无人车行驶环境图像的几何测距

本文中提出了一种无人车行驶环境图像的几何测距方法。首先,利用迁移学习的方法改进Tiny-YOLOv2网络模型,对需识别的物体进行训练与检测,标记物体并定位物体在图像中的位置。其次,提出了一种通过物体分类、边缘检测及边缘拟合的方法,进一步提取物体的图像信息。最后,建立了一种基于空间几何理论的测距模型,结合物体先验信息实现了物体的距离测量。该方法在4 m以内88%以上的测量值误差不超过0.2 m,同时测量误差并没有随着距离的增加而有较大变化。     

基于频谱分析的桥梁铰缝损伤检测方法研究

对于装配式板桥而言,桥梁板与桥梁板之间采用铰接缝连接,从而形成相对的整体;铰接缝的安全状态至关重要,但装配式板桥的结构特征以及日益严重的重载交通易导致铰接缝损伤,威胁桥梁上部结构与交通安全。为实现装配式板桥板间铰接缝健康状态的快速、简易检测,同时不影响现有交通运行,现提出了利用激光测距仪采集铰接缝两侧板梁的竖向位移特征,对数据进行数据清洗,并通过频谱分析方法处理了上海市三处路段的几处铰接缝的测量数据,确定桥梁板的能量峰值状态,进而利用频谱图识别铰接缝的健康状态,该方法具备工程可操作性与工程应用价值。     

基于边缘生长的车牌定位新方法

采用一种新的边缘生长算法提高车牌字符边缘检测的准确率。通过采用灰度局部方差极大的原则以边缘生长的方式检测边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,轮廓非常清晰。边缘生长结束后,通过分析边缘的几何特征确定其是否是车牌字符的边缘,最后利用字符与车牌之间的位置关系,准确地定位车牌。采用该算法的车牌定位程序在IntelPIV计算机上的平均运行时间只有100ms。     

基于Hough变换的道路边缘提取

在以图像处理技术为基础的视觉导引方式下,提出了一种基于Hough变换的道路边缘提取方法.将拍摄到的道路图像进行滤波预处理;利用自适应阈值分割法对处理后的图像进行分割,并采用数学形态学中的"腐蚀"运算检测边缘;利用Hough变换实现道路边缘的检测与定位.试验结果表明,此方法对复杂的道路环境具有较好的适应性.     

基于视觉伺服的汽车几何参数测量方法研究

提出基于视觉伺服的汽车几何参数测量方法。通过视频图像采集系统采集汽车图像,应用Sobel算子得到边缘增强图像,应用Hough变换得到图像的特征点,利用特征点与摄像机光轴偏差驱动伺服机构,通过伺服机构的运动计算出汽车的几何参数。研制了原理性试验样机,并对所提出的方法进行了试验验证。     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

基于图像的路面病害检测方法研究

随着国家道路网规模不断扩大,为了能高效地对路面病害进行监测与防治,重点研究了道路病害图像处理的关键技术。通过图像预处理、病害检测、形态学操作、病害定位和分类以及结果输出实现路面病害的自动识别,对比分析了各种边缘检测算法后提出了将OTSU算法求得的自适应阈值作为高阈值输入到Canny算法中的协同操作方法。基于多组实例对比分析了各边缘检测算法的病害类型及几何特征识别准确率,结果表明OTSU+Canny协同操作具有较高的适用性,当将OTSU算法得出的阈值作为高阈值,并将该值的1/3~1/2作为低阈值输入到Canny算法中时,能够比传统边缘检测算法提高病害检测准确性10%左右,使得基于图像的路面病害检测方案的实用性进一步提升。     

基于光学超精密检测的新能源汽车电池缺陷检测技术

针对新能源汽车电池表面缺陷,提出了基于超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验方法。构建光学超精密成像模型,通过超精密激光扫描技术完成能源汽车电池表面的激光成像,获得其 纹理分布情况和边缘轮廓特征。将区域信息与图像边缘相融合,定位新能源汽车电池表面缺陷,检测 其表面纹理异常点。通过仿真试验证实,利用该方式判断新能源汽车表面缺陷具有准确性高、抗噪性强等特点,能有效提升汽车电池表面缺陷检测效率。     

基于特征颜色的车牌边缘检测方法

章重点介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法。大量的实验结果表明，该方法充分利用了车牌的色彩特征，具有思路简明、实用的特点。