基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

基于分段直线模型的弯道识别算法的研究

为提高弯道识别算法的实时性,提出一种基于Hough变换的分段直线模型来近似逼近弯道的图像识别方法.首先实时动态地将一幅图像划分为若干感兴趣区域,然后采用改进的Hough变换算法提取各个感兴趣区域的直线段,最后应用边界点判断法将这些直线段连接成连续平滑的弯道线.试验结果表明,该方法能检测出高速公路上的相关车道线,具有很好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

结合信号配准技术的小波多尺度车辆边缘检测方法

为了在准确检测边缘的同时有效地抑制噪声,提出了结合信号配准技术的小波多尺度边缘检测方法。该方法首先基于小波变换的特点设计小波多尺度边缘检测算法检测图像边缘;而后结合信号配准技术将不连续的边缘连接为完整的边缘轮廓,减弱由噪声或干扰造成的影响。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出清晰连续的边缘图像,而且能有效抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术

文章主要面向齿轮工件,基于机器视觉方法实现齿形轮廓自动检测。首先设计齿形缺陷专用检测装置,用于齿轮图像的采集;然后基于机器视觉方法,对齿轮图像进行预处理,包括灰度转换、中值滤波去噪以及二值化;并基于Sobel边缘检测实现齿形轮廓的提取,确定分度圆半径,基于最小二乘法拟合圆求圆心,根据分度圆与齿廓的交点测量齿距偏差。经验证,齿轮图像预处理以及Sobel边缘检测具有较好的通用性,基于机器视觉的齿形缺陷检测准确可靠,能够有效提升齿轮轮廓的自动检测效率。     

基于Hough变换的车牌倾斜检测算法

典型的角度检测算法是进行Hough变换后寻找最长直线的倾斜角度．一般情况下，待处理图象中未必有明显的较长直线．甚至存在一些对图像进行正确检测的长直线干扰。章介绍了一种基于统计考虑的数据分析思路，以期在基于Hough变换的角度检测算法上取得更高的准确性。     

自适应阈值分割的图像边缘检测方法研究

边缘是图像视觉中的一种重要信息,是图像最基本的特征之一.在边缘检测过程中为了消除传统分水线算法引起的过分割现象,给出了一种新的过分割区域合并算法,该方法能把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域.然后利用轮廓提取算法去除图像内部的像素点,经最后处理得到的部分即是图像的边缘.     

基于计算机视觉的钢桥面板裂纹识别方法

钢桥面板疲劳开裂为常见的钢桥病害，准确快速地发现并确定钢桥面板裂纹几何特征对降低运维成本、制定运维策略具有重要意义。针对传统人工巡检效率低、检测环境恶劣等问题，提出了基于计算机视觉的钢桥面板裂纹及其特征识别方法。采用目标检测网络YoloV5和图像语义分割网络U-Net++相结合的方法识别裂纹。根据2个网络的结构特性标注图像中的目标后生成数据集，并分别对网络中的参数进行训练。利用训练后的YoloV5与U-Net++分阶段对待测裂纹图像进行检测与分割，并通过阈值分割优化U-Net++分割结果，再通过骨架化后得到裂纹骨架线；在确定裂纹形貌后，采用YoloV5识别出的标定块求解透视变换矩阵与像素尺度系数，然后对裂纹骨架线进行图像矫正并确定裂纹几何特征。研究结果表明：YoloV5可准确检测出裂纹与标定块，且检测稳定性好；通过优化U-Net++训练时输入的像素尺寸，提高了U-Net++训练的收敛速度，网络损失由0.121降至0.096;求解透视变换矩阵时，使用所有角点坐标拟合该矩阵的最小二乘解可提高图像矫正标定的精度；当图像采集距离较远、角度较大时，角点投影误差增大，且该误差对角度更为敏感；不同图...     

智能驾驶汽车视觉图像处理技术

环境感知系统是智能驾驶电动汽车智能驾驶系统中不可或缺的一部分,相关的视觉图像处理技术是基于视觉的环境感知系统的核心组成部分,是国内外学者关注的热点。在现有车道线识别算法的基础上,本文提出了一种更完善的检测算法。通过逆透视投影变换转换坐标,对输入图像应用双边滤波、大律法二值化、形态学处理等前处理过程,消减噪声;最后使用Canny算子进行边缘检测,并利用Hough变换识别直线,对结果进行筛选。实验证明车道线识别算法能在不同环境下成功地识别出车道线,该算法有着较好的实时性和鲁棒性。     

