袁超
- 作品数：4 被引量：30H指数：3
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 改进蚁群算法的多约束质量最优路径选择被引量：13
- 2016年
- 在交通拥堵日益严重的形势下,当今大众对行车过程中的道路质量评定标准发生了重大变化,如何避开拥堵,寻找最优的出行路径,已成为智慧城市建设大力推进背景下亟待解决的重要科学问题和社会问题.首先,定义了质量最优路径的概念,并构建了多约束质量最优路径模型;然后,为更有效求解该模型实现最优路径选择,在基本蚁群路径寻优算法的基础上,通过增加算法对道路通畅度、道路舒适度、道路费用等路径质量信息的实时感知,改进了状态转移规则中的启发函数和信息素更新算子,提高了算法自适应于路径质量信息的动态调整能力.实验结果表明:文中改进的蚁群算法与其他蚁群路径寻优算法相比,明显提高了路径寻优的正确率和收敛速度,能够更加快速、准确地进行路径选择.
- 马荣贵崔华薛世焦郭璐袁超
- 关键词：蚁群算法信息素更新启发函数
- 利用FCM对静态图像进行交通状态识别被引量：7
- 2017年
- 对交通状态进行准确识别可以主动预警将要进入本路段的驾驶员避开拥堵,以免加重拥堵程度,同时也是科学制定主动交通管理决策的基础,有利于及时疏导拥堵,提高道路运行效率,节能减排.首先从交通监控视频中采集图像,标注道路为兴趣区,并对道路图像做角度和尺度的归一化处理;然后提取兴趣区图像的平均梯度、角点个数和长边缘比例3个特征;最后,利用模糊C均值聚类算法将图片所呈现的交通状态分为畅通和拥堵两种状态.实验结果表明,文中算法可以有效识别图像中的交通状态,正确率达到了94%以上,而且较基于视频的交通状态识别方法,该方法也大大降低了实现成本.
- 崔华袁超魏泽发李盼侬宋鑫鑫纪宇刘云飞
- 关键词：交通图像模糊C均值聚类
- 改进的偏微分扩散方程图像增强方法被引量：1
- 2014年
- 通过改进P-M扩散系数和融入相干增强扩散改善了传统的P-M模型,使得裂缝图像非边缘处以改进后的P-M扩散为主,在边缘处以相干增强扩散为主,达到了对裂缝图像去噪和增强的目的.理论分析和仿真实验表明,提出的方案较传统的P-M模型能使地面图像的特征得到更好的保护,使裂缝更加明显,利用该方法对裂缝图像进行预处理后,提高了路面裂缝目标检测的准确性,体现了该方法的优越性.
- 崔华周婷洁郭璐袁超宋焕生
- 关键词：图像增强偏微分方程P-M模型路面图像
- 多特征多阈值级联AdaBoost行人检测器被引量：9
- 2015年
- 为了满足更快、更准、更鲁棒的行人检测需求,考虑交通监控视频图像质量不高与局部特征不明显的缺点,采用简单的行人特征来实现行人检测。除矩形度、高宽比、轮廓复杂度、宽度比、行人面积特征外,特定选用了对遮挡等干扰具有强鲁棒性的头部圆形度这一简单的局部特征。考虑交通监控视频图像中行人的尺寸变化,引入区域划分策略划分图像区域。兼顾高检测率和低误检率,根据分类误差最小原则与正样本分类率最大原则训练多个单特征多阈值AdaBoost行人检测器。为了优化多个行人检测器级联后的检测性能,在兼顾检测性能和检测速度的基础上,定义了以贡献率作为行人检测器的级联规则,依据贡献率大小确定的级联次序为基于高宽比、宽度比、矩形度、行人面积、轮廓复杂度和头部圆形度的行人检测器,依次进行级联,建立了新的多特征多阈值级联AdaBoost行人检测器。选用3个交通场景对行人检测器进行测试,并与单级AdaBoost行人检测器与现有2种级联AdaBoost行人检测器进行比较。分析结果表明:在3个交通场景的检测中,相比其他几种行人检测器,多特征多阈值级联AdaBoost行人检测器具有较高检测率、较快的检测速度和较低误检率,检测率最低为96.70%,误检率最高为0.67%,检测时间小于5s,满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求。
- 崔华张骁郭璐袁超薛世焦宋焕生
- 关键词：行人检测ADABOOST分类器
