区域智能交通车辆系统发展及其关键技术综述

综合概括区域智能交通车辆研究中涉及的关键技术,重点介绍了导航控制技术、传感器信息融合技术及通信技术。国内外研究现状表明,区域智能交通车辆系统在区域交通中具有良好的应用前景,是智能车辆领域新的研究热点。     

基于机器视觉的人眼定位算法研究

基于机器视觉的疲劳检测难点是人眼的准确、自动化的定位.针对目前基于红眼效应的人眼定位算法需要手工介入的问题,提出了一种改进算法,采用眼部区域的几何特征和对比度相结合的算法实现了自动化人眼定位,形成了一种基于红眼效应的实时、自动化定位人眼的快速算法.然后构建了一套使用850 nm红外光源的人眼定位系统,实现了快速准确的定位人眼.     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

驾驶员眼椭圆二维正态分布理论解释

本文以二维正态分布理论为依据,解释为什么正常驾驶姿势下汽车驾驶员眼睛位置在车身坐标系中的分布图形呈椭圆形。并说明驾驶员眼椭圆视切比与包含比之间的内在联系。     

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

Hough变换在汽车几何参数视觉测量中的应用

基于视觉伺服的汽车几何参数测量系统中，图像特征点的实时在线识别是其中的关键技术之一。本文应用Hough变换研究了汽车实时车轮图像检测技术。原理性验证试验表明，该方法具有较好的效果。     

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。