张朝阳
- 作品数：15 被引量：94H指数：6
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 单目交通场景下基于自标定的车辆三维信息识别算法被引量：7
- 2020年
- 获取车辆的三维信息作为车型精确分类的依据,已成为当前越来越重要的研究方向,但交通场景中的监控相机大多为单目相机,由于透视因素无法直接获取车辆位姿、车辆轮廓尺寸等三维信息.针对上述问题,提出单目交通场景下基于自标定的车辆三维信息识别算法,首先根据典型的交通场景,建立单目相机的摄像机模型以及较稳定的单消失点标定模型,完成摄像机标定;接着使用深度学习卷积神经网络中的YOLO模型对交通场景中的车辆进行二维目标检测.在此基础上,提出对角线和消失点约束的非线性优化求解算法,结合标定信息完成车辆的三维信息识别及最佳三维目标检测.在公开数据集BrnoCompSpeed和实际高速公路场景进行了实验,实验结果表明,该算法在多种交通场景下均能有效识别车辆三维信息,平均识别准确率超过90%.
- 唐心瑶宋焕生王伟张朝阳崔华
- 关键词：摄像机标定
- 基于视频的多目标车辆跟踪及轨迹优化被引量：21
- 2020年
- 为了获取交通视频中车辆的运动轨迹,提供道路动态交通信息,提出一种基于Yolo3目标检测和KCF目标预测相结合,关联历史轨迹预测结果和检测结果的长时间多目标车辆跟踪算法;对采用机器视觉获取的车辆轨迹非平滑现象,提出通过Savitzky-Golay滤波器对原始的车辆轨迹进行平滑优化。对比测试场景中车辆轨迹优化前后,优化后的轨迹在保留原有车辆运动特征的前提下,改善了轨迹平滑性,提供的动态交通信息更能反映车辆真实运动状况。
- 李俊彦宋焕生张朝阳侯景严武非凡
- 关键词：多目标跟踪
- 基于SPOC的离散数学翻转课堂教学改革
- 2020年
- 离散数学是计算机类相关课程必不可少的先修课程,但是相比与计算机类其他实践性较强的课程而言,离散数学存在抽象难懂、理论性强等特点,因此在信息化高度发达的今天,目前单一的课堂教学模式已很难适应网络时代成长起来的学生。由此,结合当前流行的SPOC(Small Private Online Course)教学手段,对课程进行了线上线下翻转课堂的教学改革,阐述了离散数学反转课堂的教学基本思路。
- 王伟兰勇张朝阳李颖
- 关键词：离散数学教学改革
- 融合时空特征的隧道场景跨相机车辆实时跟踪方法
- 2023年
- 跨相机车辆跟踪对实现智慧交通具有重要意义,在隧道场景中,由于环境照度较低、同型车辆特征相似等因素的影响,现有目标重识别方案难以满足实际应用中对车辆跟踪精度和实时性的要求。考虑隧道交通场景下车辆的车型和时空特征,提出了一种融合时空特征的跨相机多目标跟踪方法。在YOLOv7目标检测模型中加入归一化注意力模块(NAM),使模型更关注感兴趣区域,结合相机标定获得车辆在真实空间中位置坐标。在卡尔曼滤波的基础上结合车辆速度进行目标位置预测,引入二次关联策略(BYTE)完成单相机下车辆跟踪,并使用间隔帧方法提高跟踪速度。提出以车型和时空特征为基础的跨相机目标匹配代价矩阵,采用匈牙利算法完成车辆目标匹配,从而实现跨相机车辆目标跟踪,生成隧道场景的车辆目标时空图。在构建的隧道场景跨相机车辆目标跟踪数据集上实验结果表明:跟踪准确度达到82.1%,检测跟踪整体速度达到115 FPS,跨相机目标匹配正确率达到94.9%,跟踪速度与精度优于其他方法。
- 苟铃滔宋焕生张朝阳文雅刘莅辰孙士杰
- 道路场景下相机自动标定及优化算法被引量：11
- 2019年
- 当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.
