查看更多>>摘要：为了提升汽车辅助驾驶系统对前方车辆的检测效果,进一步获取精确的距离信息,本文提出一种改进的YOLOv5s的目标车辆检测算法,并用双目对前方车辆进行测距.以YOLOv5s(you only look once v5s,YOLOv5s)检测网络为基础,首先在网络中引入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)有效提取检测目标的轮廓特征;其次将Neck中PANet网络替换为BiFPN提升特征的融合能力,使用DIoU优化损失函数,增强对车辆检测的准确性;采用SURF算法进行立体匹配,并对特征匹配点进行约束获得最优视差值,最后通过双目视觉测距原理求得前车距离信息.测试表明,在20 m的距离范围内,车辆识别率准确率为92.1％,提升了 1.54％,测距平均误差率为2.75％.
查看更多>>摘要：心率的长期监测对心血管疾病的预防和治疗具有重要意义.当前心率检测常用的监护仪、心电图机、智能手表和运动手环等均属于接触式测量装置,长期佩戴易产生压痕,甚至给使用者带来不适.在非接触测量方面,远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rP-PG)可以通过分析面部视频获取心率,是一种很有潜力的心率长期监测方法.目前,绝大多数对于rPPG的研究都在使用电脑做数据分析,体积过大不易摆放,难以满足医学临床和家庭日常使用的需求.针对这一问题,本文尝试在嵌入式平台上依据rPPG原理实现心率监测.监测系统主要由树莓派4B开发板、相机和触摸屏组成.采用AdaBoost算法实现人脸识别与追踪,选取额头和脸颊作为感兴趣区域(range of interest,ROI),利用巴特沃斯带通滤波去噪,根据POS模型提取BVP波形,对来自不同ROI的BVP波形做盲源分离得到最终的脉搏波,最后利用能谱分析计算心率.实验结果表明本文所研究的系统具有与PC端相同的心率检测准确性和鲁棒性.本文的研究成果可以为心率长期监测设备的小型化和普及做出自己的贡献,也可以为智慧医疗中的远程监测治疗提供有力的保障.
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