王伟
- 作品数：15 被引量：59H指数：4
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学理学更多>>
- 基于SPOC的离散数学翻转课堂教学改革
- 2020年
- 离散数学是计算机类相关课程必不可少的先修课程,但是相比与计算机类其他实践性较强的课程而言,离散数学存在抽象难懂、理论性强等特点,因此在信息化高度发达的今天,目前单一的课堂教学模式已很难适应网络时代成长起来的学生。由此,结合当前流行的SPOC(Small Private Online Course)教学手段,对课程进行了线上线下翻转课堂的教学改革,阐述了离散数学反转课堂的教学基本思路。
- 王伟兰勇张朝阳李颖
- 关键词：离散数学教学改革
- 道路场景下相机自动标定及优化算法被引量：11
- 2019年
- 当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.
- 王伟张朝阳张朝阳宋焕生宋焕生
- 关键词：自标定
- 单目视觉下基于三维目标检测的车型识别方法综述被引量：3
- 2020年
- 近年来,车辆三维检测在无人驾驶及智能交通等领域得到了广泛的关注.但当前基于单目视觉的车辆三维检测车型识别方法并没有完善的总结,因此本文对该类方法进行了综述探讨.首先,将基于三维目标检测的车型识别问题分为粗粒度识别和细粒度识别两大类,接着根据不同的类别分别回顾了每类问题的发展历程,重点阐述了每类问题中代表性算法的核心思想及优缺点,然后介绍了两类问题中一些常用的公开数据集并且对它们的特点进行了对比,最后讨论了基于三维目标检测的车型识别目前还存在的一些问题和未来的发展前景.
- 王伟唐心瑶宋焕生宋焕生
- 关键词：智能交通车型识别
- 自适应地平线约束下的车辆三维检测
- 2024年
- 目前较为常用的基于单目视觉的车辆三维检测方法是目标检测结合几何约束的方法,但是几何约束中消失点的位置对结果影响很大。为了获取更加准确的约束条件,提出一种基于地平线检测的车辆三维检测算法。首先,利用车辆图片获取消失点的相对位置,将车辆图片预处理至合适大小;然后,将经过预处理的车辆图片送入消失点检测网络,获得消失点信息热力图组,回归出消失点信息,并计算得出地平线信息;最后,根据地平线信息构建几何约束,在约束空间内对车辆初始尺寸迭代优化计算精确的车辆三维信息。实验结果表明,所述地平线求解算法能够获得更准确的地平线,与随机森林的方法相比,曲线下面积(AUC)提升1.730个百分点;同时,所提地平线约束能够有效地限制车辆三维信息,与使用对角线和消失点约束的算法相比,车辆三维信息的平均精度提升2.201个百分点。可见地平线可以作为几何约束在路侧单目相机的场景下求解车辆三维信息。
- 王伟赵春辉唐心瑶席刘钢
- 关键词：目标检测消失点地平线
- 单目视觉下基于逆投影空间的车辆细粒度识别
- 2022年
- 当前车辆识别大多采用深度学习方法,直接输入图像数据进行训练以获得车辆分类的深度网络,由于图像本身存在透视形变及尺度变化,因此不得不采取大量不同类型数据进行训练,同时也无法获取车辆相关的物理信息.为了改进上述问题,本文提出基于逆投影空间训练的车辆细粒度识别方法.首先利用标定信息及几何约束,对单目投影下的车辆构建精细化的三维包络框.然后将车辆三维包络展开,获得规范化及标准化的逆投影空间数据.最后利用深度卷积网络对这些展开的规范数据进行训练分类及回归,获得5种常见车辆细分类结果及对应的物理尺寸信息.实验结果表明,与传统端到端的深度学习车辆分类算法相比较,本文算法在利用更少的训练数据的前提下,能有效的提升车辆分类准确率,同时可获取车辆三维物理尺寸信息.
