基于滑动窗搜索算法在车道线检测方面的改进

车道线检测在自动驾驶和智能交通系统中扮演着至关重要的角色,它直接关联到这些系统的安全性和有效性。尽管传统的车道线检测算法,如基于边缘提取的方法,已被广泛应用,但它们存在一些局限性。[1]特别是在复杂的道路环境中,这些方法常常难以准确识别车道线,从而影响整体系统的性能。针对这一挑战,本文提出了一种新的车道线待选点提取方法,该方法基于Sobel算子和Hsv颜色空间模型,并结合霍夫变换,形成了一种综合的三模型方法。Sobel算子在边缘检测方面表现优异,能够有效识别车道线的形状和边界;Hsv颜色空间模型则有助于处理在复杂光照和天气条件下的车道线识别;霍夫变换则能在边缘信息的基础上进行直线的检测和确认。这三种方法的结合不仅弥补了单一方法的不足,还大大提升了车道线检测的准确性和鲁棒性。     

基于改进R/S估计算法的网络流量长相关性分析

R/S估计算法被广泛应用于随机信号的长相关性分析,但存在准确性和计算效率不高的缺点,很难应用于信号的长相关性的实时分析.为了提高传统R/S估计算法的准确度和计算效率,基于R/S估计算法中重新标度的方法进行了优化,并采用分数阶高斯噪声序列和真实的网络流量数据对算法进行验证.结果表明改进R/S估计算法在准确度和计算效率上都有明显提升,可以广泛应用于网络流量数据和水纹数据等具有长相关特性的随机信号实时处理.