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[期刊] 物流技术
[作者]
胡杰 刘志成 杨慧萍 李泽西
为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算法训练得到基于Harr-NMF特征的车辆分类器,对车身进行有效识别。针对实车测试时出现的重复检测、错误检测等问题,进一步优化了算法。测试结果表明,改进后的算法提高了车辆检测率并有效降低了误检率。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡杰 刘志成 杨慧萍 李泽西
为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算法训练得到基于Harr-NMF特征的车辆分类器,对车身进行有效识别。针对实车测试时出现的重复检测、错误检测等问题,进一步优化了算法。测试结果表明,改进后的算法提高了车辆检测率并有效降低了误检率。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李庆中 汪懋华
基于分形图像的自相似特征，提出了一种新的图像边缘检测算法，实验结果证明该算法能有效提取图像边缘，具有较强的抗噪声性能。
关键词：
图像处理 边线检测 分形
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
曾凯 王慧婷
针对种子破损局部特征的检测,提出一种基于多尺度角点准确性检测的簇分类算法。该算法对多尺度破损特征角点分类并进行分类点空间位置和尺度上非最大值抑制确定破损局部结构的簇候选特征点,并以候选特征点来参与特征准确性精化的迭代计算。试验结果表明,该算法去除了常规多尺度角点算法检测破损特征存在的冗余点,有效提高了多尺度下种子破损特征定位准确度,降低了迭代计算的时间复杂度。
关键词：
种子 多尺度 角点 簇分类 破损特征
[期刊] 物流技术
[作者]
张玲玲 贾元华 牛忠海
为科学合理地解决城市道路信号控制交叉口机动车交通流通行能力的计算问题,在分析大量实测数据的基础上,提出了对信号控制交叉口描述强拥挤交通流的当量排队长度模型--OEQL模型和MAEQL模型的修正模型,所建立模型的预测结果更加符合实际交通状况。这些模型的建立,为更精确的描述机动车车流在信号交叉口的状态,优化信号灯配时奠定了基础。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
金伟正 孙原 李方玉
该文基于多分支特征融合的3D目标检测算法将无序的点云划分为规则的体素，利用体素特征编码模块和卷积神经网络学习体素特征，再将稀疏的3D数据压缩为稠密的二维鸟瞰图，最后通过2D骨干网络的粗糙分支和精细分支对多尺度鸟瞰图特征进行深度融合。该文实现了对多尺度特征的语义信息、纹理信息和上下文信息的聚合，得到了更加精确的原始空间位置信息、物体分类、位置回归和朝向预测，在KITTI数据集上取得优异的平均精度，并在保持一定帧率的同时具有较强的稳健性。
[期刊] 物流技术
[作者]
董玉波
提出一种基于可接受阈值的回溯自适应算法,用于解决固定车辆数多车型车辆路径问题,为具有不同装载能力、不同服务费用的固定车辆数车队设计一组最低成本线路集合,计算结果显示了该算法的鲁棒性以及有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李志鹏 于鸿彬 邵宏宇
为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
董兆鹏 岳晓雪 田中旭 侯思凡 姜立盛
基于YOLO的贻贝（Mytilus edulis）识别与检测技术，是实现贻贝分级、分苗等作业环节机械化和智能化的关键。然而，贻贝因外部特征不够清晰明确，给识别准确率的提高带来了挑战。本文提出一种基于改进YOLOv5算法的贻贝目标检测模型（CST-YOLO）。该算法融合CoordAttention注意力机制，以增强特征表达能力；采用SIoU作为边界框回归损失函数，以减少边界框回归损失，提高模型的检测速度；将Head替换为改进的解耦头TSCODE Head来提高检测准确率。并在自制的贻贝数据集上进行算法测试，实验结果显示：相比YOLOv5算法，CST-YOLO算法准确率P提高了0.428%，mAP＿0.5:0.95达到92.221%，提高了1.583%。实验表明CST-YOLO算法在保证检测速度的前提下，有效提高了贻贝目标的检测精度。本研究有助于机器视觉技术在贻贝养殖业自动化与智能化生产加工中的应用。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
傅荟璇 刘凌风 王宇超
3D目标检测结合了深度信息,能够提供目标的位置、方向和大小等空间场景信息,在自动驾驶和机器人领域发展迅速。针对PV-RCNN在3D目标检测时不能够充分适应不同的物体尺度、不同的点云密度、部分变形和杂波等问题,对3D目标检测的任务进行实验研究。通过加入自适应可变形卷积、上下文融合模块和Gumbel Subset Sampling模块来训练层级特征,使得编码关键点自适应地朝着最具有判别和代表性的特征对齐,提高提案框回归精度。实验结果表明,改进后的PV-RCNN 3D目标检测精度得到了提升,尤其是在远距离物体识别和检测方面。
[期刊] 物流技术
[作者]
张迅 刘海东 李丹 杨茹
在快递配送过程中,快递配送中心作为货物集散点,首先要分派车辆到各个配送点(客户)送货和取货,为降低配送成本,提高配送效率,车辆的调度是一个重要的问题。根据快递配送的特点,主要研究的车辆路径问题为配送中心在为各分点进行快递配送时,采用快件送达和收集同时服务的配送策略,假设车辆在各点之间的行驶时间服从正态分布,配送分点有软时间窗约束并且快件收集数量服从泊松分布的条件下,建立了问题的求解模型,并进行了基于遗传算法求解的应用设计。该遗传算法通过基于适应度排名和最佳个体保留的选择策略和自适应交叉概率的参数控制来保证所求结果的优良性,并设计算例用matlab编程进行实验,证明了算法的可行性。
关键词：
快递配送 车辆调度问题 遗传算法
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
姜凌 沈桂兰
本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要。
关键词：
物流配送 车辆路径问题 蚁群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔志周 官东
车辆路径优化研究是一个既有理论和实践意义又富有挑战性的课题。针对该NP难问题,提出了一种改进遗传算法。该算法采用了一种新的编码方式,使得染色体中的每一个基因能代表三层含义;采用了一种与爬山法相结合的混合进化策略。通过性能比较可以看出,在同等计算量情况下,改进遗传算法的优势明显。
关键词：
改进遗传算法 车辆路径优化 混合进化
[期刊] 物流技术
[作者]
任蔚
物流车辆路径优化问题与物流运输成本直接相关,以最小化运输距离为优化目标构建了相应的数学模型,并考虑了配送车辆运输能力限制、车辆最大行驶距离限制、相关的逻辑关系等约束条件。该问题属于NP-hard问题,引入人工免疫算法求解提出的数学模型,并给出了抗体编码、抗体更新算子的设计描述。为了提高求解效率,在算法每次迭代进化的最后一步引入了(1+λ)更新策略。最后,通过算例验证了设计的算法能够有效的求解物流车辆路径优化问题。
关键词：
车辆路径优化 物流配送 人工免疫算法
[期刊] 物流技术
[作者]
王维杰
将VRPTW(Vehicle Routing Problem with Time Window)通过D-W分解划分为主问题为集合划分以及子问题为带资源约束的基本最短路径问题,对子问题以割平面回调形式加入两点加强割集不等式来消除网络流中的子回路,并通过二维车流模型代替分支定界过程求得精确解,对有效的提升算法求解速度提供了一种新思路。
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