导读:本文包含了车辆速度检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆检测,自动驾驶,Haar特征,系统实时性
车辆速度检测论文文献综述
张涛,陈万培,乔延婷,陈舒涵[1]（2019）在《一种Haar特征车辆检测速度的提升方法》一文中研究指出车辆检测是实现汽车自动驾驶的前提,同时也是汽车紧急制动系统的首要依据。车辆检测算法的实时性和精确度将影响整个制动系统的性能,直接关系到司机和乘客的人身安全。目前大多使用Haar特征进行车辆检测,该方法在样本充足的情况下有较高的检测成功率,但是涉及到对整张图遍历搜索,大大延长了算法运行时间,降低了系统实时性。在Haar检测基础上,提出了一种优化方法,修改了遍历逻辑,针对检测区域设置特定模型,显着提高了车辆检测算法的运行速度,提高了系统实时性。实际测试结果表明,该算法大大缩减了图像监测时间,由秒级降至毫秒级,满足系统实时性要求。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年05期）
姜尚洁,罗斌,贺鹏,杨国鹏,顾亚平[2]（2018）在《利用无人机多源影像检测车辆速度》一文中研究指出交通在人民生活和社会经济中有着举足轻重的作用。车辆速度检测是智能交通管理系统的重要组成部分。本文提出了一种基于无人机(UAV)多源影像数据进行车辆速度检测的方法,首先,搭建小型无人机多源数据采集平台,获取可见光影像与热红外影像。然后,针对采集的多源数据,采用深度学习框架YOLO(you only look once)进行车辆检测。最后,基于卡尔曼滤波进行车辆跟踪,并根据跟踪结果计算车辆速度。本文利用无人机平台增加监测车辆的灵活性,同时综合使用多源数据,不仅提高车辆检测精度,还可以不依赖光照条件跟踪车辆。试验结果表明,本文方法具有有效性和稳健性,为道路监控管理部门提供一种高效率、机动灵活的监测模式。(本文来源于《测绘学报》期刊2018年09期）
秦孝峰,张龙平,王好德,朱辉[3]（2018）在《基于速度变化率检测的地铁车辆防空转/滑行控制策略》一文中研究指出文章针对传统防空转/滑行控制方法,根据由速度差判断处理空转/滑行所存在的局限性,采用了一种针对速度变化率(即加速度)进行检测的防空转/滑行控制策略。该策略将速度变化率超过限定值时的情况判定为空转或滑行,综合考虑车轮再黏着控制的快速性和列车冲击率,进行输出转矩控制,并在控制过程中时刻进行再黏着检测,以防止电磁转矩不必要的减小。该策略已成功应用于西安地铁自主化牵引系统项目中,试验结果表明该策略正确且有效。(本文来源于《电力机车与城轨车辆》期刊2018年04期）
同志学,赵涛,贺利乐,王消为[4]（2018）在《基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测》一文中研究指出针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度。户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年04期）
罗典媛[5]（2016）在《基于驾驶员脑电信号警觉度检测的车辆速度控制研究》一文中研究指出随着疲劳驾驶引发的交通事故越来越多,以驾驶员为中心的汽车安全问题已经成为影响我国乃至世界道路交通安全的重要问题。开展以驾驶员为中心的汽车主动安全技术已经成为汽车行业一个研究热点,驾驶员警觉度检测设备将会逐渐成为高级驾驶辅助系统的一部分。故论文展开了对以驾驶员为中心的汽车主动安全技术的研究,提出了一种基于驾驶员脑电信号警觉度检测的车辆速度控制方法。学位论文的主要内容和研究工作如下：首先,完成无线可穿戴脑电信号采集器的制作。分析驾驶员脑电信号与疲劳之间的关系,包括脑电信号节律、不同脑区、不同脑电特征与疲劳之间的关系。在此基础上选择合适的脑区,传感器和信号处理设备,完成无线可穿戴脑电信号采集器的制作。然后设计实验完成对驾驶员处于清醒和疲劳状态下的脑电信号的采集。