基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码.提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题.不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位.试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位.
推荐文章
基于图像识别的武术动作分解方法研究
人体动作
图像识别
动作时间序列
动作分解
用于身份识别的虹膜图像预处理方法研究
虹膜识别
预处理
小波变换
图像消噪
虹膜定位
图像特征识别方法研究
特征识别
NMI特征
不变矩特征
比例特征
RST不变性
基于场景识别的移动机器人定位方法研究
移动机器人
定位
Gabor滤波器
SVM
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 图像特征识别的m序列列车定位方法
来源期刊 城市轨道交通研究 学科 交通运输
关键词 城市轨道交通 列车定位方法 图像特征 m序列
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 109-112,134
页数 5页 分类号 U284.4
字数 3244字 语种 中文
DOI 10.16037/j.1007-869x.2015.12.024
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 柴晓冬 上海工程技术大学城市轨道交通学院 78 295 9.0 12.0
2 郑树彬 上海工程技术大学城市轨道交通学院 78 287 9.0 13.0
3 方宇 上海工程技术大学城市轨道交通学院 91 466 11.0 18.0
4 罗伟 上海工程技术大学城市轨道交通学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
共引文献  (54)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (16)
二级引证文献  (0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
城市轨道交通
列车定位方法
图像特征
m序列
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
城市轨道交通研究
月刊
1007-869X
31-1749/U
大16开
上海市真南路500号同济大学沪西校区
4-621
1998
chi
出版文献量(篇)
7709
总下载数(次)
51
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导