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吴国星

作品数:6 被引量:19H指数:2
供职机构:南京理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇路面
  • 2篇多传感器
  • 2篇多传感器融合
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇视觉显著性
  • 2篇通行
  • 2篇图像
  • 2篇像素
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇米波雷达
  • 2篇聚类
  • 2篇聚类算法
  • 2篇雷达
  • 2篇毫米波雷达
  • 2篇感器
  • 2篇车辆
  • 2篇车辆检测
  • 2篇传感

机构

  • 6篇南京理工大学
  • 2篇南通大学

作者

  • 6篇吴国星
  • 3篇唐振民
  • 3篇刘家银
  • 2篇赵春霞
  • 1篇胡彬
  • 1篇徐丹
  • 1篇徐威

传媒

  • 2篇华中科技大学...
  • 1篇计算机辅助设...

年份

  • 1篇2017
  • 5篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法
地面智能机器人的可通行区域检测问题,提出一种基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法.利用超像素块作为特征窗口,进行视觉特征的提取,解决了基于矩形块作为特征窗口一大缺陷,即同一特征窗口可能存在多个目标的问题.通过引入超...
刘家银唐振民吴国星
关键词:支持向量机
基于多传感器融合的路面车辆检测
高效地检测路面车辆目标,提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道,利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点,生成稀疏概率图.在图像数据通道,结合稀疏概率图与图...
吴国星赵春霞刘家银胡彬
关键词:车辆检测毫米波雷达视觉显著性多传感器融合
基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法被引量:1
2015年
针对地面智能机器人的可通行区域检测问题,提出一种基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法.利用超像素块作为特征窗口,进行视觉特征的提取,解决了基于矩形块作为特征窗口一大缺陷,即同一特征窗口可能存在多个目标的问题.通过引入超像素,在像素级的尺度上,可通行区域漏检和误检率相对于矩形特征窗口方法大大降低.同时通过采用MVSVM作为分类器,解决了传统的单平面SVM分类器在大规模分类问题中存在的需要较高内存和计算代价以及无法解决例如异或问题等复杂分类问题.在野外实际环境下的实验表明:本方法在可通行区域检测准确率上较以往方法有大幅度提高,能够较好地完成复杂场景下的可通行区域检测.
刘家银唐振民吴国星
智能视频监控下的目标跟踪关键技术研究
视频运动目标跟踪一直以来都是计算机视觉研究领域的热点,它在视频监控、交通监测等方面有着广泛地应用。尽管人们已经提出了许多有效的视频目标跟踪算法,但是在真实复杂的自然场景下进行运动目标跟踪仍然面临着许多困难,如光照变化、目...
吴国星
关键词:最小费用流单目标跟踪多目标跟踪
文献传递
融合多特征与格式塔理论的路面裂缝检测被引量:15
2015年
路面裂缝常常混杂着随机的路面颗粒纹理和自然环境下的多种干扰,基于单一特征的检测方法无法较为准确地提取裂缝,为此提出一种多特征融合与格式塔理论相结合的路面裂缝检测算法.将多尺度局部区域中裂缝的灰度差异、出现概率以及边缘特性作为低层显著特征,根据裂缝纹理的不均匀性,结合裂缝不规则曲线结构的空间延续性,提出一种新的纹理各向异性度量方式(LFIA),以高效削弱噪声点与伪裂缝的干扰;然后引入格式塔理论中的相似性、接近性和完整性原则,采用迭代剪裁预分割LFIA图,基于区域内部以及区域间连接度的裂缝空间一致性增强策略,突出裂缝.在收集的各类裂缝图像数据库上的实验结果表明,该算法抗噪性能好、鲁棒性强;裂缝提取的准确性、完整性要优于已有的算法.
徐威唐振民徐丹吴国星
关键词:格式塔理论
基于多传感器融合的路面车辆检测被引量:2
2015年
为了高效地检测路面车辆目标,提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道,利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点,生成稀疏概率图.在图像数据通道,结合稀疏概率图与图像底层特征,建立视觉显著模型并生成车辆显著图像.在显著图上利用过分割方法快速定位路面车辆的位置.本方法在结构化道路下进行了大量实验,结果表明:本方法有效的克服了基于视觉传感器的车辆检测方法对光照敏感的缺陷,相比于基于单一传感器的车辆检测方法,本文方法具有更高的精确度和鲁棒性.
吴国星赵春霞刘家银胡彬
关键词:车辆检测毫米波雷达视觉显著性多传感器融合
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