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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 187 毫秒

1.  一种基于视频实时处理的车道检测算法  
       冯焕清    《计算机应用研究》,2013年第30卷第3期
   提出了一种基于VFW进行视频图像实时采集处理, 并采用扫描线与区域生长相结合的图像分析算法, 实现了道路车道标线的视频实时检测。采用自适应感兴趣区域(AOI)选择以及根据车道状况确定帧处理策略的方法, 使运算速度满足实时要求。    

2.  基于单目视觉的车道线分离警告算法研究  
   徐后杰  李会方  缪国锋《微处理机》,2011年第32卷第3期
   车道线检测技术是自动驾驶领域的研究热点。通过对车道线图像基本特征的分析,研究了一种基于车道线识别的稳健方法。在初始检测部分,图像预处理中采用大津法来适应不同的光照条件,并根据车道线特征进行车道线初始检测。然后,用Hough变换检测车道线。在车道线跟踪部分,用Kalman滤波器预测参数,动态建立感兴趣区域,在此区域搜索车道线。并根据一定的失效判决模块,验证跟踪结果。最后,根据交通工具与车道线之间的距离来判决偏离情况。实验证明,该算法具有较高的实时性和稳健性。    

3.  基于边缘特征的车道偏移检测与预警  被引次数:2
   呼长春  詹永照  刘志强《计算机应用与软件》,2009年第26卷第1期
   车道偏移的检测是智能车辆辅助驾驶系统中的重要技术问题之一.通过基于灰度阈值分割的梯度边缘检测技术,在对路面图像进行边缘检测的同时,配合以路面的灰度信息,准确地分离出车道标志线的边缘,再依此定义车道的跟踪区域--感兴趣区域(ROI),利用车道边缘信息定义边缘分布函数EDF(Edge Distribution Function),通过对跟踪区域中车道线梯度方向的分析,获取两条车道标志线在道路图像中的方向,以此作为车道偏移判断与预警的主要根据.该方法能够有效地抑制图像中非线性物体的干扰,是一种有效、可靠的车道偏移检测与预警方法.    

4.  车道线实时视频流图像实时检测仿真研究  
   王丰元  何施  徐巧妮  钟健《青岛理工大学学报》,2018年第1期
   针对传统车道线检测算法复杂,误检测率低,鲁棒性差等缺点,在电动试验车平台上,构建了车道线检测的硬件平台,为车辆智能驾驶系统提供可靠的车道引导信息,在对车道线检测方法分析的基础上,提出了一种能够根据实时视频流快速准确提取车道线的算法.首先对图像进行分块处理,去除掉与道路无关的区域,缩短数据处理时间,然后对图像进行灰度处理、双边滤波滤除高频噪声,再用最大类间差分(OTSU)方法得到二值图像.应用改进Hough变换检测出车道线.实际图像测试结果表明,此算法能快速准确地检测出车道线,较传统算法有更强的准确性和实时性.    

5.  基于Kalman预测及逆投影的车道识别技术  被引次数:1
   郑榜贵  田炳香  段建民《计算机工程与设计》,2009年第30卷第6期
   针对结构化道路的特点,提出一种实用的基于组合模型的车道线自动识别方法.近视场区域采用Hough变换初始检测车道线,远视场区域采用三次曲线模型拟合车道线.车道跟踪用Kalman预测参数动态建立ROI(region of interest),用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断处用Kalman预测器定位车道线边界,还设计了一个失效判别模块来验证跟踪结果.最后将投影图中检测到的车道线进行逆投影重建,得到实际路面的车道线.实验结果表明,对于不同的车道线种类和在部分车道线被前方车辆遮挡的条件下,该算法均具有较高的实时性和鲁棒性.    

6.  高速公路弯道边界的识别与重建  
   黄晓慧          刘宝印《计算机应用研究》,2012年第29卷第7期
   分析了智能车辆安全辅助驾驶系统中弯道分道线的检测提取方法,提出一种基于道路区域分割的弯道检测新算法,包含道路区域分割和弯道边界检测。在分割出道路区域和天空区域并划定弯道检测的感兴趣区域后,提取分道线候选点,并对候选点进行校正,最终拟合并重建出弯道分道线,且准确判断了车道线弯曲方向。实验证明,该算法的实时性和准确性均高于在整幅图像中提取车道线的传统方法。    

7.  车道线实时检测与偏离预警系统设计与研究  
   李福俊  顾敏明《光电子.激光》,2018年第3期
   为保证交通安全,设计了一种基于单目视觉的车道偏离检测系统,利用 车载前视摄像 头获取图像,实时对动态图像进行处理,在驾驶员非主观偏离车道时进行报警。首先研 究了图像预处 理技术,包括灰度化、截取有效区域、滤波去噪、图像灰度增强、边缘检测和边缘修复功能 。其次对预处 理后的图像进行车道线检测,为有效识别具有车道线特征的图像,提出了一种改进的Hough 变换算法;对 没有车道线特征或车道线特征不明显的图像,采用了动态检测方法。在此基础上,提出 了一种车道线 纠正算法,即四点标定逆透视变换,将车道图像转化为俯视图,建立图像坐标系与实际俯视 坐标系之间的 关系,得到实际车辆的位置和偏移角度,判断该车辆的情况并作出指示。最后,在实际道路 中对设计中关 键技术以及整个系统进行了实验,大量实验结果表明,本文系统能在多种环境的道路中实现 车道线的准确识别和偏移判断,具有良好的实时性和鲁棒性。    

