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可移动终端室内动态场景下的Wi-Fi、视觉及其融合定位方法

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可移动终端室内动态场景下的Wi-Fi、视觉及其融合定位方法

作者：李凯龙湖南大学

学位级别：硕士

随着物联网时代智慧城市建设的不断推进,室内定位服务需求快速增长。现有Wi-Fi指纹定位方法精度较低,尤其是在室内动态场景下信号易受干扰、存在跳变性,导致其鲁棒性较差。视觉定位具有相对的精度优势,但在室内动态场景中还存在高遮挡... 详细信息

随着物联网时代智慧城市建设的不断推进,室内定位服务需求快速增长。现有Wi-Fi指纹定位方法精度较低,尤其是在室内动态场景下信号易受干扰、存在跳变性,导致其鲁棒性较差。视觉定位具有相对的精度优势,但在室内动态场景中还存在高遮挡、特征稀疏等问题,尤其在低纹理环境性能受限。对此,本文提出了室内动态场景下高精度、实时、鲁棒的Wi-Fi和图像融合定位方法,具体工作及主要创新点如下:(1)对于室内动态场景下的Wi-Fi指纹定位,提出基于粒子群优化算法的多指纹定位框架MF-PSO:针对现场勘测工作量大的问题,提出改进的基于区间随机参数对数正态阴影模型的Wi-Fi指纹地图扩建方法,实现未标定位置的RSS高效预测;针对动态干扰导致性能差的问题,提出基于高斯分布的相似性度量,引入SSD、HLF指纹,搭建了可扩展的混合度量多指纹定位模型,提出自适应贝叶斯异构综合学习粒子群优化算法,实现最优位置估计。实验表明,所提方法的精度与最新文献方法O-Bayes、BOF、UF-ECLS和FCLoc相比分别提高了10.62%、7.99%、12.73%和7.06%。(2)对于室内动态场景下的高精度定位,提出基于Wi-Fi指纹差异性编码的Wi-Fi/视觉混合词袋定位方法:针对遮挡干扰、特征稀疏等问题,引入YOLOv7算法生成行人区域掩膜,提出基于贝叶斯的BOVW-SURF图像定位方法,实现实时、鲁棒的图像匹配定位性能;基于背景特征构建Wi-Fi/视觉混合词袋,融合异构模态数据丰富了位置特征信息,同时解决了Wi-Fi定位精度差和图像定位实时性差的问题。实验表明,所提方法相比占位编码、低通编码和存在性编码在精度上分别提高了7.96%、8.38%和9.15%,平均定位精度达1.47 m。(3)对于室内动态场景下的环境复杂多样性,提出基于多决策的Wi-Fi与图像融合定位方法,集成了本文各定位方案,搭建了鲁棒性更强、精度更高且具备实时性的Wi-Fi与图像融合定位框架,解决了高遮挡、低纹理图像定位困难的问题,优化了融合定位系统性能。实验结果表明,所提方法平均精度达1.34 m,较最新文献的Wi-Fi/视觉融合定位方法提高了10%以上、综合性能更好。

关键词：室内定位动态场景 Wi-Fi指纹视觉词袋行人识别融合定位

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基于信息融合的夜间行人检测技术研究

基于信息融合的夜间行人检测技术研究

作者：赵雷雷河南科技大学

学位级别：硕士

夜间环境下行车,驾驶员仅依靠车灯照射的局部范围观察道路和行人,当驾驶员遇到突发情况时反应时间较短,难以及时作出决策,极易引起交通事故的发生。因此,增强驾驶员在夜间驾驶时的道路环境感知能力,提高驾驶安全性成为重要的研究内容。... 详细信息

夜间环境下行车,驾驶员仅依靠车灯照射的局部范围观察道路和行人,当驾驶员遇到突发情况时反应时间较短,难以及时作出决策,极易引起交通事故的发生。因此,增强驾驶员在夜间驾驶时的道路环境感知能力,提高驾驶安全性成为重要的研究内容。本论文基于毫米波雷达和红外夜视信息融合技术,针对夜间行人进行检测和识别研究,工作内容包括如下:利用毫米波雷达采集车辆前方道路目标信息,通过设定雷达探测范围、目标运行速度及目标反射截面积进行数据预处理,得到初选目标。采用有效周期性方法对初选目标进一步过滤,获取毫米波雷达有效行人目标信息。利用红外图像采集设备采集车辆前方行人信息,并采用预处理方法提高图像质量,通过图像滤波、图像增强及阈值分割三个方面进行优化。在图像滤波中基于中值滤波和优化自适应中值滤波改进自适应优化中值滤波算法;图像增强中基于自适应直方图均衡化和显著性检测利用二者融合来提高目标对比度;在阈值分割中针对Otsu算法进行改进,提出分层分割方法来调整阈值。基于机器学习对红外夜视行人进行识别,利用PCA算法对HOG行人特征进行降维处理,结合优化PSO算法对SVM分类器进行行人检测识别。基于红外夜视与毫米波雷达信息融合,构建空间和时间融合模型,建立融合框架,通过融合策略,利用毫米波雷达和红外夜视系统依据拟定的算法分别对行人进行识别,将毫米波雷达检测的有效行人数据通过搭建的空间坐标转换模型映射到红外图像中,且根据行人的高宽比例在红外图像形成感兴趣区域R1,对于红外图像中目标检测,采用机器学习方法进行识别,获取感兴趣区域R2;最后进行R1和R2匹配研究确定行人目标。

