一种道路图像破损自动识别系统的设计

为了适应现代公路的高速发展,提高路面检测的工作效率和准确率,取代传统人工检测方法,本文基于CCD摄像机方法设计了一种道路图像破损自动识别系统。系统由图像采集单元、图像处理单元、GPS定位单元组成,其中,硬件设计中包括GPS定位单元、CCD摄像机采集单元、辅助照明单元、UPS电源等;软件设计中包括图像采集程序设计和图像处理程序设计。设计结果表明:通过GPS定位技术和CCD摄像技术能够快速、科学、准确地连续采集路面图片,系统软件能够实现对破损路面图片的自动识别与处理等一系列工作,可以应用到工程实际中。     

基于三维技术的道路综合检测车

研发了基于三维检测技术的道路综合检测车,该检测车可同时开展路面损坏、车辙、平整度、纹理、道路景观等检测任务。路面损坏模块能采集路面灰度图像和横断面三维高程数据并自动识别裂缝、车辙、坑槽等常见病害;独创性地研发了非惯性平整度检测模块,可不受车速变化、车辆振动等因素干扰,准确采集道路纵断面高程并计算国际平整度指数(IRI),当模块纵向安装时还能精确采集道路横断面纹理数据并导出平均断面深度(MPD)。此外,该模块还可检测混凝土路面的错台情况。三维立体相机和激光雷达(LIDAR)构成的道路景观图像模块可采集道路周边环境图像和三维激光点云数据,以实现道路资产的精细化管理。     

桥梁动态挠度图像识别测试技术研究

目前桥梁动态挠度测试技术缺乏比较科学、便捷的手段,鉴于此,开展动态挠度图像识别测试技术相关研究。研究表明,利用相机采集目标部位不同时间的图像,然后将图像经计算机处理分析即可得到挠度变化数据。具体操作为在桥梁结构待测挠度点预先布置好LED灯,采用工业相机在固定参考点采集目标变化图像,通过形心搜索算法来识别LED灯的位置变化,通过计算程序的运行可以自动控制相机测量并自动分析处理数据,实时得到桥梁动态挠度的变化。武汉军山长江大桥为主跨460m双塔钢箱梁斜拉桥,在该桥主跨跨中布置LED灯,应用图像识别测试技术测试其动态挠度,测试结果与该桥已有的健康监测系统测试结果比较一致,验证了动态挠度图像识别测试技术的准确性和可靠性。     

基于计算机视觉的车牌图像采集质量研究模型

为深入研究车牌图像采集质量与摄像机参数的关系,提出了基于计算机视觉的车牌图像采集质量研究模型,对车牌在图像中所占像素点数目与摄像机内参数(分辨率、尺寸、焦距等参数)、摄像机外参数(摄像机与车牌相对空间位置等参数)的关系进行探讨。应用小孔成像原理建立摄像机成像空间模型,通过图像坐标系、摄像机坐标系及世界坐标系定量描述三维空间物体到摄像机像平面的投影关系。以光线良好、图像无畸变等条件为假设前提,进一步探讨摄像机在路侧和路正上方2种安装方式下,分别建立以摄像机为共同原点的摄像机坐标系和世界坐标系,结合2个坐标系之间的旋转矩阵,获取三维空间物体到像平面的定量关系。通过该定量关系,结合2种安装方式下摄像机参数,得出车牌横向像素点数目与摄像机参数的具体关系。后以高速公路收费车道和公路卡口安装的摄像机为例,选取目前几款广泛应用的摄像机,在已知摄像机部分参数的条件下,应用MATLAB仿真环境对车牌横向像素点数目与摄像机分辨率、焦距的关系进行了仿真并分析。研究结果表明:为满足车牌识别要求所需的横向像素点数目150 pixel,随着摄像机分辨率的增加,对焦距的要求逐渐降低;随着摄像机靶面尺寸的增加,对焦距的要求随之增加。以上研究内容为实际应用过程中车牌识别摄像机的选取及设置提供理论依据。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。     