8.  一种用于高速公路的快速有效的车道线识别算法  被引次数:1
   吴晴  田炳香  郑榜贵《计算机测量与控制》,2008年第16卷第11期
   提出了一种针对高速公路的车道线检测与跟踪方法;在图像预处理中采用基于采样的自适应阈值以满足不同光照条件下的使用要求,采用霍夫变换(HT,Hough Transform)进行车道线初始检测,车道线跟踪利用Kalman预测参数动态建立感兴趣区域(ROI,Region of Interest),用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界;设计了一个失效判别模块,验证跟踪结果,当跟踪失败时,重新启动初始检测算法进行识别;实验结果表明,对于不同的车道线种类和在大部分车道线被前方车辆遮挡的条件下,该算法均具有较高的实时性和鲁棒性。    

9.  一种交通监控场景下的多车道检测方法  
   王镇波  余志  赵建华  李熙莹  罗东华《计算机工程与应用》,2012年第48卷第12期
   为自动有效地获取交通监控场景中的多车道信息,提出一种利用骨架化边缘的多车道检测算法,以克服视频处理对固定场景和明确的先验车道位置信息的依赖。算法主要针对静态的交通背景图处理,采用背景提取、滤波和数字形态学预处理等,由Hough变换确定车道位置的骨架线;由行车方向约束车道线角度,利用车道线几何成像特性检测出准车道线,获取车道线和车道区域。实验表明,对不同的交通场景和不同光照条件,该方法能有效检测多车道,鲁棒性强,具有较高的工程应用价值。    

10.  一种对于疲劳驾驶的评估及预警方法  
   姜朝曦  冯琼琳  钱宗亮《自动化博览》,2015年第4期
   本文提出了一种基于多传感信息融合的KEEP-COOL疲劳驾驶安全等级评估及预警方法。主要分为以下几个部分:安全等级的划分方法及预警决策方案、基于驾驶员面部特征的驾驶员疲劳度评估方法、基于车道线数学模型分析的车辆行驶状态评估方法。结合各项检测结果,首先划分出驾驶安全等级,然后根据不同的安全等级做出相应的预警及控制反应。    

11.  应用模糊逻辑的车道线检测方法  
   高德芝  李玮  段建民  郑榜贵《北京工业大学学报》,2011年第37卷第7期
   为了实现受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘增强与车道线检测,提出了一种应用模糊逻辑的图像处理方法检测车道线,通过最大信息熵求取直方图的谷底作为隶属度函数的参数值,利用模糊逻辑增强了车道线像素与柏油路像素之间的对比度.在车道线检测过程中,对预处理后的图像利用HT检测直道,利用3次曲线方程拟合弯道.为了节省数据处理时间,根据上一帧的车道线参数,利用Kalman滤波器动态建立感兴趣区域,并且预测当前帧的车道线拟合参数,实现道路的实时检测.对比分析表明,该算法提高了受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘像素和柏油路像素之间的对比度,强化了车道线边缘信息.车道线检测结果表明,经过模糊逻辑处理能准确提取大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线参数,稳定检测多种光照条件下的车道线.    

12.  基于不变矩特征的车道线图像检测算法  
   卢衍泓《激光杂志》,2015年第2期
   为了提高智能车辆导航系统中的车道线检测正确率,提出一种基于不变矩特征的车道线图像检测算法。首先对原始车道线图像进行预处理,提取感兴趣的区域,得到车道线图像的不变矩特征,然后采用支持向量机对车道线图像不变矩特征向量进行建模,得到车道线的检测结果,最后采用仿真实验对算法的性能进行分析。仿真结果表明,相对于其它车道线检测算法,本文算法不仅提高了车道线检测的正确率,而且获得更高的车道线检测速度,完全能够满足车辆安全驾驶实时性的要求。    

13.  高速公路车道线检测与跟踪算法研究  被引次数:1
   田炳香  郑榜贵  吴晴《现代电子技术》,2008年第31卷第9期
   为提高高速公路上车道线识别的快速性和鲁棒性,提出了一种有效的车道线检测与跟踪方法。采用霍夫变换进行车道线检测,具有较强的抗干扰能力,能够准确地识别车道线。车道线跟踪利用Kalman预测参数建立感兴趣区域,然后用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界。由于搜索限制在预测范围内,提高了搜索精度,减少了搜索范围,保证了实时性能,且对虚线车道线识别特别有效。仿真实验结果表明,对于不同的天气状况和车道线种类,该算法均有较好的识别效果。    

