10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.11.016
基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法
传统的定位参数自动测量方法四轮定位能力差,测量结果不准确.为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法.设计了测量框架,由控制模块和控制终端组成,测量工作流程分为建模初始化、数据提取、数据采集以及自动测量四步.与传统测量方法进行对比,由实验结果可知,当提取特征维数为50维时,传统方法的测量精准度在48%左右,所提方法的测量精准度为在90%左右,所涉及的方法能够精准地定位出汽车车轮定位参数,完成参数测量.
车轮定位、自动测量、卷积神经网络、动态检测
26
TK464(内燃机)
2018-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
72-75