城市道路路基病害快速探测成套系统研究

城市道路路基病害快速探测系统是在多通道地质雷达技术的基础上,集数据快速采集、并行处理、病害自动识别和信息化管理为一体的综合探测系统,拥有多项知识产权,可实现定期对道路进行"体检",做到对病害的动态探测和跟踪,提前发现路基病害,变"被动抢险"为"主动防御"。快速采集系统是集多通道地质雷达、视频图像、GPS定位、测距轮定位等为一体的道路病害雷达探测车,自动化程度高,可实现快速的安装、拆卸和采集。并行处理系统利用基于高性能云平台的分布式数据并行处理机制,构建基于Hadoop的大型分布式数据集的数据挖掘云平台,可实现海量数据的批量化、流程化的快速处理。病害自动识别技术利用核匹配追踪识别算法对路基病害的一般规律进行快速识别。病害信息管理系统采用三层B/S架构模式,高度面向客户、体验感强,实现探测成果的互联共享。     

既有钢管混凝土拱桥实时监测评估系统

既有钢管混凝土拱桥实时监测评估系统是对桥址处的温度场、大桥的交通荷载状况及桥梁的静、动力效应实时监测,评估桥梁主体的运营状况。该系统主要由状态监测、损伤报警和性能评估及辅助决策子系统构成,能自动采集、分析和评估结构各类状态数据;判断异常状态并报警;自动探查采集系统故障;灵活设置数据采集时段,长期全面记录桥梁的受荷及响应历史;适时响应中控中心指令,实时查询、分析桥梁的运营状况。通过计算确定传感器的合理布置位置;远程数据传输采用有线数据传输方式。运行结果表明,该系统实现了既有钢管混凝土拱桥运营状况数据和图像的实时联动采集、实时自动传输及桥梁运营状态的远程实时自动监测、性能评估和安全预警。     

湖北武黄高速多路径识别系统投入试运行

武黄高速今年在蒲团段(G50830KM)、路口段LED显示屏龙门架上(G50825KM)设置了高速公路多路径识别系统。只要车辆驶入安装有该系统的高速公路,该系统即可对通过车辆的车牌、车辆特征图像等信息进行连续实时全天候记录,计算机根据记录图像进行全自动识别,并将结果传送到拆账中心,从而分析、判断车辆的行驶路径。这样一来车主选择行驶了哪些路段便一目了然。此系统不仅使     

基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法

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。     

路面裂缝自动识别的图像增强技术

该文介绍了基于图像处理的裂缝自动识别系统的工作流程和基本功能组成,分析研究路面裂缝图像的退化模型,阐明了影响路面图像的因素以及路面裂缝图像信号构成随机性大、背景与目标对象复杂的特点及实现自动识别的难点;说明了图像维纳滤波的原理和计算过程以及利用维纳滤波进行路面裂缝图像增强的方法,并针对具有代表性的图像进行了实例应用分析.     

多源视觉集料动态图像控制系统设计与实现

采用多源视觉技术,从沥青混合料原材料选取级配设计要求进行集料动态图像采集研究,解决了当前沥青混合料生产中集料级配检测过程滞后、工序复杂、不能实时的监控问题。针对生产现场多料仓集料图像并行实时检测要求,设计了大功率LED光源结合以太网面阵相机多源视觉动态图像采集控制系统。设计了电动分料抽样采集装置、基于PLC的多轴无线运动控制系统、自适应千兆以太网交换机配合光纤收发器的动态图像数据传输系统,解决了多通道数据采集和实时快捷数据存储的可靠性问题,实现了集料动态图像的多相机实时并行采集与处理。试验证明本系统能满足集料级配实时检测精度、可靠性和控制要求。     

一种新型交通标志自动识别系统

道路交通标志自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,本文介绍了一种基于MATLAB的交通标志自动识别方法。摄像机采集道路交通标志图像,输入图像预处理模块后进入计算机,计算机用matlab基于直方图均衡化对图像作预处理改善图像的像质。然后以颜色为依据通过阈值分割的方法提取颜色特征的目标区域。之后通过孤立点和面积去噪去掉一些不必要的干扰提取目标区域。腐蚀,最后与模板库交通标志对比基于特征模板进行识别。     

基于Retinex的低光照车位图像增强

针对自动泊车过程中车载鱼眼相机拍摄的车位图像因低光照环境导致图像整体偏暗、车位信息模糊而无法检测出车位的问题，本文中设计了一种融合限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）和改进单尺度Retinex(SSR)的车位线图像增强算法。首先将鱼眼相机图像畸变矫正后转换生成鸟瞰图；然后使用优化映射函数计算过程的CLAHE算法对鸟瞰图预处理；进而使用基于迭代方框滤波估计入射分量的单尺度Retinex算法增强图像；经过滤波和形态学处理，最后基于亮通道先验将图像灰度化，得到最终的增强结果。本文采集多组低光照场景下单侧鱼眼相机摄取的实际泊车过程视频，截取驶过停车位过程中的单帧图像作为数据输入，并使用一种基础车位检测算法对增强结果进行检测，试验结果表明，经过增强后可被检测出车位的视频帧数量超过90%，且单帧图像增强算法处理时间仅38 ms。     

