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1.
车道标识线识别和跟踪方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了得到比较理想的道路图像中车道标识的边缘,文中采用了基于二维直方图熵最大化的车道标识边缘提取方法。对此边缘图像采用定向边界跟踪方法提取出车道标识特征点,对这些特征点采用线性回归技术就可以得到车道标识线参数,从而完成对道路图像中的车道标识线的识别,并且文中还采用了建立梯形的感兴趣区域的办法实现了对车道标识线的实时跟踪。  相似文献   
2.
基于边界提取和跟踪的石块检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了能部分解决基于视觉的石块识别问题,首先利用SUSAN算子对图像进行分割后利用边界跟踪算法进行滤波,确定出原始图像中可能存在石块的区域,对原始图像中该区域利用矩不变法进行分割以缩小可能的石块区域,然后利用Sobel算子对原图像中该区域进行处理,得到该区域梯度图像并对此进行分割和边界跟踪滤波,最后利用投影法确定出原始图像中的石块位置。试验结果表明该方法具有一定的环境适应性和较好的实时性。  相似文献   
3.
基于边界的车道标识线识别和跟踪方法研究   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
在道路图像中,为了得到较理想的车道的标识边缘,该文采用基于LOG算子边缘增强的方法得到梯度图像,利用SUSAN算子对该梯度图像进行分割,实现了车道标识线边界的提取。在分割后的梯度图像中,利用Hough变换提取出车道标识线参数,完成了对道路图像中的车道标识线的识别,采用建立梯形的感兴趣区域的办法,实现了对车道标识线的实时跟踪。试验结果表明该方法具有较强的鲁棒性和较好的实时性。  相似文献   
4.
为了得到较为理想的车道标识线边缘图像以便于更好地对车道标识线进行识别,提出了一种基于熵最大化的边缘提取的车道标识线识别及跟踪方法。该方法结合了基于一维熵最大化分割方法和基于二维直方图的熵最大化分割方法,利用图像变窗口处理技术实现对道路图像中车道标识线边缘的分割,然后利用基于统计的方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪。试验结果表明:该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性。  相似文献   
5.
一台古河矿业公司生产的210型钻孔台车在作业时,其凿岩机频繁出现冲击活塞的换向阀不换向故障。凿岩机冲击换向依靠换向阀来实现,其冲击功率高达2 kW,冲击活塞工作频率高达3 000次/min。在钻孔作业时,通常有2种原因造成换向阀芯卡滞:一是阀芯后端与阀座卡死,二是阀芯与凿岩机中间体阀腔(阀道)卡死。  相似文献   
6.
月球环境感知是未来月球车在月球表面自主导航的关键。石块作为月球表面的一种地理特征,将成为月球车行驶的障碍物。该文从获取梯度图像研究出发,提出了基于最小误差分割原理的石块图像分割方法。在获取分割后的二值化图像中,采用了形态学滤波算子进行去噪,然后利用二值图像投影变换,并参考石块底部阴影位置信息,辅助完成对部分场景下的石块识别和定位。  相似文献   
7.
基于二维类间方差多门限阈值分割的石块识别方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
月球环境感知是未来月球车在月球表面自主导航的关键。石块作为月球表面的一种地理特征,将成为月球车行驶的障碍物。文章从模式识别的分类理论出发,提出了改进的二维类间方差的多门限阈值石块分割方法。在获取分割图像后,利用石块底部阴影信息和原始图像的灰度直方图分布特征,将分割图像二值化。然后,结合形态学滤波算法和二值图像投影变换,实现了对部分场景下的石块识别和定位。  相似文献   
8.
基于分形盒子维数的车辆定位和识别方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
提出了一种基于计盒子维数的方法识别和定位前方的车辆。首先,利用差分和线性滤波获得车辆的水平边缘信息。然后,通过统计法缩小盒子维数的运算区域。最后,通过盒子维数的计算确定车辆的候选区域,并对该区域内的车辆进行定位。同时,利用对称性测度法对定位的车辆进行确认。在不同环境和光照条件下对车辆图片进行测试,表明了该算法具有较好的鲁棒性和可靠性。  相似文献   
9.
强光照条件下车道标识线识别与跟踪方法   总被引:2,自引:1,他引:2  
为了实现强光照条件下车道标识线的准确识别和跟踪,采用基于直方图锥形拉伸算法对原始图像进行处理,以提高图像整体对比度,利用SUSAN算法提取出处理后图像中的边缘,对边缘图像利用定向边界跟踪算法进行滤波,利用Hough变换提取出车道标识线参数完成对道路图像中的车道标识线的识别,最后采用建立梯形感兴趣区域来实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明该方法具有较强的鲁棒性和较好的实时性.  相似文献   
10.
基于二维最大熵阈值分割的坑识别方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
月球环境感知是未来月球探测车在月球表面实现自主导航一个非常重要的环节,坑是月球表面存在较多的一种地理特征,将成为月球探测车导航的障碍物。文章从模式识别的分类理论出发,提出了一种基于二维最大熵阈值分割的地球环境坑检测方法,为将来月球探测车的环境感知模块提供技术参考。首先利用二维直方图熵最大化阈值分割方法将图像二值化,然后结合形态学滤波算法和阈值面积消除法滤除一些噪声,最后对所得到的二值图像进行轮廓提取并在原图上显示,实现了对部分场景下坑的检测。  相似文献   
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