基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测

将LabVIEW引入智能车辆研究与应用领域,提出基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测系统。该系统采用激光雷达探测智能车辆前方的物体,测到的距离数据经串口传输至计算机（LabVIEW）后,由LabVIEW对数据进行处理和分析,完成智能车辆前方障碍物检测。该系统设计了激光雷达控制、串口VISA操作、数据采集、处理及存储、直角坐标和极坐标图像、障碍物检测等程序。实验结果表明,该方案是可行的,可以作为研究智能车辆技术的一种新的方法。     

基于支持向量机的车辆自动分类方法

提出一种基于支持向量机(Support Vectir Machine，SVM)理论的车辆分类方法，通过CCD摄像机采集标准车辆图像，由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据长度和宽度作为训练样本，离线训练SVM，得到分离器，然后将测试车辆的特征数据作为测试样本，根据本文提出的分类方法，通过离线获得的分类器对车辆类型进行判决，从而为交通参数的准确检测提供依据。实验表明SVM在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力。     

绿色通道车辆检测系统的研究与设计

绿色通道车辆检测是指对绿色通道上通行的车辆装载物品进行全面检测,从而判断其是否为合法的绿色通道通行车辆。目前高速公路管理部门采用的人工抽查方式很难达到全面检测的效果,且效率较低。为此,研究并设计了一种能够对绿色通道通行车辆进行全面快速检测的系统,通过射线对车身快速扫描获取图像,采用图像处理技术和多元信息融合技术来实现对绿色通道车辆的智能检测。该系统能够较好地打击假冒绿色通道通行车辆行为,从而减少高速公路管理部门的损失,故具有广阔的应用前景。     

车辆检测器及其发展研究

文章概述了车辆检测器的进展和分类，总结了比较了各种类型的车辆检测器，对交通车辆检测技术的重点及发展方向，尤其是对其视频车辆检测系统做了简要介绍。     

简谈欧洲道路车辆的检测认证

应欧洲摩托车进口商的邀请，我们对部分欧洲国家进行了为期两周的考察访问。通过与摩托车进口商交谈得知，在欧洲不管是哪个国家通过何种渠道进来的摩托车，都必须经过由欧盟（EU）和欧洲经济委员会（ECE）授权的车辆检测机构——荷兰RDW车辆安全检测和TNO车辆检测中心数十个项目的测试。检测项目包括机动车的结构设计、灯光信号、制动安全系统以及车辆性能测试等，这当中，对环保项目的检测尤其严格，如尾气排放、噪声、电磁干扰等，最后对车辆的最高车速、加速性能、爬坡能力、最低稳定车速、最低等速油耗、怠速、启动性能和滑行距离等性能指标一一进行检测。     

车辆有线引导的计算机视觉系统

根据车辆自动引导系统在车辆工程中的应用及发展趋势，开展了用计算机视觉技术进行车辆有线引导的基础研究，描述了系统的基本组成及其主要功能，分析了影响视觉输入的各项基本因素。根据哈夫（Ｈｏｕｇｈ）变换的基本原理，设计了引导路线检测的算法，通过典型引导路线特征图象的试验分析，验证了算法对直线特征的检测性能、对复杂背景下直线检测的可靠性和对实际道路中的中心引导线检测的有效性。分析了控制模型中实用视觉系统检测     

基于灰度与彩色检测法相耦合的运动车辆检测方法

针对常见运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于灰度与彩色检测法相耦合的运动车辆检测方法。该方法是把当前图像放在灰度空间与彩色空间中,分别检测图像中的运动车辆,然后通过投票法把这两种空间所得的检测结果结合起来,进一步提高了运动车辆检测的准确性。实验结果表明,与其他传统方法相比较,该方法在运动目标检测方面更有效且具有更好的鲁棒性,能够正确地提取运动目标。     

基于汽车前照灯的夜间车辆定位方法研究

全天候车辆视频检测白天和黑夜车辆时其检测条件差异很大,要选择不同的检测方法。在夜间无补光光源环境下,将摄像机获得的彩色视频图像进行灰度处理,夜间图像中汽车前照灯具有很强的特征,因此对灰度图像进行二值化处理和灰度统计来提取前照灯的特征,根据汽车前照灯在画面中的形态特征设计了相应的定位算法,实现了夜间车辆的定位检测。实验结果表明,该方法实现夜间车辆定位的突出特点是定位准确,且定位时间短,满足了视频交通系统实时性的要求。     

