王列伟
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 供职机构：中国电子科技集团公司第三十八研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于迁移学习的交通场景车辆实时检测算法被引量：2
- 2018年
- 为实现精确实时的车辆检测,本文算法基于迁移学习思想,以深度学习实时检测算法YOLOv2为基础。使用在大规模数据集上预训练得到的分类模型初始化YOLOv2卷积神经网络,搜集交通场景车辆图片并标注后输入该网络利用反向传播进行微调,从而得到最终的车辆检测模型。测试结果表明,本文算法在包含300张车辆图片的测试集中MAP达到0.788,每帧检测平均耗时15ms,满足工程应用实时性要求。
- 商国军杨利红王列伟
- 关键词：车辆检测卷积神经网络
- 一种基于膨胀卷积的人群密度图生成方法
- 本发明公开了一种基于膨胀卷积的人群密度图生成方法，从网络上下载现有的关于人群密度估计的数据库；从现有的数据库中根据人群密度的大小挑选训练样本构建两个新的训练数据库：小人群密度数据库，大人群密度数据库；基于两个新的训练数据...
- 张俊姜少波杨利红甘彤连捷李阳胡博王列伟商国军程剑刘海涛张琦珺陈曦
- 文献传递
- 基于Petri网的道路交叉口建模方法及比较研究被引量：5
- 2018年
- 离散Petri网和连续Petri网的各自优势和缺点明显,前者建模准确但复杂度高,后者复杂度较低但模型不够精确。混合Petri网作为两者的结合,能在一定程度上弥补各自的缺点,非常适合用于道路交叉口系统的建模。但是以往的文献中缺乏纯离散模型和混合模型之间的定量比较。提出了一种自上而下的混合Petri网方法,能够快速建立道路交叉口系统模型;以一个4相位固定相序交叉口为例,建立其混合Petri网模型并与纯离散模型进行了定量的比较与分析。通过对不同系统负载下交叉口内交通流排队长度的仿真,并考察混合模型与离散模型之间的误差变化,在一定程度上为模型选择的合理性提供了定量的依据。
- 王列伟吴朔胡俊华
- 关键词：道路交叉口PETRI网仿真
- 基于MPC的可变相序交通信号优化控制方法被引量：1
- 2018年
- 传统基于固定相序机制的道路交叉口信号控制算法的局限性较大,而使用可变相序信号控制方法则具有更多的优化空间。提出了一种基于混合Petri网的可变相序信号控制模型,该模型充分体现了Petri的特点,结构简单紧凑、直观易懂。基于该模型,交叉口交通信号的优化问题可以直接转化为模型中冲突解决策略的选择问题。使用基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的算法框架,采用滚动优化策略,基于当前系统状态以及整个信号周期内的预测状态设计优化目标函数,算法具有更好的动态适应性,从而达到交通信号的相序及绿灯通行时间的深度优化。以单交叉口4相位信号控制模型为例,使用基于MPC的可变相序优化控制方法,路口平均排队长度缩短了12%。
- 杨利红王列伟
- 关键词：道路交叉口PETRI网模型预测控制信号优化
- 一种3D雷达智能卡口系统及其处理方法
- 本发明属于交通电子与安防监控技术领域，具体涉及一种3D雷达智能卡口系统及其处理方法，包括3D雷达传感器、高清摄像头、前端主机、网络交换机和视频刻录设备，所述3D雷达传感器用于探测车辆的坐标和速度值，并将数据传输至前端主机...
- 王列伟沈炎鑫李鹏甘彤胡涛吴亚峰林家骐
- 文献传递
