基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题，提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先，使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征，将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式；然后，使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合；最后，根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明，该方法的综合路况预警准确率为95.92%，检测速率可达34 ms/帧。     

基于Catmull-Rom样条曲线的弯曲车道线检测研究

车道线检测是智能辅助驾驶系统的关键技术之一。采用图像处理技术检测道路上的弯曲车道线,详细介绍了感兴趣区域的选取、背景减除和二值化提取车道线信息,结合Hough变换和Catmull-Rom样条曲线检测弯曲车道线。结果表明,基于Catmull-Rom样条曲线的算法可以有效地检测弯曲车道线。     

基于CCD参数智能调节的车道线检测

在分析传统Hough变换优缺点后,提出一种基于CCD参数智能调节的车道线检测方法。通过建立图像特征区域,调节CCD的亮度、增益和曝光时间等参数,增强车道线与周围道路的对比度,减少路面噪声;在此基础上提出改进的Hough变换算法,对整幅图像进行种子点的选取与归类,再对每组种子点进行Hough变换,最后通过一定的角度约束提取车辆当前运行车道线。道路试验验证了该方法的有效性、实时性和准确性。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

一种基于卡方统计的弯道识别算法

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。     

车道线识别中的自适应Canny边缘检测及改进研究

针对Canny边缘检测阈值在车道线识别中不易选取的问题,提出了基于Otsu算法实现自适应Canny边缘检测的方法。实验验证表明,其对远视野道路图像可以获得良好的边缘检测效果,而对近视野道路图像效果较差。进一步提出了目标区域补偿策略改进上述算法。结合Hough变换算法,实现了车道线的识别。实验结果表明,改进的算法可以达到实时获取车道线的要求。     

基于Hough变换的车牌倾斜检测算法

典型的角度检测算法是进行Hough变换后寻找最长直线的倾斜角度．一般情况下，待处理图象中未必有明显的较长直线．甚至存在一些对图像进行正确检测的长直线干扰。章介绍了一种基于统计考虑的数据分析思路，以期在基于Hough变换的角度检测算法上取得更高的准确性。     

基于边界点分布特征的夜间道路检测算法研究

提出一种在结构化道路情况下的夜间道路标志线检测算法。选择邻域均值滤波、Sobel算子和最大熵分割算法对道路图像进行预处理。结合道路灰度图像与道路边界图像,分析夜间道路边界点的分布特征,将道路边界点划分为到4个点集。针对虚假道路边界点,应用多方向搜索方法予以消除。选用2D的直线模型,采用改进的Hough变换从预处理后的图像中获取道路几何特征参数,最终检测出道路边界。试验结果表明本算法可靠、有效,户外试验中具有很好的鲁棒性。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。     

基于中介理论的车道线识别方法研究

以中介真值程度的数值化度量为基础,利用单个像素点的真值度,设计了新的图像去噪滤波算法。与经典算法相比,新算法具有较好的视觉效果。通过研究道路图像车道线的特点,采用中介距离比率函数来衡量像素点间相似程度,并设计了相应的图像边缘检测算法。与传统的道路图像边缘检测算法相比,新方法边缘增强效果显著。最后,基于道路直线模型,采用Hough变换实现了车道线的识别。     

微表处技术在高等级公路养护中的应用

微表处技术是高等级公路进行预防性养护最经济有效的手段。该工艺在国外已得到广泛应用,被认为是修复道路多种病害最有效、最经济的途径之一,对改善沥青路面使用性能、延长使用寿命、节约投资,具有十分重要的意义。     

高速公路车辙病害研究

讲述了高速公路上的路面病害之一———车辙的形成、发展、危害,给出了相关部门应该采取的预防和维修治理措施。     

基于信息融合的道路前方车辆识别研究

将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆.首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标.在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数.以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合.试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果.     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

高速公路桥头跳车的探讨

针对高速公路容易产生桥头跳车现象进行分析,提出减少桥头跳车的防治措施并介绍梨温高速公路桥梁台背回填及伸缩缝的施工控制措施和效果。     

机场道面结构安全性能模糊综合评价

应用模糊分析法建立了一个综合评价模型,通过该模型可对机场道面结构的安全性做出定量预估,并可找出影响结构安全的主要隐患和薄弱环节。     

基于ABAQUS的凉水井滑坡稳定性分析

利用大型有限元软件 ABAQUS 对凉水井滑坡段进行了数值模拟分析,通过应力应变场的云图分析,确定边坡的最危险潜在滑动面。依据强度折减法的原理,利用ABAQUS定义场变量为强度折减系数值,通过改变场变量实现摩擦角和粘聚力的折减,得出边坡稳定性安全系数,并对滑坡的整治措施提出建议。     

高速公路生态绿化初探

高速公路生态绿化是高速公路绿化发展的趋势和方向。阐述目前高速公路绿化现状,从生态学的角度提出高速公路生态绿化的发展思路,并对高速公路生态绿化模式进行初步探讨。     

基于CAB气囊展开问题的研究

实车试验出现CAB气囊后腔展开后飘动,扫到假人头部,且气囊后腔展开速度比前腔慢等问题,本文以此为切入点,简述如何通过改变气囊折叠方式、改变气囊花型的方法,改善CAB气囊展开状态的问题。通过此问题的改善,为后续CAB气囊开发提供经验积累。     

基于AFP的航班延误研究

针对现行地面延误策略对航班延误分配不当问题,对限制空域进行了分析,以空域流量策略为基础,分析航班延误的目标和约束条件,建立航班延误模型,采用矩阵的遍历来确认航路.通过算例与地面延误策略进行比较,对采用AFP进行航班延误分配的有效性进行了验证.结果表明,该方法有效减少了航班延误.