其次,分析脑电信号的干扰类型,采用小波滤波、去噪算法对脑电信号进行去噪预处理。提取脑电信号功率谱密度作为脑电特征用于脑电信号的分类。分析不同数据长度对于脑电特征的影响。而后,提出基于低秩矩阵分解技术的字典学习方法,将原始字典与训练数据集中的元素依次组成新的字典,进行低秩矩阵分解,然后提取出原始字典对应的低秩矩阵作为新的字典,迭代完成之后得到能够表示该类脑电信号的字典。提高了字典对元素的表示能力,减少了对训练数据的敏感性。然后再使用低秩矩阵分解技术进行警觉度的分类。最后,提出基于警觉度的车辆速度控制策略,用于决定什么时候、怎样对车辆进行速度控制(减速、刹车等)。提出基于车辆最小安全距离模型的车辆安全减速／刹车模型,用于计算车辆在速度变化过程中的加速度,防止在对车辆进行速度控制的时候发生追尾事故。最后建立车辆动力学模型对上述方法进行了验证,分析了不同情况下车辆速度变化曲线,得出本文所提出的基于驾驶员脑电信号警觉度检测的车辆速度控制系统有效率性结论。在论文最后,总结了现有成果,并进行下一步工作的讨论。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-05-07）
谭呈祥[6]（2016）在《基于计算机视觉的实时车辆运动速度检测算法研究》一文中研究指出在对比了传统运动车辆实时检测方法的基础上,提出了一种新的G-C二重差分法,将视频流中的某一当前帧与背景帧进行边缘检测,将两帧的结果相减,得到梯度差分,再将此结果与背景颜色差分结果进行"或"运算,提高了车辆存在判断的准确度,此算法可以准确检测出路面运动车辆存在同时有效消除车辆阴影的影响,为后续车辆运动速度的实时检测提供了有力保证。基于运动车辆检测的结果,在VC环境下进行了编程实现,自动检测出运动车辆的实时速度,测试结果表明该算法效果很好。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年09期）
蔡晓禹,张有节[7]（2016）在《基于单地磁的车辆速度检测方法研究》一文中研究指出近年来利用地磁技术进行交通信息检测已发展得较为成熟,但主要应用于停车场车位状态检测,交叉口交通流量和交叉口排队长度数据检测。本文研究提出了一种基于单地磁技术的车辆速度检测方法,利用车辆经过单个地磁检测器引起的不同地磁扰动波形对车型进行分类并建立波形库,通过波形匹配识别经过车辆的车型,由车型确定车辆尺寸长度,结合车辆通过检测器所用时间计算车速。本文对单地磁车辆速度检测也进行了测试,通过与雷达测速仪检测结果对比分析,表明单地磁技术对车辆速度的检测较为稳定,进一步优化后值得推广。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2016年01期）
徐令仪,尹怡欣[8]（2013）在《基于油门踏板位置和车辆速度的道路纵向坡度检测》一文中研究指出道路坡度的在线检测,对于提高智能车辆的行驶安全性具有重要价值。本文提出了一种基于油门踏板位置和车辆速度的道路纵向坡度检测方法。首先,在对车辆受力分析的基础上,建立了车辆运动的动力学模型。然后,推导出了道路坡度角与车辆牵引力和车辆速度的函数。结合车辆牵引力与油门踏板位置的函数关系,则可以获得道路坡度角与车辆油门踏板位置和车辆速度的函数,从而直接由车辆油门踏板位置和两次采样时刻的车辆速度实时计算出道路的坡度角。仿真实验结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《第叁十二届中国控制会议论文集（E卷）》期刊2013-07-26）
