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基于深度学习的车道检测方法

基于深度学习的车道检测方法

作者：杜宇风安徽工程大学

学位级别：硕士

车道是规范车辆行驶的重要组成部分,随着智慧交通以及环境感知领域的发展,车道检测是实现高级驾驶辅助系统和自动驾驶的关键技术之一。随着深度学习的不断发展,越来越多的基于深度学习的算法被应用到车道检测,但车道检测依然存在许多不... 详细信息

车道是规范车辆行驶的重要组成部分,随着智慧交通以及环境感知领域的发展,车道检测是实现高级驾驶辅助系统和自动驾驶的关键技术之一。随着深度学习的不断发展,越来越多的基于深度学习的算法被应用到车道检测,但车道检测依然存在许多不足之处。首先,由于车道的外观较为简单,缺乏明显的特征,其他与车道具有相似局部外观的物体很容易干扰车道的检测过程。其次,车道数目和道路变化的不确定性限制了车道检测的准确性和鲁棒性。当车道存在阴影、退化车道标记和车辆阻塞车道时,车道检测的结果往往不能令人满意。为了解决上述存在的问题,提出了两种基于深度学习的车道检测方法。方法一设计出ST-LanNet网络,该网络由两部分组成。第一部分是基于车道边缘提出的车道边缘特征提取网络。该部分采用深度可分离卷积取代标准卷积,以达到降低计算成本的目的;并采用轻量级通用上采样算子(Content-Aware ReAssembly of Features,CARAFE)恢复特征分辨率,使网络变得轻量化,最终生成像素级的车道边缘特征建议图。另一方面,将传统上的基于卷积的车道定位网络替换为基于Swin Transformer的车道定位网络,实现了车道的精确定位,获得了车道定位的特征建议图。最后,通过实验对设计的车道检测网络进行了测试。结果表明,该车道检测网络在处理各种交通场景时具有良好的性能,提高了网络检测的准确性和效率。通过基于两个大规模的公用数据集的大量实验表明,该方法在车道检测方面表现较其他方法相比具有明显优势,尤其在车辆处于复杂场景时,车道检测的鲁棒性更高。本文方法的实验是基于TuSimple数据集和CULane数据集进行的。基于TuSimple数据集进行实验结果表明:对于简单场景,验证准确度为97.46%,测试准确度为97.37%,精确度为0.865;对于复杂场景,验证准确度为97.38%,测试准确度为97.29%,精确性为0.859,运行时间为4.4ms。基于CULane数据集进行实验,结果表明:对于简单场景,验证准确度为97.03%,测试准确度为96.84%,精确性为0.837。对于复杂场景,验证准确度为96.18%,测试准确度为95.92%,精确性为0.829,运行时间为6.5ms。方法二提出ST-MAE网络,将连续的六帧图像序列输入到该网络中。通过ST-LSTM块将连续多帧的驾驶场景通过时间序列建模,由Swin Transformer块组成的编码器提取各帧驾驶场景的图像信息。最后,通过由Swin Transformer块组成的解码器,获得并重建特征以完成检测任务。在两个大规模数据集上的大量实验表明,所提出的方法在车道检测方面优于竞争方法,尤其是在面对挑战性场景时。实验基于TuSimple数据集进行。结果表明:对于简单场景,验证准确度为98.19%,测试准确度为98.07%,精确性为0.898。对于复杂场景,验证准确度为97.94%,测试准确度为97.87%,精确性为0.876。运行时间为5.7ms。实验基于CULane数据集进行。结果表明,对于简单场景,验证准确度为97.86%,测试准确度为97.35%,精确性为0.868。对于复杂场景,验证准确度为97.57%,测试准确度为97.24%,精确性为0.849。运行时间为6.9ms。

关键词：智慧交通环境感知深度学习车道检测 Swin Transformer

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法益修复与功能违法论

中国社会科学 2024年第3期 67-86,204页

作者：杜宇复旦大学法学院上海200438

法益修复在刑法体系上应如何定位?其背后隐含着难得的理论创生契机,即将法益修复置入违法评价之中,由此推动违法论的功能化转向。在功能违法论的构造中,违法性由应罚的违法性与需罚的违法性两个层面组成。前者立足于违法宣告的正当性,... 详细信息