基于疲劳破坏试验的高强螺栓松动机理分析

对某大桥横梁节点疲劳破坏试验,相继观察到高强螺栓出现松动,经过分析,阐明了横梁节点连接螺栓的松动机理。运用空间解析几何原理,进一步建立螺栓螺纹面方程,确立各转矩之间的关系,得出了高强螺栓支承面摩擦转矩、摩擦剪力和螺纹面摩擦转矩、摩擦剪力之间的关系式。最后总结了该类高强螺栓连接的松动规律。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

车辆辅助驾驶系统中的三车道检测算法

本文中提出了一种基于车道线特征的三车道检测算法。首先,在车道线预提取过程中对道路消失线以下部分的整个车道图像进行模糊化和边缘检测,并根据边缘点位置和方向角对消失点进行定位,同时基于消失点位置提取直线并结合车道模型对构成三车道的直线进行筛选和补充。接着在车道跟踪阶段,根据前一帧图像检测出的直线和消失点位置,对车道图像局部区域分别进行边缘点、直线的跟踪检测,并对消失点位置进行重定位。最后,对车道参数进行寻优以计算车道线曲率和车道宽度。试验结果表明,提出的边缘检测算法能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声,消失点和直线的检测方法耗时少且准确性高。在直线检测的基础上进行车道模型匹配能提高车道识别实时性,算法在车道线模糊、雨天、大雾和大曲率等环境下均具有较好的适应性。     

A Multi-license Plate Location Algorithm for Vehicle Sequential Images

针对序列图像的多车牌定位问题,提出了一种综合车牌特征与梯度分析的定位算法.该算法使用灰度均衡化与中值滤波算法对图像预处理来消除噪声,利用测试样本图像提取出若干有效的车牌参教作为定位系统的输入,实现了全自动定位车牌的目的.并引入MGD梯度分析方法辅助边缘提取算法来提取车牌候选区域,利用HSV颜色模型,使用主颜色分析方法分析候选区域,并通过车牌字符纹理分析方法做进一步的判断.使用Hough轮廓检测方法计算非文本区域块的直线斜率.该算法定位效果较好,鲁棒性强,有很好的工程应用推广价值.     

城市混合交通场景中的多目标参数检测

针对城市混合交通的复杂场景图像中多目标及其参数的检测问题,提出了一种由改进的帧间差分与边缘提取相结合的算法。利用帧间差分法检测车辆的存在,对帧差图像运用统计滤波算法提取多运动目标,通过形态学方法提取并细化目标边缘,根据主边缘（轮廓）信息完成车辆定位,最终结合摄像机标定结果计算出多目标交通参数。算法避免了复杂场景的背景建模,减少了运算量。实验结果表明,该算法不仅能较为准确地检测多运动目标的参数,而且具有较强的实时性。     

基于语义分割与道路结构的车道线检测方法

车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息,提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式,通过改进实现语义分割,利用池化层的索引功能,以反池化的方式进行上采样,在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络,利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像,并对分割后的道路图像进行透视变换,采用Hough变换和边缘点的参数空间投票,快速提取和修正车道线左右边缘点,将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合,实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试,与基于参数空间投票方法相比,准确度提升5.1%,时间平均增加了8 ms;与卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）方法相比,准确度降低了1.75%,时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明,利用提出的语义分割编解码网络...     

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.     

基于机器视觉的球笼保持架窗口位置检测方法

介绍了一种基于视觉检测技术的球笼保持架窗口位置在线检测方法.采用具有独特双光源照明的成像系统的同时获取了窗口边缘和基准面的图像信息,以VC++为平台对数字图像信息进行处理和分析,频域高斯滤波完成图像去噪后,采用形态学边缘检测算法获得窗口边缘点和基准点,利用两直线的平行关系开展最小二乘直线拟合确定窗口边缘位置.实际应用证明该系统稳定可靠,检测效率高,具有良好的应用前景.     

汽车仪表板机器视觉检测技术

提出了用机器视觉系统对汽车仪表板总成进行智能检测的方法。仪表板质量检测的关键技术是提取边缘数据和定义指示误差。为有效地去除噪声并进行边缘数据提取，采用了小波变换模极大值的方法提取仪表图象特征，同时提出一种新的旨示精度评判准则。在此基础上，成功地研制出一种机器视觉检测系统。     

基于中介理论的车道线识别方法研究

以中介真值程度的数值化度量为基础,利用单个像素点的真值度,设计了新的图像去噪滤波算法。与经典算法相比,新算法具有较好的视觉效果。通过研究道路图像车道线的特点,采用中介距离比率函数来衡量像素点间相似程度,并设计了相应的图像边缘检测算法。与传统的道路图像边缘检测算法相比,新方法边缘增强效果显著。最后,基于道路直线模型,采用Hough变换实现了车道线的识别。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。