;利用该数据集,对YOLO系列算法、Faster R-CNN和SSD等多种经典算法进行对比实验,选用综合性能较好的YOLOv3-tiny作为基础网络;优化YOLOv3-tiny算法的anchor尺寸、预测模块输出尺度和网络结构。优化后的算法在自制数据集上测试,图片平均耗时由基础网络的2.15毫秒降低到1.95毫秒,mAP值由79.37%提升到92.05%。2、针对测试结果中部分小目标存在漏检现象和图像透视畸变导致的检测准确率偏低问题,本文提出透视降采样的道路图像处理算法,选取包含小目标的感兴趣区域,去除复杂的无关背景信息;按透视关系降采样图片,消除透视畸变,提高小目标在图像中的占比。透视降采样后的图像输入网络模型中进行训练和测试,测试集上的mAP值为99.2%,平均耗时为1.89毫秒,模型大小由33.8MB减小为8.3MB。结果表明,基于透视降采样和改进YOLOv3-tiny的检测算法能有效解决小目标漏检和透视畸变导致的准确率偏低问题,且模型适宜在低端嵌入式设备上部署。
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目的1.对以单个脊髓炎性脱髓鞘病灶为首发表现患者的临床资料进行回顾性研究,总结影响其复发及转化的因素;2.对以单个脊髓炎性脱髓鞘病灶为首发表现的患者进行前瞻性研究,探讨其焦虑、抑郁与日常生活能力、复发、残疾程度等的关系。方法1.收集2015年1月—2021年12月在山东大学第二医院神经内科就诊,92例具有单个脊髓炎性脱髓鞘病灶患者的临床资料,包括临床表现、残疾状态、病灶节段长短、复发与否、血清及脑
在过去二十多年间,布洛克有力的论证了哲学和心理学的研究人员将意识及其同义词应用于不同的心理状态。目前已有的大部分工作集中在他所说的现象意识和取用意识之间的区分。如果一个心理状态具有类似感受质的特征,那么它就是现象意识。如果一个心理状态的内容准备用于理性行为或控制,那么它就是取用意识或被认知取用的意识。支持这两种区分的理论家们认为这两种意识的分离不仅可以在概念上发生,在经验上也可得到证实。经验上的证
意识是我们日常生活中时时刻刻经历的东西。当我们看到窗外的翠绿的树木和湛蓝的天空,会产生一种感觉,而当我们在昏迷不醒的时候是没有这种感觉的,这种感觉就是意识。对于意识,我们每个人都有发言权。对于意识这个熟悉却又陌生的东西,我们有很多困惑。传统上对意识的解释方式是实采用实在论观点,将意识的实在性作为一切理论的基点,当我们想方设法解释为什么会有意识这个看不见摸不着的“神奇东西”时,在我们殚精竭虑寻找到底
“诠释学”从词源上就具有应用的向度,在早期的古典诠释学里,应用也一直占据着重要的位置。但由施莱尔马赫所肇始的现代诠释学在借助科学方法来实现诠释学的普遍化转向的同时,遮蔽和遗忘了应用作为诠释的基本要素的内涵。伽达默尔立足于现象思维和此在的生存论,回归古希腊理论即实践、实践即应用的思想传统,“重新发现”了应用作为普遍与特殊之中介是与理解和解释三位一体、内在统一的要素,应用问题关乎文本的同一性与理解这一
多模态磁共振影像可以清晰地显示出人体内部的病变情况。医生可以通过分析磁共振影像诊断疾病,从而制定出合适的治疗方案。因此,磁共振成像技术被广泛应用于各类疾病的诊断过程。脑胶质瘤是一种典型的脑部恶性肿瘤,严重威胁到人类的生命健康。利用磁共振影像可以实现对脑胶质瘤的分类,但在实际的临床数据采集过程中,往往会因为各种原因而导致多模态数据的部分甚至整个模态发生缺失,不利于医生的诊断。而使用存在缺失的多模态数
服刑人员与家属的亲情会见、与法律援助人员的沟通,在促进服刑人员积极改造方面起到重要作用。远程视频会见作为一种新兴的会见方式逐步受到重视,成为智慧监狱建设的重要方向之一。传统的会见过程监管方式智能化水平低、警力投入大、劳动强度高。本文面向远程视频会见应用,研究基于深度学习的异常行为检测和预警技术,提升会见过程监管的智化水平和监控干警工作效率。针对实际应用需求,构建轻量化的目标检测和姿态检测模型,设计
启发式算法是受生物包括人类处理事务的思想启发,设计出来的模仿生物种群行为的智能算法。传统的精确求解算法,在面对一些复杂的NP问题时,往往难以求解。启发式算法则可以在有限的时间空间成本下给出优化问题一个可行解。狮群算法是近年来研究人员模仿狮群行为设计创造的一种启发式算法。不同身份的狮子具有不同的行为,狮王引领方向,母狮合作捕猎,幼狮在狮王附近进食,学习母狮的捕猎、或被驱逐出领地成为流浪狮。相比于一些
石墨烯作为现今二维材料研究中最广泛和热门的材料之一,其独特的力学、光学、磁学与电子学性质受到了广泛的关注,但其零带隙、较低的化学活性等限制了其在半导体、催化、生物医疗等领域的应用。为打开带隙,提高其化学活性,功能化石墨烯使用不同官能团处理石墨烯表面,实现对其性能改善,比如:氧化石墨烯具有更高的化学活性,而氟化石墨烯具有较宽的可调带隙。众所周知,功能化过程中的化学试剂的影响以及材料生长过程中可能会涉
费奇可知性悖论是从可知性原则:一切真理都是可知的,推得一切真理都是被知道的论证。任何宣称能够解决费奇悖论的方案都需要满足的基本条件是该方案的确能够避免产生类似费奇悖论的结果。因此,作为对跨世界可知性策略的可行性的讨论,我们首先试图确定费奇论证成立的最低条件,以判断跨世界可知性是否能够避免费奇悖论。通常看来,这一论证所依赖的条件是知识的事实性原则与分配性原则,但已有文献指出,这两个条件对于费奇论证的
电解水制氢是一种获得高纯氢气的理想方式。目前,开发一种经济高效、持久耐用的非贵金属催化剂至关重要。在电催化析氢催化剂中,过渡金属材料因其独特的结构特性和广泛的地球资源分布而受到研究者的关注。然而,块状过渡金属材料带隙宽、导电性能差、易堆积团聚,这将导致掩盖活性位点,影响催化活性。纳米级过渡金属催化剂可以很好的避免以上问题,但是通常需要导电性良好的载体。共价有机框架化合物（COFs）具有比表面积大、