14.  一种基于单目视觉的车道偏离检测与预警方法  
   郭子逸《机械制造》,2012年第50卷第5期
   提出了一种基于单目视觉的车道偏离检测及预警方法.首先通过图像边缘检测、Hough变换以及最短距离加权最小二乘法等步骤求取消失点,然后利用消失点的特性,结合扇形投影法进行道路边界线检测并对车道线进行快速提取,进而获取车道路面信息,最后将车辆当前位置信息与车道路面信息结合起来建立车道偏离预警模型,一旦车辆偏离预定车道即发出预警,从而实现车辆偏离车道的实时监测和预警.实验表明,该方法能够满足结构化道路环境车道偏离检测的要求/是一种有效、可靠的车道偏移检测与预警方法.    

15.  基于分段归类拟合算法的车道检测系统  被引次数:1
   许波文  张建明  刘志强《计算机工程与设计》,2009年第30卷第20期
   丰道检测是车道侧偏检测的前提,是车辆辅助驾驶系统的重要组成部分.通过双阈值法得到二值化图像,将车道图像分为近景和远景两部分,采用分段归类拟合算法,归类相邻像素点,分段拟合同类车道线,分区域连接相似车道线的方法,对直道和弯道进行拟合.实验结果表明,分段归类拟合算法在晴天,强光照等条件下,具有良好的直道和弯道的拟合效果,有较强的抗噪声能力,是一种可靠的实时车道检测方法.    

16.  人机协同下辅助驾驶系统的车道保持控制  
   李进  刘洋洋  胡金芳《机械工程学报》,2018年第2期
   为兼顾驾驶员和辅助驾驶系统在车道保持控制中的优势,根据实时驾驶员操作动作和车辆道路信息对车辆横向安全性进行评价,并对车辆控制权在驾驶员和辅助驾驶系统之间做出实时决策,以实现人机协同控制。在车道识别方面,采用了同帧图像的分区识别、相邻帧图像的车道候选区估计等方法。在车道跟踪控制时,根据车辆横向安全性高低采用不同控制策略,并基于模糊规则确定辅助驾驶控制力度以计算人机协同控制时的实际辅助驾驶控制量。在不同车速和不同道路条件下,采用人工驾驶和人机协同控制两种方式进行车道保持实车试验。试验结果表明,所采用的方法能够有效识别道路车道线,且人机协同控制下的车道跟踪具有较好的精确性和稳定性。    

17.  夜间车道线检测与跟踪算法研究  被引次数:3
   叶庆  赵明辉  李菲  孙晓泉《现代电子技术》,2009年第32卷第13期
   夜间车道线的检测与跟踪是汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间工作的前提.根据夜间车道图像照度低,光照不均匀的特点,提出先进行基于光密度差的对数Prewitt边缘检测,再进行Hough变换检测单帧车道线,最后融合固定区域法和Kalman滤波法预测感兴趣区域跟踪连续车道线的算法.实验结果表明,该算法具有准确、实时的夜间车道线检测与跟踪能力.    

18.  基于激光与视觉的车辆防撞技术的研究  
   朱金荣  汪仲  邓小颖  倪晓武《光电子技术》,2012年第32卷第1期
   提出了一种基于视觉与激光测距相结合的车辆防撞技术.首先采用改进的Hough变换对车道标志线进行检测与提取,根据车辆底部的阴影特征搜寻车辆可能出现的位置;利用边缘检测排除非车辆区域;然后结合车辆在图像中的宽度,利用激光测距传感器对前方车辆动态扫描,计算出两车的车距和相对速度;最后用卡尔曼滤波算法连续跟踪检测到的车辆;实验表明:该方法能够实时有效地检测前方车辆,在高精度汽车防撞系统中具有一定的意义.    

19.  基于RGB彩色通道的结构化道路车道线检测  
   杨智杰《电子科技》,2015年第28卷第1期
   车道线检测是车辆智能辅助系统的重要组成部分,为提高检测准确性,文中采用一种基于RGB颜色特征的车道线检测方法。根据车道线颜色特征设计转移函数标记图像中的车道线区域,并应用基于形态学的边缘检测算法提取车道线边缘,最终检测出车道线。文中算法原理简单,在车道线边缘识别上,具有较高的准确度,对自动车辆车道线检测有一定的意义。    

20.  水平亮度微分在车道线检测中的使用  
   刘振超  孔斌  王俊  黄俊杰《仪表技术》,2012年第7期
   车道线检测是自动驾驶及辅助驾驶中的关键部分。文章介绍一种快速车道线检测方法,该算法通过将原始RGB图像转换至亮度图像,通过水平亮度微分及透视变换找出车道线左右边缘,得到车道线中央坐标,根据Hough变换找出其中平行线段,分段进行直线段连接。实验表明此算法可以快速检测出车道线并具有很好的健壮性。    

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