改进Hough变换方法在车道检测中的应用

智能车辆是智能交通系统诸多技术的载体。在智能车辆运用机器视觉技术感知外界环境的过程中，Hough变换作为一种应用广泛的图像分割技术，可用来实现车道检测。文中在介绍Hough变换的基础上分析了运用Hough变换进行车道检测的特点，并对使用改进Hough变换检测车道做了进一步讨论。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长，交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义。随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用，车辆目标检测和参数识别也取得新的突破。该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和未来发展趋势。在识别方法方面，将车辆检测方法分为3类：运动目标检测方法、目标实例检测方法和细粒度检测方法，系统总结了这3类方法的基本原理和各自特点。在应用研究方面，详细综述了基于机器视觉的车辆检测方法在车辆参数识别中的应用现状，主要包括车辆类别、车辆时空参数、车辆重量参数识别以及车辆多参数识别系统。最后对基于机器视觉和深度学习的车辆参数识别研究进行了归纳总结，并讨论了当前存在的挑战和未来可能的发展趋势。研究表明，对于不同的环境条件和车辆参数，应根据实际需要和各算法特点选择合适的车辆检测方法。目前方法仍局限于单参数或少量参数的独立检测，且识别精度和效率难以同时满足。后续研究应注重与新技术的融合，提高在现实复杂环境下车辆参数识别的精度、效率、鲁棒性及全面性，以使其更好地应用于工程实际。     

背景提取基础上运动车辆视频检测

提出了一种在一系列连续视频图像中提取背景的方法，在背景提取的基础上对视频图像中运动物体进行检测，以实现对高速公路上过往车辆的自动监控功能。     

航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换...     

货运车辆右侧盲区监测预警系统设计

为了减少货运车辆向右变道和车辆右转弯时因存在盲区发生车辆、行人、障碍物等碰撞事故的可能性，设计一种货运车辆右侧盲区监测预警系统。采用在货运车辆右侧前、中、后3个位置安装摄像头传感器，并设计可调右侧盲区监测系统新型摄像头安装支架，进而与盲区监测全景图像拼接算法配合，进一步提高了货运车辆右侧盲区的全面监测能力。该系统可为驾驶员提供预警和安全辅助支持，可以有效避免因货运车辆右侧盲区而导致的交通事故,提高行车安全，而且系统结构简单、成本较低、易于布置。     

锁相环在车辆检测器中的应用

给出了一种利用锁相环构造车辆检测系统的方法，并就该系统各部分的设计进行了分析和讨论。     

湖北武黄高速多路径识别系统投入试运行

武黄高速今年在蒲团段(G50830KM)、路口段LED显示屏龙门架上(G50825KM)设置了高速公路多路径识别系统。只要车辆驶入安装有该系统的高速公路,该系统即可对通过车辆的车牌、车辆特征图像等信息进行连续实时全天候记录,计算机根据记录图像进行全自动识别,并将结果传送到拆账中心,从而分析、判断车辆的行驶路径。这样一来车主选择行驶了哪些路段便一目了然。此系统不仅使     

一种基于特征的车辆检测方法

提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法。该方法以车辆阴影以及边缘作为检测的主要特征。在图像预处理中采用自适应双阈值以满足不同光照条件下的使用要求;利用能量密度验证提高车辆垂向边界识别的准确性;用可变模型用来规划车辆检测范围,以满足不同距离车辆的检测需要。为提高车辆检测的准确性及效率,在算法中融合了雷达的探测数据。试验验证表明,该方法有较高的车辆检测准确率,并且能满足智能车应用中的实时性要求。     

基于Labview的车辆跟踪系统

针对目前城市中交叉口智能化管理的迫切需求．设计了一种基于Labview的车辆跟踪系统。选用Labview非配套的图像采集卡，使用动态链接库技术开发了驱动程序，实现了视频采集。在此基础上，使用动态图像处理技术中的二维运动估计技术，结合背景更新模型提出了一种车辆跟踪算法。对采集的交通视频图像进行了多组试验．试验结果表明，该车辆跟踪算法的跟踪成功率可达90％～95％。     

Bosch VDC系统的控制原理及展望

VDC系统(Vehicle Dynamics Control、车辆动力学控制系统，在美日等国称为VDC，而在欧洲称为ESP，Electronic Stability Program，即电子稳定程序)是Bosch公司1995年推出的用于改善车辆操纵稳定性的一种车辆动力学控制系统。VDC系统包括两个控制回路：控制车辆运动的主控制回路，控制制动和驱动滑移的副控制回路。文中详细介绍了这两个回路的工作原理，并给出了改善车辆操纵稳定性的实例。最后，指出了VDC系统的发展趋势。     

一种运输车辆调度聚类分析模型及仿真研究

引入聚类分析方法，结合物料运输的特点，深入研究了环形路线的构造方法，给出了实施配车组线的的运输车辆调度模型，通过仿真实例，证明了该模型的有效性。     

自动驾驶中周围车辆识别与信息地图构建技术

为提高自动驾驶时单传感器对周围车辆识别成功率及工程实用性,提出了一种基于相机图像与激光雷达信息相融合的车辆识别和地图构建方法.对相机与激光雷达进行了联合标定和时间配准.对图像中的车辆阴影与激光雷达检测信息进行提取,获得两者间的坐标关联度特征,并根据其阈值范围确定周围是否存在车辆.将相机图像信息与激光雷达检测信息进行融合...