改进的道路区域和车道线识别技术应用研究

由于车辆在行驶中会遇到不同路况,从而使得道路检测成为一个难题,为此,本文提出一种应用方向可调滤波器进行车道检测的方法。方向可调滤波器解决了光线变化及阴影对车道线检测的影响,能有效强化车道线信息,去除图像噪声,通过试验验证这种算法能够稳定地对车道线进行识别,准确提取车道线参数,实时性很高。     

结合Hough变换与Kalman滤波的车道线检测方法

车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.     

分段切换模型参数寻优的车道检测算法

车道检测算法的研究是智能车辆基于道路标识线或边界信息自主导航的首要环节。根据道路先验知识和驾驶员视觉处理经验,将道路图像分为近景和远景区域,近景区使用直线模型拟合车道线,远景区切换直线模型或三次曲线模型匹配车道线。融合道路图像的梯度幅值、梯度方向和灰度特征信息,建立概率判别函数,采用基于遗传算法操作的改进粒子群优化算法,快速搜索关于概率函数的最优模型参数,实现对车道的检测。对实际道路图像的试验结果表明,在路面存在阴影、光照不均匀、车辆遮挡以及车道标识线污损情况下,该算法都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性。     

轴注意力引导的锚点分类车道线检测

由于车道线的多样性以及交通场景的复杂性等问题，车道线检测是一项具有挑战性的任务。其主要表现在当车辆行驶在拥堵、夜晚、弯道等车道线不清晰或被遮挡的道路上时，现有检测方法的检测结果并不理想。本文基于检测方法的框架提出了一种轴注意力引导的锚点分类车道线检测方法来解决两个问题。首先是车道线不清晰或缺失时存在的视觉线索缺失问题。其次是锚点分类时用混合锚点上的稀疏坐标表示车道线带来的特征信息缺失问题，从而导致检测精度下降，所以通过在骨干网络中添加轴注意力层来聚焦行向和列向的显著特征来提高精度。在TuSimple和CULane两个数据集上进行了大量实验。实验结果表明，本文方法在各种条件下都具有鲁棒性，同时与现有的先进方法相比，在检测精度和速度方面都表现出综合优势。     

车道线的检测与跟踪技术应用研究

本论文主要介绍了有运动车辆的交通场景中车道线的检测。首先,车道标记的获取是基于颜色信息的,其次,对于有同样颜色标记的区域我们主要利用尺寸、形状和运动信息与真正的车道标记区别。最终准确的获得车道边缘标记。本文中的方法在各种光线条件的检测效果都是很好的,实验结果证实了此方法具有很好的效率。     

Hough变换和最小二乘拟合的车道线协调检测

针对车道线检测的实时性和鲁棒性要求,借助车道线参数置信区间和Kalman滤波器,采用基于Hough变换的车道线参数全局提取和基于最小二乘拟合的车道线参数局部小窗口提取相协调的方法对车道线进行检测.通过设定车道线感兴趣区域,利用改进快速中值滤波、车道线特征滤波、梯度方向角直方图筛选和车道线连通性分析等图像预处理算法削减图...     

多传感器融合的智能车定位导航系统设计

车辆定位导航系统实时、准确获取车辆位置对实现智能驾驶具有重要意义。针对传统定位导航系统存在的精度低、成本高、鲁棒性差等问题，基于GPS/INS(global positioning system /inertial navigation system,全球定位系统/惯性导航系统)、机器视觉和超声波雷达技术，设计了一种多传感器融合的智能车定位导航系统，旨在实现智能车在简单、结构化道路环境下的自动驾驶。利用GPS/INS技术实现智能车地理坐标获取，利用机器视觉技术实现智能车前方车道线检测，利用超声波雷达技术实现道路边沿检测，并对地理坐标、车道线和道路边沿数据进行深度融合，实现车道级定位导航。最后，进行了智能车定位导航现场测试，结果表明该系统满足车道级定位导航性能要求。研究结果表明，在简单、结构化道路环境下，多传感器融合的智能车定位导航系统结构简单，实际运行状况良好，可极大提高定位导航精度。     

基于多尺度信息融合的车道线检测方法

针对超快速车道线检测方法中,其特征提取方法未充分利用低层次特征引起的车道线定位不准问题,提出一种融合多尺度信息的车道线检测方法,将低层次特征中包括的位置信息传递到高层次特征中,丰富高层次特征的语义表达能力。试验结果表明,所提出的方法提高了车道线检测精度。     

一种车辆偏离车道报警系统的图像处理方法

近年来,公路交通事故严重地威胁着人们的生命安全,据统计,约有50%的汽车事故是偏离正常行驶的车道引起的。车辆偏离报警系统会在车辆高速行驶时提醒驾驶员,汽车正在偏离正常行驶的车道,让驾驶员及时纠正行车路线。本文介绍一种车辆偏离车道报警系统的图像处理方法。     

基于复杂环境下的车道线识别

传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫(Hough)变换,但这种算法实时性差、计算量大。该文提出了一种新的基于Hough变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚、白天、有阴影和车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线。该算法为先对原图像进行处理,即为了减少计算量,该算法设置了感兴趣区域(ROI区域),通过转换颜色空间并扫描图像灰度值划分出有阴影的区域,并对其进行处理,判断出最有可能出现车道线的区域,再进行Hough变换,以检测出车道线。试验表明,这种算法的实时性更好,能够成功在复杂情况下检测出车道线。     

