杨静
- 作品数：10 被引量：70H指数：4
- 供职机构：中国科学院合肥智能机械研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院合肥物质科学研究院院长基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法被引量：29
- 2020年
- 为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激光点云空间邻域联合分割的方法进行空间分析,得到点云平滑度特征图像.然后,采用自适应方向搜索算法获取道路边界候选点,并进行聚类分析和曲线拟合.最后,对道路边界约束下可通行区域内点云进行聚类分割,获得道路内障碍物方位和距离信息.实验表明,文中算法能够实时准确地提取道路边界和障碍物位置信息,满足智能车环境建模和路径规划的需求.
- 王灿孔斌杨静王智灵祝辉
- 关键词：无人驾驶汽车障碍物检测点云处理
- 基于启发式退火拓扑择优机制的稀疏联想记忆实现
- 借鉴统计物理学中的'退火'概念,针对已有稀疏互联联想记忆模型中只考虑网络连接随机稀疏方式,缺乏面向特定模式存储任务的确定性操作,使用非平衡态统计分析方法,讨论了有限代谢能量资源约束下的网络结构最优稀疏原则,给出了相应的理...
- 杨静孔斌王斌
- 关键词：人工神经网络联想记忆结构自适应
- 文献传递
- 显著性物体检测研究综述被引量：5
- 2021年
- 人类的视觉系统能够迅速地、有选择地从视觉场景中检测出感兴趣的目标或者具有显著特征的物体,并根据更高层次的视觉任务目的对它们进行处理和理解,从而实现相应的行为或决策。将人类这种选择性视觉注意机制引入到计算机视觉的信息处理中,可以有效地减少视觉计算所需处理的数据量、加速整个处理过程,并进一步方便更高层次视觉任务的处理,因而该方面的研究受到学术界的广泛关注并应用到计算机视觉的各个领域。首先简单介绍了视觉注意力研究的发展历程,然后综述了显著性物体检测的各种方法,包括传统的方法和基于深度学习的方法,并对这两大类的方法作了进一步的分类和小结。接着,介绍了现有的显著性物体检测的数据集,并详细描述了用于评价检测算法效果的多种评测方法和指标。此外,还探讨了显著性物体检测在不同领域的应用。最后,对显著性物体检测研究的发展趋势和方向进行了分析和总结。
- 蒋峰岭蒋峰岭钱晶王灿杨静
- 关键词：计算机视觉
- 基于视频的前车并线及碰撞预警算法研究被引量：3
- 2019年
- 前碰撞预警系统是安全辅助驾驶领域的一项重要部分,通过计算机处理交通环境信息,当检测到潜在危险时,及时提醒并辅助驾驶员。采用计算机视觉方法,通过目标检测和跟踪算法,获取图像中目标车辆的位置和轨迹信息,并利用相机标定,计算当前车辆和前方车辆在世界坐标系中的距离、速度及轨迹等信息,综合该信息,实现前车碰撞时间预警、前车并线预警以及非机动车预警算法。在前车并线过程中,利用轨迹信息实时检测前车并线意图,及时提示驾驶员注意避让前方车辆。实验表明,本文提出的预警算法具有较高的准确性和鲁棒性,特别在高架或高速道路场景下,并线预警算法能检测到前车的并线意图,及时预警。
- 赵富强孔斌杨静王智灵王智灵
- 关键词：计算机视觉
- 背景吸收的马尔可夫显著性目标检测被引量：1
- 2018年
- 目的现有的基于马尔可夫链的显著目标检测方法是使用简单线性迭代聚类(SLIC)分割获得超像素块构造图的节点,再将四边界进行复制获得吸收节点,但是SLIC分割结果的好坏直接影响到后续结果,另外,很大一部分图像的显著目标会占据1~2个边界,特别是对于人像、雕塑等,如果直接使用四边界作为待复制的节点,必然影响最终效果。针对以上存在的缺陷,本文提出一种背景吸收的马尔可夫显著目标检测方法。方法首先通过差异化筛选去除差异较大的边界,选择剩余3条边界上的节点进行复制作为马尔可夫链的吸收节点,通过计算转移节点的吸收时间获得初始的显著图,从初始显著图中选择背景可能性较大的节点进行复制作为吸收节点,再进行一次重吸收计算获得显著图,并对多层显著图进行融合获得最终的显著图。结果在ASD、DUT-OMRON和SED3个公开数据库上,对比实验验证本文方法,与目前12种主流算法相比,在PR曲线、F值和直观上均有明显的提高,3个数据库计算出的F值分别为0.903、0.544 7、0.775 6,验证了算法的有效性。结论本文针对使用图像边界的超像素块复制作为吸收节点和SLIC分割技术的缺陷,提出了一种基于背景吸收马尔可夫显著目标检测模型,实验表明,本文的方法适用于自底向上的图像显著目标检测,特别是适用于存在人像或雕塑等目标的图像,并且可以应用于图像检索、目标识别、图像分割和图像压缩等多个领域。