- 王伟唐心瑶田尚伟梅占涛
- 关键词：智能交通
- 高速公路云台相机的自动标定被引量：2
- 2019年
- 目的云台相机因监控视野广、灵活度高,在高速公路监控系统中发挥出重要的作用,但因云台相机焦距与角度不定时地随监控需求变化,对利用云台相机的图像信息获取真实世界准确的物理信息造成一定困难,因此进行云台相机非现场自动标定方法的研究对高速公路监控系统的应用具有重要价值。方法本文提出了一种基于消失点约束与车道线模型约束的云台相机自动标定方法,以建立高速公路监控系统的图像信息与真实世界物理信息之间准确描述关系。首先,利用车辆目标运动轨迹的级联霍夫变换投票实现纵向消失点的准确估计,其次以车道线模型物理度量为约束,并采用枚举策略获取横向消失点的准确估计,最终在已知相机高度的条件下实现高速公路云台相机标定参数的准确计算。结果将本文方法在不同的场景下进行实验,得到在不同的距离下的平均误差分别为4. 63%、4. 74%、4. 81%、4. 65%,均小于5%。结论对多组高速公路监控场景的测试实验结果表明,本文提出的云台相机自动标定方法对高速公路监控场景的物理测量误差能够满足应用需求,与参考方法相比较而言具有较大的优势和一定的应用价值,得到的相机内外参数可用于计算车辆速度与空间位置等。
- 李婵宋焕生武非凡王伟王璇
- 关键词：消失点高速公路
- 交通监控场景下的相机标定与车辆速度测量被引量：12
- 2020年
- 针对交通监控场景中对车辆速度测量的需求,提出了一种相机标定方法和车辆速度测量方案。首先,通过深度学习YOLO检测算法和光流跟踪算法对图像中的车辆目标进行检测和跟踪,根据获得的轨迹集合使用级联霍夫变换计算出道路方向上的消失点,从而检测出道路上的标志线。之后根据消失点和标志线,使用试探焦距思想完成相机标定任务。最后通过计算多帧之间瞬时速度的平均值来实现车辆速度的测量。通过真实交通监控场景的实验结果表明,这种基于消失点的自动相机标定方法具有较好的稳定性和较高的标定精度,能够满足车辆速度测量和实际工程应用的需求。
- 武非凡宋焕生戴喆王伟
- 关键词：相机标定车辆速度消失点交通监控
- 基于CenterNet的路侧单目视角车辆3D形态精确感知被引量：1
- 2022年
- 车辆3D形态的精确实时感知对于智能交通中的车辆行为分析、交通流参数估计等应用和无人驾驶都至关重要,其中,如何克服透视投影的限制,从路侧单目视角下感知车辆3D形态正成为具有挑战的课题之一。为解决这个难题,采取深度网络提取投影特征,结合空间标定模型中的几何约束,实现2D投影至3D空间的3D形态恢复构建。首先,基于前期工作,对道路场景中的相机构建空间标定模型,以获取透视空间的2D-3D互映射矩阵;然后,以当前流行的简洁高效的CenterNet深度网络为基础,设计车辆3D形态投影特征的检测网络,融入多尺度特征融合模块以优化透视投影下不同尺度车辆目标的检测,同时优化高斯凸包热力图以增强车辆目标的特征检测力度,根据先验几何约束设计加强损失函数以加快收敛;最后,通过建立的空间形态几何约束模型,对网络输出特征投影点进行解码,构建出完整的车辆3D形态信息。试验以路侧视角下的BrnoCompSpeed数据集和自制数据集为基础,手工标注满足试验需求的样本目标,并做图像增广以模仿多变的道路监控视角及环境。在试验结果评价中,分别对网络检测结果及最终构建的3D形态进行评价,其中对于网络检测结果,以投影特征构成投影凸包的平均精度为评价指标,交并比(IoU)阈值为0.7时,在BrnoCompSpeed测试数据集上得到AP值为87.35%,召回率和精确率分别为87.39%与90.78%。同时,设计消融试验证明网络改进模块的有效性。对于3D形态构建结果,分别对空间定位、3D尺寸、偏转角及3DIoU等指标都进行定义,并以3DIoU为评价标准,验证多个改进模块及不同视角对于最终精度的影响,最后在BrnoCompSpeed测试数据集中的平均3DIoU达到0.738。设计的网络FPS为27,可满足实时性的需求。
- 王伟唐心瑶崔华宋焕生李颖
- 关键词：交通工程车路协同
- 单目交通场景下基于自标定的车辆三维信息识别算法被引量：7
- 2020年
- 获取车辆的三维信息作为车型精确分类的依据,已成为当前越来越重要的研究方向,但交通场景中的监控相机大多为单目相机,由于透视因素无法直接获取车辆位姿、车辆轮廓尺寸等三维信息.针对上述问题,提出单目交通场景下基于自标定的车辆三维信息识别算法,首先根据典型的交通场景,建立单目相机的摄像机模型以及较稳定的单消失点标定模型,完成摄像机标定;接着使用深度学习卷积神经网络中的YOLO模型对交通场景中的车辆进行二维目标检测.在此基础上,提出对角线和消失点约束的非线性优化求解算法,结合标定信息完成车辆的三维信息识别及最佳三维目标检测.在公开数据集BrnoCompSpeed和实际高速公路场景进行了实验,实验结果表明,该算法在多种交通场景下均能有效识别车辆三维信息,平均识别准确率超过90%.
- 唐心瑶宋焕生王伟张朝阳崔华
- 关键词：摄像机标定
- 计算机组成原理教学改革探索与实践被引量：22
- 2019年
- 基于长期以来对计算机组成原理课程教学内容和教学方法的思考,结合教学实践经验,在分析计算机组成原理课程难学难教原因的基础上,提出进一步凝练关键知识点,提升教学内容的专业水准,介绍在教学活动中通过精心运用多媒体工具、设计微课视频、引进翻转课堂等教学模式进行教学方法创新的探索。
- 兰勇张朝阳王伟张少博
- 关键词：计算机组成原理教学改革多媒体教学
