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摘要:
选取车辆底部水平方向特征和车辆左右两侧垂直方向特征,提取出受全局灰度影响较小的局部灰度特征、局部梯度特征和局部波动特征.应用加权证据理论将车辆水平和垂直方向的特征分别进行信息融合,并根据光强的不同调整各特征的权重.为提高识别的实时性,将人工鱼群算法应用于识别中,并增添了车辆识别模块以增强人工鱼的引导能力.根据人工鱼群的搜索结果,再通过对称性特征进行进一步判定,实现前方车辆的准确定位.实验结果表明本方法可在不同光照条件下对前方车辆进行识别并准确定位,具有良好的适应性、准确性和实时性.
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文献信息
篇名 不同光照条件下前方车辆识别方法
来源期刊 汽车工程 学科 工学
关键词 车辆识别 光照条件 加权证据理论 鱼群算法
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 360-366,332
页数 分类号 TP391.41
字数 6224字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-680X.2012.04.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马雷 燕山大学车辆与能源学院 27 206 10.0 13.0
2 张润生 燕山大学车辆与能源学院 7 111 6.0 7.0
3 臧俊杰 燕山大学车辆与能源学院 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆识别
光照条件
加权证据理论
鱼群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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大16开
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1979
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