您的位置: 专家智库 > >

李芳

作品数:4 被引量:34H指数:3
供职机构:中国科学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金北京市科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇智能车
  • 1篇端接
  • 1篇智能车载
  • 1篇智能车载终端
  • 1篇日志
  • 1篇时序数据
  • 1篇数据采集
  • 1篇数据采集系统
  • 1篇疲劳驾驶
  • 1篇终端
  • 1篇终端滑模
  • 1篇终端滑模控制
  • 1篇终端接入
  • 1篇状态观测器
  • 1篇自抗扰
  • 1篇自抗扰控制
  • 1篇联网
  • 1篇路径跟踪控制
  • 1篇面部
  • 1篇接入

机构

  • 4篇中国科学院
  • 3篇中国科学技术...
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 4篇李芳
  • 3篇吴仲城
  • 1篇陈杰
  • 1篇陈杰
  • 1篇李芳
  • 1篇王丽芳
  • 1篇刘静
  • 1篇刘静
  • 1篇张俊
  • 1篇吴艳
  • 1篇吴艳

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇测控技术
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2017
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于Docker的大规模日志采集与分析系统被引量:5
2017年
传统日志分析技术在处理大规模日志时存在效率低、功能简单、实际应用扩展性弱等问题.为解决这些问题,设计了基于Docker的大规模日志采集与分析系统.系统分为数据采集、数据缓存、数据转发、数据存储、数据检索和展示五层,支持从不同数据源采集各种类型的日志,通过Kafka消息队列提供可靠数据传输,利用Elasticsearch实现数据分布式存储和检索,并以可视化方式分析日志.同时采用Docker容器技术实现系统的快速部署和版本控制.该系统具有实时性、可扩展性、易部署等特点.实验结果表明了该系统可行有效,具有良好的实用价值.
罗东锋李芳郝汪洋吴仲城
关键词:DOCKER开源可扩展性
基于驾驶员面部时序数据的疲劳驾驶检测算法被引量:1
2022年
针对传统疲劳驾驶检测方法识别准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种基于CNNs和LSTM的端到端可训练网络,检测驾驶员的疲劳状态。根据驾驶员面部特征点提取ROI,将在其他计算机视觉任务上表现较好的深度网络迁移到疲劳检测任务中,并结合LSTM处理时序数据的能力,提出一种新的疲劳检测网络,该网络能够读入视频流中的时序数据并检测出驾驶员的疲劳状态。实验证明所提方法和模型在公开数据集中具有较高的识别准确率,并且在不同的数据集间具有很好的泛化能力,对于减少路面车祸、保障人身安全具有很重要的意义。
欧阳麟吴仲城张俊张俊
关键词:疲劳驾驶
基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制被引量:24
2019年
针对传统的基于精确数学模型的路径跟踪控制方法很难适应复杂多变驾驶环境的问题,提出一种基于终端滑模控制与自抗扰控制的路径跟踪控制方法.首先,通过构造一个期望偏航角函数能够满足当车辆的实际偏航角趋近于该期望偏航角时其侧向位移偏差趋近于零,从而简化路径跟踪控制;然后,采用扩张状态观测器实时估计系统的未建模动态,同时采用非奇异终端滑模来设计非线性误差反馈律,从而实现偏航角快速、准确地跟踪控制.仿真结果表明,所设计的控制器能够保证车辆稳定行驶的同时快速、精确地跟踪期望的路径.
吴艳吴艳李芳
关键词:智能车路径跟踪控制自抗扰控制终端滑模控制扩张状态观测器
基于Boost. Asio的智能车载终端数据采集系统被引量:4
2018年
随着车联网与大数据技术的发展,车辆管理服务平台架构由传统的分散式、本地化,走向集中式、扁平化,平台端资源消耗越来越大,如何实现海量车载终端数据的高并发实时采集是一个亟待解决的问题。针对该问题,提出基于Boost.Asio网络通信库的解决方案。该方案以前后端分离的方式,将数据采集与数据解析分开实现,利用Boost.Asio的前摄器模式实现高并发的数据采集,利用Kafka消息队列提高系统可扩展性,并结合线程池及智能指针技术,对传统数据采集系统中数据量大、种类多带来的资源占用高问题进行了改进。实验结果表明,该系统在有大量连接的情况下,内存占用较少,连接稳定,数据无丢失,保证了数据采集的质量和可靠性。
刘静刘静吴仲城李芳陈杰
关键词:终端接入
共1页<1>
聚类工具0