- 王伟张朝阳张朝阳宋焕生宋焕生
- 关键词：自标定
- 基于轨迹稀疏聚类的高速公路车辆检测被引量：1
- 2020年
- 针对高速公路中车辆的实时检测问题,提出了一种基于轨迹稀疏谱聚类的高速公路车辆检测方法。使用ORB算法检测特征点并利用基于金字塔LK光流算法进行跟踪得出特征点轨迹,将轨迹逆投影至三维世界坐标系,利用轨迹三维信息构建轨迹间的相似矩阵并对其进行稀疏化处理,采用谱聚类方法对特征点轨迹进行初步聚类,对谱聚类结果进行类间合并得出车辆检测结果。实验结果表明,方法花费了更少的时间代价,有效地解决了车辆遮挡问题,车辆实时检测精度提高至93%,具有一定的有效性和价值。
- 杨露宋焕生张朝阳
- 关键词：车辆检测轨迹聚类谱聚类稀疏化
- 单目视觉下基于三维目标检测的车型识别方法综述被引量：4
- 2020年
- 近年来,车辆三维检测在无人驾驶及智能交通等领域得到了广泛的关注.但当前基于单目视觉的车辆三维检测车型识别方法并没有完善的总结,因此本文对该类方法进行了综述探讨.首先,将基于三维目标检测的车型识别问题分为粗粒度识别和细粒度识别两大类,接着根据不同的类别分别回顾了每类问题的发展历程,重点阐述了每类问题中代表性算法的核心思想及优缺点,然后介绍了两类问题中一些常用的公开数据集并且对它们的特点进行了对比,最后讨论了基于三维目标检测的车型识别目前还存在的一些问题和未来的发展前景.
- 王伟唐心瑶宋焕生宋焕生
- 关键词：智能交通车型识别
- 计算机组成原理教学改革探索与实践被引量：22
- 2019年
- 基于长期以来对计算机组成原理课程教学内容和教学方法的思考,结合教学实践经验,在分析计算机组成原理课程难学难教原因的基础上,提出进一步凝练关键知识点,提升教学内容的专业水准,介绍在教学活动中通过精心运用多媒体工具、设计微课视频、引进翻转课堂等教学模式进行教学方法创新的探索。
- 兰勇张朝阳王伟张少博
- 关键词：计算机组成原理教学改革多媒体教学
- 基于孪生空间的单目图像目标位姿一体化标注方法
- 2023年
- 多目标位姿估计问题是无人驾驶、人机交互等领域的基础问题之一,但目前受采集设备限制,该领域数据大多集中在较小空间范围,这使得刚体位姿估计的实用价值受到限制.针对上述问题,提出了一种基于孪生空间的单目图像目标位姿一体化标注方法,并设计了一套位姿标注工具LabelImg3D.首先,在孪生空间中放置同焦距的虚拟相机,并构建与真实目标等同的3维模型;然后在孪生空间中放置真实空间拍摄图像(一次投影图),使其填充虚拟相机视场;最后对3维模型进行平移旋转,使目标二次投影与一次投影在虚拟相机中保持一致,从而一体化得到目标位姿.基于该方法,开源了一套标注工具LabelImg3D(https://github.com/CongliangLi/LabelImg3D).通过在KITTI及P-LM数据集上的测试,实验结果表明,该方法对尺寸变化不明显的目标,平均位移精度可达85%以上,旋转精度可达90%以上,且该方法仅借助于单目相机,大大降低了目标3维位姿数据的采集难度.
- 李聪亮孙士杰张朝阳刘泽东雷琪宋焕生
- 关键词：单目图像
- 基于改进教师学生网络的隧道火灾检测被引量：1
- 2023年
- 隧道空间狭小,封闭性高,当发生火灾时,火势会迅速蔓延,导致救援难度增大,严重危害人们的生命财产安全。现有隧道火灾检测方法精度低且数据集匮乏,针对上述问题,提出一种基于改进教师学生网络的隧道火灾检测方法。首先,通过无监督学习对没有火灾的样本进行训练从而检测火灾,可以弥补隧道火灾数据集匮乏的问题,同时采用相同结构的学生网络和教师网络组成整体网络结构,在用于知识蒸馏的残差块中加入注意力机制以减少重要信息损失,过滤无关信息,其次用Mish激活函数代替Relu激活函数以提高网络性能,最后引入SPD-Conv模块代替跨步卷积层和池化层以提高较小火灾区域的检测精度。实验结果表明:改进的教师学生网络在自制隧道火灾数据集的像素级AUC-ROC和图像级AUC-ROC分别达到0.93和0.82,与现有隧道火灾检测算法相比,该模型检测精度均高于其他模型,验证了该模型的有效性。
- 宋焕生文雅孙士杰宋翔宇张朝阳李旭
- 关键词：无监督学习