法益修复在刑法体系上应如何定位?其背后隐含着难得的理论创生契机,即将法益修复置入违法评价之中,由此推动违法论的功能化转向。在功能违法论的构造中,违法性由应罚的违法性与需罚的违法性两个层面组成。前者立足于违法宣告的正当性,后者则着眼于违法宣告的现实必要性。两者在审查内容、检验顺序、评价方向等方面具有明显差异,存在着一种既相互补充亦相互限制的协动关系。功能违法论的提出,不但使功能化思考得以体系性贯穿,而且使不同维度的功能化评价得以清晰分离,并与犯罪论阶层妥当配合。

关键词：法益修复功能违法论功能责任论应罚的违法性需罚的违法性

基于深度学习图像特征的动态环境视觉SLAM方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 156-163页

作者：刘冬于涛丛明杜宇大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对... 详细信息

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练,实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配,并且基于全局特征与局部特征,提出基于分级特征的重定位方法,提高系统整体的精度与稳定性,同时具有实时性.在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试,并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试,结果表明:所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征,并且在fr3/sitting_static与fr3/walking_static上表现优于其他两种方法,轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm.最后在真实室内环境下进行了稀疏建图,并且验证了改进的重定位方法的有效性.

关键词：视觉同时定位与地图构建(SLAM) 深度学习注意力多任务蒸馏特征提取

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90后的女儿和60后的父亲

北京文学（精彩阅读） 2024年第1期 162-169页

作者：杜宇日本东京某大学

90后的女儿和60后的父亲将会是怎样的关系和父女形象?代际突显的标题背后涌动的是年轻一代女儿扎心的记忆,是对漆倒无能的父亲刻骨铭心的恨与爱。

关键词： 90后女儿无能刻骨铭心年轻一代父亲

基于MCA-YOLO的轻量级红外实时目标检测算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 35-40,46页

作者：刘冬李庭鑫杜宇丛明大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标... 详细信息

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标准卷积,减少模型参数和计算量;在模型颈部网络中嵌入坐标注意力(CA)模块,增强模型特征提取能力;通过k-means聚类算法重新设计模型Anchor,提高模型检测精度;采用迁移学习策略进行模型预训练,加快模型收敛速度.实验结果表明:提出的检测模型相较于YOLOv4,模型参数量减少81%,检测速度提升47%,检测精度提升6.34%.同时保证准确率和实时性,可以满足军事及安防领域对红外目标进行实时检测的需要.

关键词：红外图像目标检测注意力机制轻量级迁移学习

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面向精细抓取的刚软耦合仿人手作用力优化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 144-149页

作者：李泳耀江磊杜宇丛明中国北方车辆研究所无人中心北京100072 群体协同与自主实验室北京100072 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028 大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法.仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳... 详细信息

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法.仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳定抓取,有效避免手指在抓取过程中使物体产生大变形或抓取失败.实验结果表明:每个手指作用力的测量平均值与理论计算值的绝对误差基本处于0~0.14 N范围,相对误差为0~18.57%范围,所提方法满足了刚软耦合仿人手在精细抓取模式下稳定可靠地抓取不同物体的需求.

关键词：仿人手刚软耦合精细抓取柔顺接触手指作用力优化

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基于光纤陀螺的工程结构形变检测精度分析

中国惯性技术学报 2024年第3期32卷 314-318页

作者：郭朝风浙江大立科技股份有限公司杭州310053

针对光纤陀螺形变检测系统在应用中遇到的形变精度难以评估和运行速度难以选择问题,对形变检测精度和光纤陀螺性能之间的关系进行了分析。从光纤陀螺的工程结构形变检测机理出发,基于光纤陀螺误差模型,分析了光纤陀螺零偏重复性误差和... 详细信息

针对光纤陀螺形变检测系统在应用中遇到的形变精度难以评估和运行速度难以选择问题,对形变检测精度和光纤陀螺性能之间的关系进行了分析。从光纤陀螺的工程结构形变检测机理出发,基于光纤陀螺误差模型,分析了光纤陀螺零偏重复性误差和稳定性误差与形变检测误差的对应关系,在此基础上还仿真分析了检测系统的运行速度与检测精度的关系。仿真结果表明,当运行速度较快时,稳定性误差是影响检测精度的主要因素,当运行速度较低时,重复性误差是影响检测精度的主要因素,若采用中精度光纤陀螺,运行速度2 m/s时,可实现均方根为8.514μm的形变测量精度。研究成果可为光纤陀螺工程结构形变检测技术的工程应用提供理论指导。