经验因素与车道类型对汽车驾驶员变道决策的影响

目的考察驾驶经验与车道类型对驾驶员变道决策的影响以及不同经验驾驶员的眼动注意搜索模式。方法使用Tobii眼动仪和驾驶场景视频收集了35名驾驶员的变道决策反应时、变道频率及眼动数据。结果驾驶经验与车道类型对驾驶员变道决策反应时交互作用显著;驾驶经验、车道类型与兴趣区对驾驶员总注视时间交互作用显著,同时驾驶员前方视野总注视时间对其边侧车道变道决策反应时有负向预测作用。结论中间车道条件下,实习驾驶员变道决策反应时更慢;边侧车道条件下结论相反;中间车道条件下,实习驾驶员对于侧视镜的总注视时间更长;边侧车道条件下,实习驾驶员对于前方视野的总注视时间更长;边侧车道条件下,实习驾驶员对于前方视野注视时间越长,变道决策反应时越快,这可以被视为实习驾驶员变道决策反应时更快的主要视觉注意机制。本研究对驾驶员改善变道行为和安全驾驶具有重要意义。     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

Research on the application of single camera stereo vision sensor in three-dimensional point measurement

A single camera stereo vision sensor model based on planar mirror imaging is proposed for measuring a three-dimensional point. The model consists of a CCD camera and a planar mirror. Using planar mirror reflections of a scene, a picture with parallax is obtained by shooting the target object and its virtual image. This is equivalent to shooting the target object from different angles with the camera and the virtual camera in the planar mirror, so it has the function of binocular stereo vision. In addition, the measurement theory of the three-dimensional point is discussed. The mathematical model of a single camera stereo vision sensor is established, the intrinsic and extrinsic parameters are calibrated, and the corresponding experiment has been done. The experimental results show that the measuring method is convenient and effective; it also has the advantages of simple structure, convenient adjustment, and is especially suitable for short-distance measurement with high precision.     

Building a 3D scanner system based on monocular vision

This paper proposes a three-dimensional scanner system, which is built by using an ingenious geometric construction method based on monocular vision. The system is simple, low cost, and easy to use, and the measurement results are very precise. To build it, one web camera, one handheld linear laser, and one background calibration board are required. The experimental results show that the system is robust and effective, and the scanning precision can be satisfied for normal users.     

Research on real time detection of departure angle for the laser beam through atmospheric channels

The precision of departure angle detection for the laser beam can be improved by optimizing algorithms by which the high precision and stability of the laser beam pointing and tracking would be obtained, namely, improving the performance and accommodation of the free space optical communications. Atmospheric turbulence-induced optical intensity scintillations have a strong impact on the location precision of the laser spot through the atmospheric channels. Consequently, new requests come into view for the optimization of the algorithms. In the paper, the advantages and disadvantages of the traditional centroid method are analyzed. In terms of variations of laser spot, combined with the requests for real-time detection of departure angle, we proposed a new detection method. The edge of the laser spot on the detection sensor was redefined, and then the redefined spot was used to calculate the departure angle of the laser beam. The results of the simulations and experiments show that the precision of departure angle detection has been improved by more than 16%, which could reduce the effect of detection errors on the tracking procedure.     

基于演化博弈论的可变导向车道设置策略研究

可变导向车道的设置，在提高道路通行效率的同时会造成驾驶人情绪紧张或者因不了解路况导致违规甚至发生事故，对交通系统的安全和稳定运行产生负面影响。以交管部门设置可变导向车道的策略选择为研究目标，结合驾驶人走可变导向车道时产生的紧张情绪损失等因素，构建交管部门−驾驶人群体两方博弈模型。采用演化博弈论的方法分析博弈双方选择行为演化和稳定策略，对系统中存在的5个演化均衡点进行分析，得到系统的3种理想稳定状态和相对应的参数条件，为交管部门设置可变导向车道进行策略选择提供理论支撑。     

光重心法在光纤位置检测中的精度研究与应用

为了确保LAMOST(大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜)系统准确运转,需要对其焦面板上光纤的位置进行检测.本文即从实际应用的角度出发,阐述了光重心法在LAMOST光纤位置检测中的精度问题.在理论分析的基础上结合实验,具体研究光斑尺寸、相机光圈、光纤端面的发光强度等检测条件,并详细分析了它们与光重心法自身精度的关系.另外,还揭示了因光强变化而产生的"重心偏移"现象.最终,依据实验结果,为实际检测提供了一个最佳的测量条件.     

一种立体视觉测量高精度标定新方法

提出一种实现通用摄像机标定和现场高精度立体视觉传感器标定的新方法。该方法无需预先给定初始参数,而是根据投影矩阵计算摄像机参数的初始值,结合镜头畸变的标定数学模型,实现通用摄像机标定;在立体视觉传感器三维测量模型基础上,引入目标距离约束建立结构参数标定优化目标函数,从而得到使空间距离偏差最小的最优结构参数,实现传感器现场高精度标定。实验结果表明,上述方法标定精度较高,已标定传感器空间距离测量相对误差小于0.45%。