关键词：行人识别毫米波雷达红外夜视仪信息融合 HOG-PCA

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基于深度学习的行人检测与追踪方法研究

基于深度学习的行人检测与追踪方法研究

作者：宋家豪沈阳师范大学

学位级别：硕士

高峰期图书馆人员剧增,获取人流量及检测信息对管理层的统计工作至关重要,传统的人流量统计方法依赖于手动计数或基于规则的算法,会存在误差较大、效率低下等问题。相比之下,深度学习从大量数据中学习到复杂特征表示,可解决光照、遮挡... 详细信息

高峰期图书馆人员剧增,获取人流量及检测信息对管理层的统计工作至关重要,传统的人流量统计方法依赖于手动计数或基于规则的算法,会存在误差较大、效率低下等问题。相比之下,深度学习从大量数据中学习到复杂特征表示,可解决光照、遮挡和姿态变化等多种图书馆复杂场景的检测与追踪问题,为智能场所的人流监控和管理提供高效便捷的方法。面对图书馆密集的人流量和复杂背景,如何高效和快速的对行人进行检测与追踪,是目前智能视觉识别的重点研究方向。因此,本文对密集行人检测与追踪方法进行研究,主要工作内容如下:(1)针对图书馆场景下行人检测算法会出现漏检,追踪速度过慢的问题,提出了一种基于轻量化DeepSort的人流量统计系统。考虑到图书馆场景行人目标密集,行人之间存在自遮挡情况,在进行行人检测与追踪时,常面临目标丢失和算法计算复杂度高导致小设备运行缓慢的问题,因此对其进行合理改进。在检测算法的改进中,采用CIoU损失函数和DIoU-NMS算法。结合ShuffleNetV2算法和DeepSort网络进行轻量化追踪算法设计,减小模型的参数量并保持良好的精确度。实验结果表明,改进后算法可对行人目标进行高效追踪,缩小后的模型体积仅为原模型的5%,改善了对遮挡行人的检测性能,可以较准确地统计出人流量与行速。(2)视觉信息因监控摄像的拍摄角度、光照等影响,会极大干扰行人的检测识别。针对检测算法对小目标行人识别率低、对监控远处视野目标检测精度不理想的问题。提出了一种面向多尺度行人目标的检测算法。在改进的网络模型中,首先通过设计高效的特征融合结构,提高模型对深层特征的感知力;其次引入Res2Net重构算法骨干网络,加强细粒度特征信息利用;最后加入空间金字塔注意力池化网络,强化模型的多层次特征表达能力。在Crowdhuman数据集上对改进算法进行训练和验证,结果表明,经过优化的算法可达到良好的准确性和实时性,可有效应用于高密度的行人检测任务。(3)为更高效地进行图书馆的智能化人流量管理,结合改进的行人检测与追踪算法,并利用行人重识别技术和人脸识别方法,构建一种基于图书馆场景的行人识别与追踪系统。由实验可知,本文所设计的系统对图书馆等实际场景下的人流量统计效果良好,行人身份识别准确率较高,对于现代化图书馆的人流量智能化分析具有重要的参考意义。

关键词：目标检测图书馆行人计数多目标追踪行人识别

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行人检测和姿态估计系统帧数优化

计算机与数字工程 2023年第1期51卷 34-41页

作者：户庆凯万舒畅朱命冬河南工学院计算机科学与技术学院新乡453000

随着机器学习、人工智能、大数据、数字图像等技术的不断发展,基于深度学习的行人检测与姿态估计技术也逐步完善,无论是算法的时效性还是准确性都取得了长足的进步。行人检测及姿态估计在人机交互、视频监控、智慧交通等领域有着重要应... 详细信息

随着机器学习、人工智能、大数据、数字图像等技术的不断发展,基于深度学习的行人检测与姿态估计技术也逐步完善,无论是算法的时效性还是准确性都取得了长足的进步。行人检测及姿态估计在人机交互、视频监控、智慧交通等领域有着重要应用。论文探索了行人检测和姿态估计系统的一种帧数优化策略,很好地适配了各种不同计算性能的机器,避免了帧数与精度之间的不平衡性,并且详细阐述了系统平台搭建过程以及系统参数优化方法,使得行人检测和姿态估计系统在精确度,时效性以及帧率之间达到了一个良好的平衡。论文针对系统默认解决方案不能完美适配在各种不同的计算机上的问题,总结出一套全新的参数优化策略。根据这个方法,当系统运行在不同配置的计算机时,可以很快地找到解决方案。