关键词：光纤陀螺形变检测运行速度仿真分析

基于属性散射中心卷积核调制的SAR目标识别深层网络

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 443-456页

作者：李毅杜兰周可儿杜宇昂西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

卷积神经网络(CNN)的特征提取能力与其参数量有关,一般来说,参数量越多,CNN的特征提取能力越强。但要学好这些参数需要大量的训练数据,而在实际应用中,可用于模型训练的合成孔径雷达(SAR)图像往往是有限的。减少CNN的参数量可以降低对... 详细信息

卷积神经网络(CNN)的特征提取能力与其参数量有关,一般来说,参数量越多,CNN的特征提取能力越强。但要学好这些参数需要大量的训练数据,而在实际应用中,可用于模型训练的合成孔径雷达(SAR)图像往往是有限的。减少CNN的参数量可以降低对训练样本的需求,但同时也会降低CNN的特征表达能力,影响其目标识别性能。针对此问题,该文提出一种基于属性散射中心(ASC)卷积核调制的SAR目标识别深层网络。由于SAR图像具有电磁散射特性,为了提取更符合SAR目标特性的散射结构和边缘特征,所提网络使用预先设定的具有不同指向和长度的ASC核对少量CNN卷积核进行调制以生成更多卷积核,从而在降低网络参数量的同时保证其特征提取能力。此外,该网络在浅层使用ASC调制卷积核来提取更符合SAR图像特性的散射结构和边缘特征,而在高层使用CNN卷积核来提取SAR图像的语义特征。由于同时使用ASC调制卷积核和CNN卷积核,该网络能够兼顾SAR目标的电磁散射特性和CNN的特征提取优势。使用实测SAR图像进行的实验证明了所提网络可以在降低对训练样本需求的同时保证优秀的SAR目标识别性能。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别卷积神经网络(CNN) 属性散射中心(ASC) 卷积核调制

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面向多弹协同的末段弹道制导技术研究

面向多弹协同的末段弹道制导技术研究

作者：杜宇中北大学

学位级别：硕士

随着反导反箭体系的日益完善,传统单一制导弹箭作战模式已无法满足作战任务需求,为突破敌方防御系统对目标造成有效毁伤,各国纷纷对多弹协同作战展开研究。本文以多弹协同为背景需求,首先建立制导弹箭飞行动力学模型,对弹箭的末段弹道... 详细信息

随着反导反箭体系的日益完善,传统单一制导弹箭作战模式已无法满足作战任务需求,为突破敌方防御系统对目标造成有效毁伤,各国纷纷对多弹协同作战展开研究。本文以多弹协同为背景需求,首先建立制导弹箭飞行动力学模型,对弹箭的末段弹道制导技术展开研究,实现了落角、时间以及落角时间多约束的制导。在此基础上研究了多弹多约束的时空协同制导方法,针对同一攻击位置以及不同位置实现了协同攻击。具体研究内容如下:（1）首先定义了描述制导弹箭运动的坐标系及相互转换关系,建立弹箭六自由度飞行动力学和运动学模型,并对弹箭飞行的全段弹道特性进行分析,依据实际弹道确定末段控制的起始高度、速度以及弹道倾角。（2）在对比分析计及重力补偿的比例导引法与常规比例导引法基础上,设计了角度误差反馈项,得到了计及重力补偿的落角约束比例导引律,实现了大落角攻击。同时将时间误差作为反馈项,分别构建了横向偏置项攻击时间约束制导律（HOITCG）、纵向时间约束制导律（LOITCG）、纵横向双通道时间约束制导律（DOITCG）,DOITCG在时间误差允许范围内,需用过载相对较小且末速度较大。（3）以需用过载最小为目标函数,建立了DOITCG制导律的优化模型,基于遗传算法对导引系数、及时间误差比例系数6)1、6)2进行了优化,时间约束为85s时最大法向需用过载由1.8减少到1.427,减小20.7%。在此基础上,针对有限可用过载,研究了DOITCG制导律可约束的时间范围。（4）以最小控制能量为目标函数、导引系数和时间误差比例系数为设计变量,构建了落角与时间约束制导律优化模型,采用遗传算法进行了优化,基于此建立了多弹协同制导方法。针对同一攻击位置以及不同攻击位置实现了大落角约束下的时间协同,时间误差均小于0.2s。最后基于数字地球实现了多弹协同攻击的视景仿真。本文研究成果能为面向多弹协同的末段弹道制导提供技术参考。

关键词：制导律落角约束攻击时间约束遗传算法优化多弹协同