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李鑫

作品数:2 被引量:36H指数:1
供职机构:北京工业大学北京市交通工程重点实验室更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇自动识别
  • 1篇行人
  • 1篇施工区
  • 1篇机器视觉
  • 1篇交通工程
  • 1篇交通流
  • 1篇交通枢纽
  • 1篇轨道交通
  • 1篇轨道交通枢纽
  • 1篇安全帽

机构

  • 2篇北京工业大学

作者

  • 2篇陈宁
  • 2篇陈艳艳
  • 2篇李鑫
  • 2篇冯国臣
  • 1篇刘小明
  • 1篇宋程程

传媒

  • 1篇机械设计与制...
  • 1篇公路交通科技

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于机器视觉的安全帽自动识别技术研究被引量:35
2015年
施工区中部分作业人员安全意识缺乏,不佩戴安全帽作业情况时有发生。采用机器视觉的相关方法对安全帽自动识别技术进行深入研究,在图像预处理基础上,首先利用混合高斯模型进行前景检测,然后通过对连通域的处理判断其是否属于人体,最后在定位到的人体头部区域实现安全帽的自动识别。施工区实地实验结果表明,该方法准确率高、环境适应性强,适于在施工区推广应用。
冯国臣陈艳艳陈宁李鑫宋程程
关键词:施工区机器视觉
通道行人集聚型异常事件自动识别算法设计被引量:1
2016年
为了对城市轨道交通枢纽通道内的集聚型异常事件进行合理的疏导和客流组织,保障城市轨道交通枢纽的安全、高效运行,本文提出了一种通道内行人集聚型异常事件的自动识别算法。该算法首先通过对通道客流基础数据平稳性和突变性的分析,创建了一种兼具平稳性和突变性特征的新数据类型,然后基于双截面客流数据设计了自动识别算法的关键参数—偏移空间差值。最后通过对关键参数变化特征的分析,建立了通道行人集聚型异常事件自动识别算法。仿真试验结果显示:该算法的检测精度为100%,反应时间均值为65 s,表明该算法对通道行人集聚事件有极强的自动检测能力和较短的反应时间。
李鑫陈艳艳陈宁刘小明冯国臣
关键词:交通工程自动识别行人轨道交通枢纽
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