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基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。 相似文献
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本文介绍了一种基于计算机视觉的汽车前照灯光束照射方向检测方法,采用面阵CCD摄像机作为视觉传感器,可对远、近光进行检测。论述了系统结构和检测方法,并给出了部分图像处理结果。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(8)
目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法,提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法,并结合ROI区域提取,缩小检测范围。针对车辆检测,提出对车辆检测算法的两级优化:首先利用车辆阴影特征和图像垂直边缘特征融合,生成疑似目标区域,提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法用于改善阴影特征提取的效果;其次,通过HOG特征与Haar-like特征结合,与Adaboost算法联合训练Adaboost级联分类器,生成目标验证区域,并提出基于高斯核函数的核主成分分析法,对图像特征降维处理,改善实时性。基于上述算法优化,对斜向车辆的检测试验结果表明:采用阴影特征与边缘特征融合的优化算法对斜向车辆的识别准确率达90%;在良好天气条件下,HOG+Haar-like融合特征的Adaboost级联分类器检测的准确率达95%;采用核主成分分析降维后检测时间缩短了26%;二者融合的综合效果改善明显。 相似文献
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针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。 相似文献
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混合交通中车辆和行人的检测识别是研究如何让计算机以人的思维方式从视频或图像中将车辆和行人从背景中区分出来。车辆检测与行人检测作为智能交通系统的核心组成部分,具有重大的研究价值与现实意义。本文基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法,通过获取场景中的大量实时图像数据进行多任务深度模型训练,实现复杂交通场景中的车辆检测和行人检测的任务。相比于传统的车辆检测算法和行人检测算法,基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法具有独特的优势:检测的准确性、鲁棒性、实时性可以在一定的条件下达到比较满意的程度。而传统车辆与行人的检测算法,并不能同时在3项指标上达到较好的状态。此外,候选区域的确定避免了穷举式搜索目标,从而节省了大量时间开销。 相似文献
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车辆前方行驶环境识别技术探讨 总被引:1,自引:1,他引:0
基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。 相似文献
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车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。 相似文献
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基于当前智能驾驶背景下道路特征模型的车道线识别现状,对应用于智能汽车的图像预处理中的灰度化处理算法、滤波处理算法和感兴趣区域提取技术分别进行对比分析,研究不同的图像预处理方法在车道线识别算法的应用适用性。对车道线实时提取算法中的边缘检测技术原理、道路特征条件转化算法进行综合运用分析,搭建基于道路特征的车道线识别算法模型,经过在Visual Studio平台验证,算法模型满足智能驾驶汽车车道线识别要求。 相似文献
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在将道路监控视频转单帧后,利用灰度变换、锐化、滤波、二值化等方法对图像进行预处理,以高斯混合模型对图像前景提取,进行边缘检测获取较为清楚的前景车辆图,在摄像机标定基础上,建立路面车辆和图像像素点的映射关系,再以虚拟线在图像上作计数依据,进而获得车流量。同时通过对普通背景差分模型与高斯混合背景模型的比较分析,选用高斯混合背景模型对预处理之后的图像进行背景分割。并结合粘连图像分割和阴影处理算法,对前景图像进行修复,得到良好的前景目标。采用高斯背景模型对样本视频处理,得到了满意的监控分析结果。 相似文献
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介绍了一种车载式道路快速检测与测量技术,该技术综合应用光、机、电、算及“3S”技术,以机动车为平台,装备高分辨率线阵路面图像采集系统、激光结构光三维测量系统、多目CCD立体测量系统、惯性补偿的激光测距系统、GPS/DMI/GYRO组合定位系统等先进的传感器系统以及车载计算机、嵌入式集成多传感器同步控制单元等设备,在车辆正常行驶状态下,自动完成道路路面裂缝、车辙、平整度、道路几何参数及道路沿线设施图像等数据采集。经对比试验证明,该快速道路检测技术与传统的人工检测方式具有良好的相关性。 相似文献
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视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术.中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中闽值分割的最终处理算法。 相似文献
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基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。 相似文献