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在智能车辆的道路检测中,非结构化道路检测的研究处于初级阶段.针对非结构化道路,提出了基于区域生长和边缘检测相结合的检测算法,同时利用数学形态学进行修正,并讨论了对道路的感兴趣区域跟踪. 相似文献
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针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题,采用了单目视觉技术检测结构化道路上的车道线和道路边界.详细介绍了标线灰度特性与道路边缘信息的特征提取,并在此基础上结合公路几何线形进行道路模型匹配.算法整体采用初始检测和后继跟踪的循环处理流程,大大提高了实时性和抗噪性.通过CCD测试结果表明,方法能够快速、准确、同步地检测出车道线和道路边界. 相似文献
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为了提高道路识别的鲁棒性和抗干扰能力,提出了一种道路边缘识别算法。该算法的创新点在于采用自然边界作为道路识别的依据,同时算法也可以将白色路标作为识别道路边缘的标志。由于道路的自然边界不像车道标志线那样容易受到污染,因而使该算法具有了较高的鲁棒性。该算法是采用像素级特征和帧图像特征来识别道路边缘,可称为全局道路边界模型。在模型中由于采用了有关的道路约束条件,因而使得算法具有较好的抗干扰能力。该算法包括初始检测算法和跟踪算法两个部分,其中在跟踪算法中采用感兴趣区域算法(ROI)来限制检测区域,以提高实时性。最后,还提出了一个道路边界可信度检测函数,该函数可以用于计算道路边缘检测结果的可信程度。 相似文献
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随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着日益严重的交通问题。提出了在交通监控中,基于计算机视觉技术来检测运动目标,对目标进行跟踪。并且通过道路检测提取道路边界线、分道线等信息,自动分析机动车辆的运行状态,实现智能交通监控。 相似文献
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研究航空遥感图像中道路准确检测的问题.航空遥感图像中,道路是一类复杂目标.道路目标不同于一般刚体,它难以用固定的参数描述,只能用一些抽象的语句来描述.传统的检测算法多是对一些固定的识别目标完成描述,用道路图像非固定特征参数来完成大量复杂道路目标的检测是非常困难的.提出了一种基于主元分析算法的航空遥感图像中道路检测方法.利用LBP方法进行特征提取,从而获取航空遥感图像中的道路特征,为航空遥感图像道路检测提供准确的数据基础.利用主元分析方法对所有的像素进行重新排列,通过二进制方法描述获取的对比结果,提取动态特征.实验结果表明,算法极大地提高了检测的准确性,使获取的结果与实际道路情况相符. 相似文献
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为了能够提高行驶速度,保障行车安全,提高行驶环境认知,设计了一个基于单目视觉的车辆自适应道路、前车检测、超车指导系统,其主要应用于双车道结构化道路,而且在晴天与阴天不同天气情况下,车道线以及深色、浅色车辆均可识别,并可跟踪、超越前车。实验结果表明,该系统可以应用于不同环境背景下,该系统已通过了远距离自动、安全、准确地检测,并进行了超越前车的仿真实验。 相似文献
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THMR-V道路检测算法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
道路检测是室外移动机器人尤其是智能汽车研究领域的一个重要课题.本文介绍了多功能室外移动机器人THMR-V的道路检测算法,共分为两个部分.结构化道路,采用的是多窗口双阈值法.虽然在该领域已经有许多能够自主驾驶的系统,但很少能有像THMR-V达到150km/h非结构化道路,采用的则是基于数学形态学的区域分割法.文中详细介绍了算法的实现. 相似文献
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基于变形模板和遗传算法的道路检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
道路检测是智能车辆研究的重要内容.道路检测往往受到阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等影响,这些问题导致传统的道路检测算法鲁棒性较差.针对此类问题,本文提出了一种基于变形模板的道路检测方法.首先,对道路边界或标志线进行边缘提取,然后构造了参数可变的道路模型及其同道路边缘轮廓之间的似然函数,最后通过遗传算法搜寻该函数的全局最大值,从而获得参数可变道路模型的最佳参数.仿真实验表明,本文提出的算法对阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等问题均有较好的检测效果. 相似文献