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新形势下基于电工电子实习课程立体化教材建设: 2022年; 新冠肺炎疫情给高校教学工作带来了挑战,按照教育部“停课不停教、停课不停学”的要求,各大高校安排“正常开学,学生不返校”,全面实施在线教学。电工电子实习针对目前的新形势,加强了立体化教材建设,形成以教科书与教学资源配套、纸质教材与数字化互补的体系格局。在立体化教材建设过程中,坚持将知识系统性与知识发展循序渐进相结合,坚持教材内容逻辑安排和呈现方式立体化,实现教材建设思路立体化、一体化,提高教学效率,满足学生多层次的学习需求。; 徐少华张华伟夏慧雯李娜李雪; 关键词：电工电子实习立体化教材建设

基于虚拟三面体的摄像机与二维激光测距仪外参数最小解标定新算法被引量：10: 2015年; 摄像机与激光测距仪(Camera and laser rangefinder,LRF)被广泛应用于机器人、移动道路测量车、无人驾驶等领域.其中,外参数标定是实现图像与LIDAR数据融合的第一步,也是至关重要的一步.本文提出一种新的基于最小解(Minimal solution)外参数标定算法,即摄像机与激光仅需对标定棋盘格采集三次数据.本文首次提出虚拟三面体概念,并以之构造透视三点问题(Perspective-three-point,P3P)用以计算激光与摄像机之间的坐标转换关系.相对于文献在对偶三维空间(Dual 3D space)中构造的P3P问题,本文直接在原始三维空间中构造P3P问题,具有更直观的几何意义,更利于对P3P问题进行求解与分析.针对P3P问题多达八组解的问题,本文还首次提出一种平面物成像区域约束方法从多解中获取真解,使得最小解标定法具有更大的实用性与灵活性.实验中分别利用模拟数据与真实数据对算法进行测试.算法结果表明,在同等输入的条件下,本文算法性能超过文献中的算法.本文所提的平面物成像区域约束方法能从多解中计算出真解,大大提高了最小解算法的实用性与灵活性.; 胡钊政赵斌李娜夏克文; 关键词：最小解多解问题

基于新工科的电工电子实习教学改革与探索被引量：10: 2019年; 根据新工科建设对于大学生能力的培养要求,电工电子实习进行了针对性的改革。在教学内容上,使用模块化课程列表,实现不同专业的定制化课表;在教学模式上,深入完善混合式教学模式,构建可持续发展的课程资源库;在教学设施上,引进新设备学习新技术;在实验室管理上,实行半开放实验室管理机制,提高实验教学资源的使用率。最终为学生搭建一个具有自身特色且全方面的创新平台,真正达到电工电子实习的内涵,培养具有适应未来工程需求的人才。; 夏慧雯徐少华明宏李娜石道生; 关键词：电子实习教学改革电工工科实验室管理

基于ORB全局特征与最近邻的交通标志快速识别算法被引量：11: 2016年; 交通标志包含重要的交通信息,交通标志的自动识别是智能车辆和智能辅助驾驶系统(advanced driver assistance systems,ADAS)的关键技术,快速和准确地识别交通标志对于安全驾驶意义重大。研究基于ORB算法全局特征的交通标志快速识别算法,ORB是一种局部描述算子,通常用于局部特征的匹配,首先将训练的交通标志图像大小归一化,图像的中心点作为ORB的特征点,通过运用归一化的图像大小作为一个ORB图像块,计算了特征点的描述符并且用它作为全局描述符来进行交通标志的识别。识别阶段,在海明距离的基础上利用最近邻域算法识别出交通标志的类型。最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的优点是所有成功识别出来的交通标志可以作为训练资源被训练数据库利用。利用公开的德国交通标志数据集(GTSRB)对所研究的算法进行测试,算法识别准确率达到91%。一个交通标志的特征提取和识别的平均时间小于2ms。实验结果表明,基于ORB算法全局特征的交通标志快速识别算法能精准、高效地识别交通标志,且鲁棒性好。; 胡月志李娜胡钊政李祎承; 关键词：最近邻算法交通标志识别

面向智能车的地下停车场环视特征地图构建与定位被引量：4: 2021年; 针对地下停车场环境GPS信号缺失的问题,本文在环视特征地图构建的基础上,提出基于二阶马尔科夫模型的粒子滤波定位算法(Markov model-particle filter,MM-PF),实现智能车在地下停车场环境中的高精度定位。在该模型中,环视特征地图节点被定义为粒子,查询图像被定义为观测数据。在状态转移过程中,引入二阶马尔可夫模型,对短时间车辆运动进行建模,构建状态转移模型。利用图像的全局特征建立当前车辆获取的图像与各粒子(环视地图节点)之间的匹配关系,从获取的汉明距离建立粒子权重分布模型,可以大幅提高系统的计算效率。当前车辆的位置由局部特征匹配获得。选取两个典型的地下停车场场景对本文算法进行验证,在选取的两个场景中,本文算法平均定位精度小于0.38 m,定位误差均方差小于0.29 m,定位误差在1 m以下的概率不低于95.4%。试验结果表明:本文所提出的二阶MM-PF算法能够将车辆的运动信息与视觉信息相融合,相较于对比算法,定位精度与稳健性得到大幅提高。; 周哲胡钊政李娜肖汉彪伍锦祥; 关键词：智能车视觉定位粒子滤波算法

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李娜