成像偏振在车道线检测与识别中的应用

复杂环境下的车道检测是目前智能车和辅助安全驾驶研究的难点和热点. 针对外部复杂的道路环境,将光学偏振理论引入传统的车道检测技术,提出了一种基于成像偏振的车道线检测方法. 通过对车道线图像基本特征的分析,首先采集3个角度的特殊环境道路偏振图像,获得偏振度图像;然后对偏振度图像作二值化和图像感兴趣区域的划分;再根据车道线边缘的直线特性,进行道路图像的边缘检测从而可以获得车道边缘;最后通过Hough变换原理提出了改进的Hough算法,并得以实现检测出车道标线,计算出汽车行驶偏角. 通过仿真和实验验证表明,该方法能够准确地检测和识别出复杂环境下的车道线,车道线的检测偏角与实际偏角之间的误差小于0.3°.      

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.      

基于改进梯度相似度核的交通图像去雾算法

雾霾天气下,交通图像采集设备获取的降质图像含有较多噪声,图像边缘不突出,整体偏暗且对比度不高,灰白不清。针对传统交通图像滤波和去雾算法存在着滤波效果和边缘保持能力不能兼顾,容易出现噪声斑块,导致去雾后图像质量较低的问题,在传统梯度双边滤波基础上,设计了一种新的梯度相似度核,提出了基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像去雾算法。新算法首先将采集的含雾图像转换到Lab颜色空间,提升色域宽度,再利用改进梯度相似度核和空间相似度核分别计算图像中每一像素点与滤波框内临近像素点的梯度相似度和空间相似度权值,根据权值对图像进行滤波处理,然后将其转换到RGB颜色空间。最后根据大气光散射模型和暗通道先验原理,对滤波后的交通图像进行去雾处理,得到复原图像。试验结果表明：与传统双边滤波和梯度双边滤波算法相比,使用新算法处理后的复原图像峰值信噪比、归一化灰度差平均提升了13.25%、9.41%和21.76%、22.7%。新算法在保证了滤波效果,避免“噪声斑块”的同时,能够尽可能保持图像边缘细节信息,提升了雾霾天气下交通图像的去雾质量,对加强交通监控,保障交通安全有十分重要的应用价值和现实意义。     

基于SVM-BP降雨型黄土滑坡灾害安全评价模型研究

地质滑坡灾害的监测预警体系中存在地质灾害调查、数据监测和预测预警环节融合度不够、相互分散、结果评价缺失等缺点。针对降雨型黄土滑坡灾害监测预警中存在的实际问题与不足，结合多源信息和智能风险评估，提出一种准确率高且可快速评价坡体安全性的基于SVM-BP的地质灾害安全评价混合模型。以降雨型滑坡地下水监测为主，以外部诱发因素为辅，在完成滑坡形变监测、风险源辨识和搭建监测预警云平台系统的基础上，以坡体含水率易诱发边坡骤发式瞬间失稳为出发点，实现了对降雨型危险坡体的实时监测与动态安全性评价。试验数据来源于西安市某地实测数据。首先确定滑坡风险评价指标体系，并基于灰色综合关联分析法和模糊层次分析法完成初步数据筛选，然后利用SVM分类器和BP神经网络模型分别完成数据判断和评价分类，建立基于SVM-BP的安全评价混合模型。在实际工程中坡体大概率为安全状态，这使得评价模型的SVM分类器具备运行时间短、满足快速性要求的特点；BP神经网络模型能够增加对于危险状态识别的敏感度，可提高整个评价模型的准确率。对危险坡体实测数据和系统功能试验验证表明：该评价模型的准确率达到99.94%,运行时间为0.032 9 s,满...     

深水钢悬链线立管穿越转移作业仿真平台设计

采用三维多体动力学引擎实现海洋结构物模型和场景驱动，并基于高层体系结构（HLA）完成仿真平台的设计，同时选取海洋工程作业仿真软件验证仿真平台的计算精度，按照实际工程环境条件对作业过程进行联合预演及分析，结果表明：仿真平台能够处理复杂系统的多人协同操作、实时人机交互、作业场景可视化及海洋结构物间的动力学耦合作用等重要问题，可有效用于深水立管穿越转移作业的仿真演练。     

交通图像大气加雾模型设计与评价

针对数字孪生过程中，交通雾霾图像的采集受天气限制，数据库获取困难导致样本不足等问题，提出了一种新的大气加雾模型，并用于扩展不同浓度的交通雾霾图像数据库。首先，结合暗特征原理，求解大气光值，并提出了一种基于区域方差的大气光补偿方法来获取大气光估计；其次，利用颜色衰减先验估计场景深度，求解初始透射率；然后构建了图像大气加雾模型，将计算的大气光估计与大气加雾透射率代入模型，并利用雾霾系数调整加雾浓度；最后设计了多组交通视频加雾实验并进行评价。实验结果表明，提出的算法能随着预置雾霾系数增大，使得图像主观上明显趋于模糊，客观指标随之逐步发生变化，图像降质规律与真实的含雾场景基本一致，可用于扩充雾霾数据集，具有很好的有效性和实用性。利用不同去雾算法评价对比加雾图像可知，复原图像效果与针对实际图像的去雾效果基本无异，进一步反向验证了加雾模型的有效性。     

DHSSA优化的K均值互补迭代车型信息数据聚类

针对传统方法在车型信息数据聚类过程中受初始化中心点的影响较大导致聚类精度低、鲁棒性差以及在迭代过程中求取均值选择聚类中心受离群点影响大的问题，提出了一种DHSSA优化的K均值互补迭代车型信息数据聚类方法。首先，针对SSA算法中发现者位置更新不足和种群多样性不足的问题，设计了一种扰动因子-领头雀优化策略，通过自适应领头雀策略加强了最优个体的影响力，利用扰动因子扩大搜索空间，提升了寻找聚类中心的准确率；其次，设计了基于筛选最大最小距离积方法 SMMP优化聚类中心的初始化，在MMP基础上增加了筛选机制，使初始化的中心尽可能更均匀地分布在每个簇中；最后，融合DHSSA和SMMP来优化K均值互补迭代，在减小迭代次数的同时增加搜索效率，得到较好的聚类结果。利用多种数据集进行测试，通过试验结果中的收敛曲线和性能指标可以看出，提出的DHSSA-KMC方法相对于SSA-KMC、IMFO-KMC、KMC和KMC++具有更高的搜索精度、收敛速度和更低的聚类代价，并且耗时相对于SSA-KMC和IMFO-KMC有所减少，证明了算法的有效性和优越性。在车型信息数据处理过程中，DHSSA-KMC可以高效聚类生成竞品...