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基于改进SUSAN原则的车辆检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
为解决汽车辅助驾驶系统中目标车辆检测的实时性和鲁棒性问题,提出一种基于单目视觉的车辆检测系统,将改进的SU—SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,即最小核值相似区)算法应用到车辆边缘检测中;采用自适应双阈值法检测车底阴影。结合车道线参数动态规划车辆初始检测区域;在检测区域中,采用改进的SUSAN算法定位车辆边缘,生成车辆假设;最后根据车辆的纹理、形状和位置特征来验证车辆假设;为改善系统性能,采用Kalman滤波算法对检测到的目标进行跟踪;使用实际采集的道路图像序列对系统进行测试。实验表明,该系统能够及时准确地检测前方目标车辆。 相似文献
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一种用于高速公路的快速有效的车道线识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于Kalman预测及逆投影的车道识别技术 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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高速公路车道线检测与跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于交比不变量的摄像机标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决摄像机标定的菲线性优化过程中解的不稳定性问题,针对具有镜头径向畸变的摄像机模型,提出了一种实用的摄像机线性标定方法.该方法利用透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数,基于摄像机成像的单应性矩阵及内部参数的基本约束,线性标定出其他摄像机参数.实验结果表明,该方法标定模板制作简单,速度快,具有一定的鲁棒性,可以满足工业机器视觉的精度要求. 相似文献
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