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公开(公告)号：CN108664918A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810436035.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于智能交通、智能车辆研究领域，涉及一种基于背景感知相关滤波器的车载行人跟踪方法，包括如下步骤：1、通过手动标定或通过行人检测器初始化所要跟踪的行人位置，用矩形框框定行人，矩形框的中心点位置代表行人中心位置，矩形框的尺寸代表行人的尺寸，用位置和尺寸作为参数初始化卡尔曼滤波器；2、训练背景感知相关滤波器；3、训练尺度相关滤波器；4、利用训练好的背景感知相关滤波器和尺度相关滤波器在新一帧图像检测目标，并选择性更新背景感知相关滤波器和尺度相关滤波器；5、返回步骤四直到跟踪结束。本发明更适用于车载环境下的无人驾驶；本发明采用选择性更新方法，能够处理短时遮挡等情况。
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公开(公告)号：CN108664918B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810436035.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于智能交通、智能车辆研究领域，涉及一种基于背景感知相关滤波器的车载行人跟踪方法，包括如下步骤：1、通过手动标定或通过行人检测器初始化所要跟踪的行人位置，用矩形框框定行人，矩形框的中心点位置代表行人中心位置，矩形框的尺寸代表行人的尺寸，用位置和尺寸作为参数初始化卡尔曼滤波器；2、训练背景感知相关滤波器；3、训练尺度相关滤波器；4、利用训练好的背景感知相关滤波器和尺度相关滤波器在新一帧图像检测目标，并选择性更新背景感知相关滤波器和尺度相关滤波器；5、返回步骤四直到跟踪结束。本发明更适用于车载环境下的无人驾驶；本发明采用选择性更新方法，能够处理短时遮挡等情况。
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公开(公告)号：CN112071069B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010982208.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种长下坡路段货运车辆制动失效诊断方法，它属于智能交通领域。本发明解决了目前缺少有效的长下坡路段货运车辆制动失效的检测手段的问题。本发明方法包括如下步骤：步骤一：利用视频、雷达、GPS传感器检测车辆的行驶数据，并进行一定的数据处理；步骤二：利用车辆的断面行驶速度进行制动失效速度界定，筛选诊断目标车辆；步骤三：利用车辆行驶数据，检测车辆的行为表现，并进行行为异常判定；步骤四：构建贝叶斯网络，利用多检测单元内的车辆行为检测结果对行为异常车辆进行制动失效诊断，并输出诊断结果。本发明可以应用于长下坡路段货运车辆制动失效诊断。
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公开(公告)号：CN112071069A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010982208.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种长下坡路段货运车辆制动失效诊断方法，它属于智能交通领域。本发明解决了目前缺少有效的长下坡路段货运车辆制动失效的检测手段的问题。本发明方法包括如下步骤：步骤一：利用视频、雷达、GPS传感器检测车辆的行驶数据，并进行一定的数据处理；步骤二：利用车辆的断面行驶速度进行制动失效速度界定，筛选诊断目标车辆；步骤三：利用车辆行驶数据，检测车辆的行为表现，并进行行为异常判定；步骤四：构建贝叶斯网络，利用多检测单元内的车辆行为检测结果对行为异常车辆进行制动失效诊断，并输出诊断结果。本发明可以应用于长下坡路段货运车辆制动失效诊断。
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