环境感知

作品数：1293被引量：5617H指数：30
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基于自监督学习的热成像与激光雷达融合深度补全方法
《仪器仪表学报》2025年第1期170-181,共12页于睿 马国梁 郭健 许立松 
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(24)1023);中央高校基本科研业务费专项(2024301002)资助。
深度补全是一种利用稀疏深度数据生成高分辨率稠密深度图的环境感知技术。然而,现有深度补全算法在昏暗或低照度场景中预测深度图的准确度不足,在极端光照条件下的应用效果较差。针对该问题,提出一种基于自监督深度学习的热成像与激光...
关键词：深度图补全 多传感器数据融合 热成像 自监督学习 环境感知 
基于粒子群的多毫米波安防机器人环境感知方法被引量：2
《仪器仪表学报》2024年第1期90-100,共11页戴虎 郑睿 马小陆 吴敏 
安徽省重点研究与开发计划项目(202004a0502001);安徽省高校优秀青年支持计划项目(gxyq202002);芜湖市重点研发与成果转化项目(2023yf083)资助。
安防机器人常工作于昏暗、烟雾等环境,毫米波有探测这类环境的能力,但其点云是稀疏的,可将多毫米波的点云融合以提高环境感知的能力。点云融合时需要精确的结构参数,针对测量法获取结构参数存在误差的问题,在分析多毫米波点云坐标的基础...
关键词：调频毫米波 安防机器人 粒子群 环境感知 建图 
面向无人艇环境感知的改进型SSD目标检测方法被引量：24
《仪器仪表学报》2021年第9期52-61,共10页孙备 左震 吴鹏 童小钟 郭润泽 
湖南省自然科学基金(2020JJ5672)项目资助。
为了提升无人艇对典型水面小目标感知能力,本文提出了基于多尺度卷积融合结构和空间注意力加强的改进型SSD目标检测算法。首先,对SSD浅层网络进行多尺度卷积融合,提升浅层网络的语义信息;其次,设计空间注意力结构对卷积特征层逐个增强,...
关键词：目标检测 深度学习 视觉注意力 多尺度融合 无人艇 
基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测被引量：43
《仪器仪表学报》2019年第12期143-151,共9页郑少武 李巍华 胡坚耀 
广东省重点领域研发计划(2019B090912001,2019B090912002)项目资助.
随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,...
关键词：激光点云 信息融合 环境感知 车辆检测 
基于连通概率感知的车联网资源优化技术研究被引量：10
《仪器仪表学报》2015年第8期1724-1734,共11页赵海涛 朱洪波 张晖 刘南杰 
国家"973"计划(2013CB329005);国家自然科学基金(61302100;61471203;61201162);中国博士后研究基金(2013M531391);教育部博士点基金(20133223120002);江苏省基础研究计划-重点研究专项基金(BK2011027)项目资助
研究一种自由连通状态下基于车辆速度的多车道连通概率分析模型。该模型主要关注各个路段的连通概率,基于随机过程统计分析理论推导出多车道的道路连通概率。其次,针对单播或多播的端到端的消息分发场景,提出一种基于连通度概率感知的...
关键词：车联网 连通概率 环境感知 资源优化 
无线多媒体Mesh网络容量感知路由优化研究被引量：5
《仪器仪表学报》2013年第6期1201-1208,共8页赵海涛 朱洪波 刘南杰 张晖 
国家自然科学基金(61001077;61101105;61201162);江苏省基础研究计划-重点研究专项基金(BK2011027;BK2012434);江苏省高校自然科学研究基金(12KJB510022;12KJB510020);南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY211007;NY211036);中国博士后研究基金(sdh12007);教育部博士点基金(20123223120001)资助项目
为了实现无线多媒体在高负载率业务下的资源预测和QoS优化,首先利用概率预测的容量感知模型探测MAC层的重传信息,动态感知无线链路的状态,实现高负载业务下的统计的信道容量概率预测。其次,利用跨层设计技术,基于链路状态和节点干扰的...
关键词：无线多媒体mesh网络 容量预测 环境感知 QOS路由 
未知环境下移动机器人自主感知斜坡地形方法被引量：7
《仪器仪表学报》2010年第8期1916-1920,共5页朱江 王耀南 余洪山 王文格 许海霞 
国家自然科学基金(60775047;60835004);国家863高技术研究发展计划(2008AA04Z214);国家支撑计划(2008BAF36B01);教育部博士点基金(200805321020)资助项目
环境感知是实现移动机器人自主导航的基础与根本保证。为了正确感知斜坡地形,分析了其描述模型。根据移动机器人从不同位置观测斜坡时深度信息的变化趋势,确定移动机器人观测斜坡的方向。在此基础上,提出了应用径向基(RBF)神经网络强非...
关键词：移动机器人 环境感知 斜坡地形 RBF神经网络 
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