- 蒋峰岭张海涛杨静杨静
- 关键词：显著性检测马尔可夫链
- 基于HDL-64E激光雷达道路边界实时检测算法被引量：2
- 2018年
- 为了使智能车辆在多种道路环境中能够快速有效地提取前方道路,文章提出一种基于HDL-64E激光雷达的道路边界检测算法。该算法首先对激光雷达数据进行空间邻域分析,获取平滑度特征图像;然后利用自适应方向边界搜索算法获取候选道路边界激光雷达数据;为了解决激光雷达数据中存在的干扰及不连续问题,对候选道路边界激光雷达数据进行聚类分析及曲线拟合。实验结果表明,在高速、城区以及乡村道路环境下,该算法能够实时、准确地提取道路边界信息,满足智能车辆道路环境建模及路径规划的需要。
- 王俊王俊王灿杨静
- 关键词：聚类分析
- 基于注意力机制的多尺度车辆行人检测算法被引量：25
- 2021年
- 无人驾驶汽车在复杂多变的交通场景中能提前且准确检测到车辆行人的动态信息尤为重要。然而,无人驾驶场景下存在相机快速运动、尺度变化大、目标遮挡和光照变化等问题。为了应对这些挑战,本文提出了一种基于注意力机制的多尺度目标检测算法。基于YOLOv3网络,首先,使用空间金字塔池化模块对多尺度局部区域特征进行融合和拼接,使网络能够更全面地学习目标特征;其次,利用空间金字塔缩短通道间的信息融合,构造了YOLOv3-SPP+-PAN网络;最后,基于注意力机制设计了更高效的目标检测器SE-YOLOv3-SPP+-PAN。实验结果表明:相比于YOLOv3网络,提出的SE-YOLOv3-SPP+-PAN网络的平均精度均值提升了2.2%,且推理速度仍然保持智能驾驶平台下实时的要求。实验证明了所提出的SE-YOLOv3-SPP+-PAN网络比YOLOv3更加高效、准确,因此更适合于实际智能驾驶场景下的目标检测任务。
- 李经宇杨静孔斌杨静张露
- 关键词：计算机视觉神经网络
- 幅图像中的运动车辆阴影检测
- 为实现运动摄像机下运动车辆的阴影检测,研究了一种基于单幅图像的阴影检测算法,该算法无需计算运动区域的背景图像.首先根据运动区域内像素颜色向量与灰色向量之间的角度度量,将运动区域灰度化;其次依据车辆与路面阴影的颜色特征差异...
- 韦虎孔斌杨静王俊
- 关键词：运动车辆单幅图像
- 文献传递
- 基于路面纹理环境信息的车辆跟踪算法研究
- 2019年
- 本文通过提取待跟踪车辆的上方、左方和右方环境信息作为噪声样本,在训练过程中对其进行抑制;提取目标车辆下方区域的路面纹理信息作为辅助定位的正样本,通过脊回归算法进行训练,获得综合权重,并根据权重对后续帧进行预测。同时,本文融合多尺度目标跟踪相关方法,实现道路场景下对前方车辆的精确跟踪。实验证明,改进后的算法具有较高的精度及较低的失败率。
- 赵富强孔斌杨静王智灵
- 关键词：无人驾驶目标跟踪环境信息多尺度
- 小尺度交通信号灯的检测与状态识别被引量：5
- 2020年
- 交通信号灯识别包括检测和状态识别,在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计:降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力;通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合;引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时,根据交通信号灯本身的特性,使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率,识别准确率可以达到90%左右。
- 董晓玉孔斌孔斌杨静