袁河洋[9]（2013）在《基于视频的车辆速度检测方法研究》一文中研究指出智能交通系统(ITS)近年来发展迅速,基于视频的交通信息检测技术是ITS中一个重要的组成部分。而车辆运行速度检测,已成为基于视频的交通信息检测研究中的热点。本文研究了两种基于视频的车辆测速方法,并实现了一个车辆速度测量系统。本文的研究工作主要分为以下四个部分：1)给出了一种基于背景差分和帧间差分相结合的运动车辆检测算法。首先,对图像进行像素归类,对归类为背景点的像素利用统计中值的思想进行背景重构。然后,根据帧间差分的方法确定隶属于背景点的变化区域,并对该区域背景更新。最后,进行背景差分及后处理得到准确前景目标。针对阴影去除,给出了一种基于HSV颜色空间和纹理信息相结合的检测算法。2)给出了一种改进的基于运动区域和相似匹配度算子的车辆跟踪算法,并在跟踪的基础上估计出车辆的运行速度。首先采用灰色预测模型GM(1,1)进行目标车辆重心位置的预测估计。然后给出了一种把图像坐标欧式距离作为相似匹配度算子的方法,并依此进行前后帧运动车辆区域特征的匹配,从而实现跟踪,并通过实验验证了速度检测算法可行性。3)设计了一种改进的基于虚拟线圈的车辆速度检测算法。研究了运动车辆的图像距离到实际距离转换的坐标变换模型,并通过在检测区域内设置前后两个虚拟线圈,获取车辆通过两个线圈的时刻,检测车辆运行速度,并通过实验验证了算法的可行性。4)设计实现了一个车速测量系统。整个测量系统包括视频的播放显示模块、背景提取更新模块、目标车辆前景提取模块、目标车辆跟踪匹配模块和车速计算模块。本文深入研究了运动车辆的检测和跟踪算法,并给出了基于目标跟踪的车速检测算法和基于虚拟线圈的车速检测算法,并设计了一个视频测速系统,实验结果表明本文设计的测速系统能够有效进行车速测量。(本文来源于《大连海事大学》期刊2013-05-01）
刘卫华[10]（2012）在《便携式地铁车辆速度检测装置研究》一文中研究指出为了解决对地铁机车速度传感器的检测校验问题,本文介绍了便携式机车速度传感器检测仪的研制原理和研制过程。本文设计了一种基于PWM控制技术的直流伺服电机调速控制系统,及相关信号检测控制系统。(本文来源于《科技资讯》期刊2012年10期）
车辆速度检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
交通在人民生活和社会经济中有着举足轻重的作用。车辆速度检测是智能交通管理系统的重要组成部分。本文提出了一种基于无人机(UAV)多源影像数据进行车辆速度检测的方法,首先,搭建小型无人机多源数据采集平台,获取可见光影像与热红外影像。然后,针对采集的多源数据,采用深度学习框架YOLO(you only look once)进行车辆检测。最后,基于卡尔曼滤波进行车辆跟踪,并根据跟踪结果计算车辆速度。本文利用无人机平台增加监测车辆的灵活性,同时综合使用多源数据,不仅提高车辆检测精度,还可以不依赖光照条件跟踪车辆。试验结果表明,本文方法具有有效性和稳健性,为道路监控管理部门提供一种高效率、机动灵活的监测模式。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆速度检测论文参考文献
[1].张涛,陈万培,乔延婷,陈舒涵.一种Haar特征车辆检测速度的提升方法[J].无线电工程.2019
[2].姜尚洁,罗斌,贺鹏,杨国鹏,顾亚平.利用无人机多源影像检测车辆速度[J].测绘学报.2018
[3].秦孝峰,张龙平,王好德,朱辉.基于速度变化率检测的地铁车辆防空转/滑行控制策略[J].电力机车与城轨车辆.2018
[4].同志学,赵涛,贺利乐,王消为.基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测[J].中国机械工程.2018
[5].罗典媛.基于驾驶员脑电信号警觉度检测的车辆速度控制研究[D].西南交通大学.2016
[6].谭呈祥.基于计算机视觉的实时车辆运动速度检测算法研究[J].现代电子技术.2016
[7].蔡晓禹,张有节.基于单地磁的车辆速度检测方法研究[J].仪器仪表用户.2016
[8].徐令仪,尹怡欣.基于油门踏板位置和车辆速度的道路纵向坡度检测[C].第叁十二届中国控制会议论文集（E卷）.2013
[9].袁河洋.基于视频的车辆速度检测方法研究[D].大连海事大学.2013
[10].刘卫华.便携式地铁车辆速度检测装置研究[J].科技资讯.2012