关键词：深度学习行人识别姿态估计数字图像技术帧率优化

基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计

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计算机时代 2023年第9期 116-119页

作者：郑尚坡陈德富邱宝象张龙浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 万向钱潮股份公司

把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-L... 详细信息

把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-Lite模型相对于原YOLOv5s模型,网络参数量下降了78.26%,模型计算量下降了77.91%,模型内存大小下降了75.52%,检测速度提高了91.67%。综上,本文提出的基于树莓派和轻量化YOLOv5-Lite目标检测网络模型的行人检测系统兼顾了识别准确、适用性好、小型化、成本低等综合性能优势。

关键词：行人识别树莓派 YOLOv5-Lite 目标检测模型部署

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自主式交通系统逻辑架构构建方法

城市交通 2022年第5期20卷 97-105页

作者：陈家涛熊宸邓卓琳周子胜蔡铭中山大学智能工程学院广东广州510006 广东省智能交通系统重点实验室广东广州510006

自主式交通系统(ATS)是未来发展的方向之一,其规划布局需要系统、完备的体系架构进行指导。以ATS服务为基础,围绕人与货物运输过程中如何匹配系统服务、如何实现系统功能两个视角,提出“宏观+微观”双层逻辑架构结构。其中,宏观逻辑架... 详细信息

自主式交通系统(ATS)是未来发展的方向之一,其规划布局需要系统、完备的体系架构进行指导。以ATS服务为基础,围绕人与货物运输过程中如何匹配系统服务、如何实现系统功能两个视角,提出“宏观+微观”双层逻辑架构结构。其中,宏观逻辑架构指导交通系统形成面向具体场景的服务集,串联用户需求与系统功能;微观逻辑架构面向具体ATS服务,解析服务参与组分,基于“感知—学习—决策—响应”的业务逻辑明确系统功能与数据的关系。最后,针对自动驾驶车辆在交叉口的响应场景,以行人识别服务为例构建逻辑架构,验证了构建方法的有效性。

关键词：自主式交通系统体系架构逻辑架构系统服务行人识别

改进YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法

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计算机应用文摘 2023年第14期39卷 133-135页

作者：黄振桂广西民族大学南宁530006

针对多目标因相互交错或被遮挡以及检测目标外观外貌和背景颜色相近等现象,导致目标跟踪的漏检、错检、ID分配紊乱等问题,提出了一种改进YOLOv5和DeepSORT跟踪算法。为加强网络对全局上下文特征的提取能力,文章提出优化DeepSORT的特征... 详细信息

针对多目标因相互交错或被遮挡以及检测目标外观外貌和背景颜色相近等现象,导致目标跟踪的漏检、错检、ID分配紊乱等问题,提出了一种改进YOLOv5和DeepSORT跟踪算法。为加强网络对全局上下文特征的提取能力,文章提出优化DeepSORT的特征提取网络模型,并通过去掉1层卷积层,增加4层残差层以及采用自适应平均池化层和增加网络的深度与宽度,对行人提取更加深层次的语义信息。最后,通过实验验证了DeepSORT目标跟踪算法的优越性,其能够准确地对目标进行跟踪,具有一定的理论探索意义和实用价值。

关键词： DeepSORT YOLOv5 多目标跟踪行人识别

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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基于激光雷达的舞蹈机器人室内行人跟踪方法

计算机工程 2017年第6期34卷 247-252,258页

作者：刘召宋立滨耿美晓于涛王增喜郭凯清研华宇智能机器人(天津)有限责任公司天津300304 清华大学机械工程系北京100084

为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环境分割... 详细信息

为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环境分割,给出基于类簇到激光雷达的距离及行人身体宽度的行人识别方法,并将行人簇的位置作为初始跟踪位置,将激光数据图形化显示,激光数据转换成视频数据,利用粒子滤波算法实现行人跟踪并实时绘制轨迹。实验结果表明,该方法能获得较好的行人识别以及跟踪效果,且实时性较强。

关键词：激光雷达舞蹈机器人 DBSCAN算法行人识别粒子滤波行人跟踪

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基于深度相机的移动机器人自主跟随技术

计算机工程与设计 2020年第2期41卷 562-566页

作者：任恒乐徐方邸霈田大吉中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 沈阳新松机器人自动化股份有限公司中央研究院辽宁沈阳110168

为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提... 详细信息

为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提出一种行人模型来识别行人;利用人工势场法进行路径规划,完成自主跟随任务。实验结果表明,应用该方法移动机器人,在有行人干扰或距离行人较近的复杂环境下能够顺利的完成跟随任务。

关键词：自主跟随行人识别社会力模型人工势场法全向移动平台