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为提高夜间行车的安全性,提出了一种基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法。该方法利用最大类间方差法自动确定阈值,从背景中抽取出前车尾灯,并根据HSV颜色空间的颜色阈值剔除非尾灯目标,利用Kalman滤波方法将图像分为跟踪区域和检测区域,在两个区域内分别进行尾灯配对,根据尾灯对之间特征相似性的比较,剔除误检的车辆;跟踪区域中漏检的车辆,根据前一帧检测的车辆位置和正确抽取的尾灯来估计,以实现车辆检测。实验结果表明,该算法能准确检测夜间前方车辆,有效降低漏检率和误检率。 相似文献
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农村公路路面破损自动检测是科学养护的重要前提。针对利用智能手机进行路面破损检测存在较高的误检、漏检以及破损无法量化等问题,该文提出一种新的路面破损检测方法。该方法利用智能手机采集路面图像,首先在图像中选取一个感兴趣区域,进行加权最小二乘滤波、Canny边缘检测以及Hough变换直线检测以识别路面,消除环境对识别结果的影响,降低误检率,再对路面区域使用透视变换的方法得到正射图,降低漏检率,最后利用Mask-RCNN模型对破损进行识别。试验结果表明:与SSD检测模型相比,该方法对裂缝、坑洞、修补3种破损的平均误检率、漏检率分别降低15.4%、19.6%,此外,还能测量裂缝的长度、宽度以及坑洞、修补的面积参数,较好地满足了农村公路破损检测的实际需求。 相似文献
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为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F1分数指标对算法进行评估,并根据F1分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明:所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。 相似文献
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为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法.针对静态检测方法难以在多干扰的条件下高精度地识别车灯的问题,提出了在跟踪过程中根据目标跟踪窗口的亮度与几何特征稳定性动态消除干扰光斑的车灯识别方法;针对静态配对方法稳定性较差、计算开销较大的问题,提出基于车灯跟踪轨迹相似度与位置关系的配对规则、辅以配对逻辑来实现车灯配对的方法.实验结果表明,该算法在常见检测环境下的正检率约为90%,漏检率可低于10%.算法在应对路面反射特性较强的环境时的漏检率有待优化. 相似文献
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针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题,提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数,优化除雾图的结构细节及图像质量;并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中,最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示,本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65,在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11,降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况,有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。 相似文献
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车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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为降低汽车换道时碰撞事故发生概率,提出基于OpenO_4CV的AEB系统车辆检测和预警算法。首先利用Haar-like+Adaboost实现前方车辆的识别与检测,并结合粒子滤波原理建立车辆跟踪模型。然后基于单目视觉模型对前方车辆距离进行测量,根据障碍物与车辆的安全距离估测碰撞时间。最后,基于AEB系统进行车辆防撞预警测试,测试仿真结果表明,在不干扰驾驶员正常驾驶的前提下,即碰时间的TTC算法性能最佳,有效提升了前方车辆检测预警精确率。 相似文献
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汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号. 相似文献
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针对大范围快速的车辆检测与计数,利用高分辨率卫星影像数据,提出了一种基于区域卷积神经网络的车辆检测算法。区域卷积神经网络是深度卷积神经网络和区域建议网络二者的结合。首先利用深度卷积神经网络自动提取各个层的特征,为了减少检测窗口的数量,提出区域建议网络,对下采样后的每个位置考虑3种窗口和对应的3种比例,这样大大减少了检测窗口的数量。再根据分类器对目标进行分类。这样将特征、检测窗口和分类器有效地结合在一起。在对遥感影像车辆检测试验中,通过对手工标注的车辆样本数据多次迭代来训练卷积神经网络和区域建议网络获取车辆检测的先验模型,再由先验模型检测出测试影像中车辆目标。与传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征和支持向量机(SVM)车辆检测算法进行比较,在检测率方面,区域卷积神经网络算法明显高于HOG+SVM算法;在误检率方面,区域卷积神经网络检测明显小于HOG+SVM算法;在检测时间方面,同样的一张图像,区域卷积神经网络检测速度比HOG+SVM算法提升近800倍。试验结果表明:利用区域卷积神经网络方法进行大范围车辆检测,在精度和速度方面都有显著提升。 相似文献
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文章根据目前车辆夜间远近光切换不及时,易造成车辆前方非机动车驾驶员和行人产生炫目的现象,提出了一种利用红外摄像技术和毫米波雷达测距技术的自适应远光灯控制系统。该系统利用红外摄像和雷达获取车辆前方的路面信息,通过控制器的内置算法计算出车辆当前时刻以及下一时刻的远近光照明状态。 相似文献
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本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。 相似文献
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王战古高松邵金菊谭德荣孙亮于杰 《汽车工程》2018,(5):554-560
本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。 相似文献
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复杂背景下的多车牌定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对竖直边缘检测的车牌定位方法在多车牌定位中的梯度分割阈值的问题,提出一种改进的阈值选取方法。即先将图像进行区域划分,然后采用区间梯度均值和Otsu阈值的平均值作为新的阈值来分割区域图像。该方法对车牌污染、车牌远近不一致等情况具有良好的适应性。同时,针对从车牌候选区域中去除伪车牌的问题,提出了利用新的主连通域分析的方法和颜色、宽高比等特征来从候选区域中正确提取多个车牌的方法。该方法能够较好地去除复杂背景下的类似于车牌背景的颜色伪车牌,以及和车牌字符有着相似纹理特征的伪车牌。测试结果表明,该方法车牌定位率超过97.3%,去除伪车牌后的车牌定准率超过88.5%,同时在时间上能够较好地满足实时路况中准确定位出车牌的需求。 相似文献
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为了准确、快速地检测高速公路上发生的交通事件,提出一种基于车辆积压长度的检测算法,该方法利用上、下游检测点同步采集的交通流量实时估计检测点之间的车辆积压长度,并以车辆积压长度的移动平均值作为特征指标来实时检测交通事件.仿真分析结果表明,该特征指标对交通事件敏感,所提算法具有检测率高、误检率低和检测时间短的优点,具有良好... 相似文献