基于3D空间球面的车载全景快速生成方法

为了高效生成具有低失真度的车载全景,以保证基于此影像信息的辅助驾驶系统的实时性,提出针对运算效率进行优化的车载全景生成方法。首先,利用多扫描线趋近、圆拟合的方法实现鱼眼成像有效区域的准确自动提取,并对参数进行优化以提升算法鲁棒性。基于鱼眼成像有效区域轮廓,计算得到有效区域半径以及圆心。以圆心为原点,半径为单位长度重构笛卡尔坐标系。再基于此坐标系,将鱼眼成像通过经纬映射投射至3D空间球面并在球心建立虚拟相机,利用梯度下降获取视锥体最优旋转角后进行视角重构并成像,直接获取该方向鸟瞰图,实现通过一步变换完成鱼眼校正与逆透视变换,达到提升车载全景影像生成速率与减少图像失真的效果。最后,对图像位置进行配准,使虚拟相机直接成像在指定位置,并对4幅图像进行融合,从而降低由于拼接缝带来的图像信息损失,保证生成的车载全景影像最大程度保留道路信息。研究结果表明:使用该方法在同等硬件平台下,基于标定参数计算生成车载全景影像速率提升接近1倍,从视觉上图像失真程度明显降低;该算法可以提升车载全景生成速率,减少计算资源占用,降低图像失真,从而提升基于车载全景影像的辅助驾驶系统的实时性与可靠性。     

基于图像处理的车辆跑偏自动检测

目前已有的车辆行驶跑偏量测量方法存在精度不够且效率低下的问题,为了改进原有方法,提出一种对车辆跑偏的在线自动检测方法。本系统通过光电开关控制CCD相机采集图像,应用图像处理的方法分割车辆图像,提出一种新的扫描方式来提取关键点用来计算车辆跑偏量。结果显示不仅能够快速计算出车辆跑偏量,而且还能够计算车辆的航向角。该方法具有较强的适用性,在其他相关领域也具有一定应用性。     

基于超声波测距技术的盾构盾尾间隙测量系统研制

盾构施工环境恶劣,为解决人工测量存在安全隐患和采用视觉、激光等间接测量的准确率较低问题,采用超声波传感器设计非接触内嵌式测距模块,研究嵌入式超声波传感器的测距单元、信号处理的采集单元、盾尾间隙测量的显示单元及测量系统工作流程。试验验证和工业性测试结果证明该测量系统精准度较高,满足生产需要,可为K 块的选型提供依据,同时为智能调整盾构姿态提供数据支撑,且有助于盾构的管片自动选型和智能纠偏。     

基于双目视觉的公路边坡表面位移识别方法

针对目前公路边坡位移识别方法的不足,分析了基于双目视觉的公路边坡表面位移识别方法.在边坡表面设置一定数量的监测目标点,利用2台固定的摄像机采集边坡图像,采用亚像素搜索算法提取监测点的图像坐标,通过像平面坐标系、摄像机坐标系、测量坐标系之间的转换关系,计算监测点的三维坐标,识别边坡表面位移,并进行了可行性模拟验证.结果表明:监测点的计算位移值与实际值基本吻合,相对误差为2.02％,9组样本试验的标准差为0.832 mm,测点误差值小于±1,±1.5,±2 mm的比例分别为65％,89％,98％.     

自动泊车控制器硬件电路设计

首先设计泊车控制器硬件系统架构,然后根据泊车功能模块的设计要求,基于原车EPS系统和所选用的单片机设计了泊车测距模块、轮速采集模块、转向控制模块和电源模块的硬件电路原理图,从硬件开发的角度设计自动泊车控制器硬件电路。     

车牌自动识别系统基本原理及其在高速公路中的应用

车牌自动识别系统是一种基于自动检测、图像处理、计算机视觉以及模式识别等技术于一体的智能交通管理系统,在智能交通领域中起着举足轻重的地位。文章在阐述了车牌自动识别系统基本原理的基础上,根据目前我国高速公路实际情况详细介绍车牌自动识别系统在高速公路中的具体应用和在建设中应注意的事项。