一种基于深度神经网络的停车位检测算法开发

基于车载环视摄像头的自动泊车辅助系统,使用了4个高清鱼眼摄像头,分别安装在整车的左/右外后视镜下方、前/后牌照框上方,该系统基于深度学习图像处理算法可以实现不同类型、不同颜色的地面划线停车位可靠识别和高精度定位,这种基于深度神经网络的停车位检测算法在算法主干网络中创新地引入了残差模块和注意力机制模块,大幅提升了划线停车...     

基于深度学习的停车位检测研究

随着智能网联汽车的发展,越来越多的学者投身于L4级以上的稳定的自动驾驶算法研究中来。自动泊车系统作为智能网联汽车的一项重要功能,能够在有效提升驾驶体验的同时,降低由于复杂地段的泊车困难带来的交通事故和经济损失,因此自动泊车在学术界和工业界掀起了研究热潮。传统的自动泊车系统中对于车位的感知依赖于超声波雷达,并且对车位空间结构有诸多限制。由于复杂的视觉环境和环视图像上停车位的不完整显示,基于视觉的停车位检测是一项重大挑战。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车位检测算法,设计适用于车载环视图像的多重沙漏网络,并引入一种策略选择最佳感受野,从而联合检测停车位的角和线特征。所提出的方法达到了较高的精度和召回率,在搭载GPU的嵌入式移动终端可以达到30 FPS的实时性和较高的精准度。     

基于超声波环视融合的高级泊车辅助系统仿真研究

在ADAS(Advanced Driver Assist System),即高级驾驶辅助相关产品中,高级泊车辅助功能目前发展最为迅速并且广泛应用于量产车型,目前量产的高级泊车辅助系统已经实现车辆在泊车过程中进行提示、报警、泊车引导等功能.因此,为解决超声波环视融合高级泊车辅助系统XX,本文提出搭建硬件在环的APA测试方...     

基于计算机视觉的停车位车辆存在性检测方法

为了提高停车场的车位利用率,有效地管理停车场,提出了1种基于计算机视觉的车位检测方法.与传统的视频检测方法不同,该方法在停车位上绘制了特定的辅助识别图案,图案具有各向同质性的特征,在大部分光照、阴影的影响下具备图案特征不变性,且与一般车辆上绘制的图案有显著差别,在此基础上采用图像检测算法对图案进行数学解析描述,作为检测目标,同时采用图像识别算法,逐行扫描各个像素,利用模式匹配判断停车位状态.通过选取停车场的2个车位进行实例验证,准确率为98.12%.结果表明该方法识别速度快、准确率高,具有很好的应用前景.     

基于双目逆投影的停车位占位快速检测方法

本文中提出了一种基于双目逆投影变换的停车位快速检测与定位方法.首先,通过逆投影变换将双目相机获取的两张图像投影到参考平面,生成两个新视图,即双目逆投影图,并利用其差分图来区分平面上与平面外的目标;随后,通过对差分图进行阈值化与滤波来实现障碍物的快速检测;同时,障碍物的位置也可从参考平面获取.与现有方法相比,该方法不需要...     

一种基于两重分批估计融合计算的车辆环视系统自适应标定方法

车载全景360影像系统可以帮助用户实时获取周边环境信息,该系统需要在一个特定区域做标定,车辆需要精确无偏斜地停靠在场地中央.但在实际生产过程中,受制于现场操作人员的熟练度以及现场车辆限位装置的精度,经常出现车辆停靠歪斜的问题,对于最终标定后的成像质量影响很大.针对这些问题,文章提出一种方法,通过摄像头光轴线与基准线的比...     

基于YOLOv2-Tiny的环视实时车位线识别算法

车位线识别是自动泊车系统中感知环节的关键,本文基于轻量化的目标识别网络YOLOv2-Tiny实现车位角点检测,并通过对网络识别出的角点块区域进行灰度化、自适应二值化、开运算等预处理,后续进行骨架提取,利用概率霍夫变换检测角点骨架直线从而计算校正后的角点中心,并确定车位摆向。所提出的方法可用于检测不固定角度的平行、垂直与斜列车位,识别效果优异,检测效率高,可满足实时性要求。     

基于MPC的自动泊车系统轨迹跟踪控制分析

随着中国人民的生活水平日益改善,机动车的普及程度不断提升,而随着车辆数量的增加,交通拥堵、事故频发等问题日益严重,对于驾驶能力不成熟的乘用车驾驶员而言,更易因泊车不当而造成交通事故,因此,自动泊车应运而生,成为了亟需开发的技术。文章主要研究自动泊车系统轨迹跟踪的控制算法,采用垂直泊车环境,根据已规划出的可行路径,利用模型预测控制（MPC）算法进行路径跟踪,通过在代价函数中增加控制量增量,以求实现轨迹跟踪过程的精确与平稳。为验证控制效果,搭建了Carsim-Simulink联合仿真平台,结果表明MPC控制算法可以实现泊车时良好的轨迹跟踪效果。     

基于HAZOP的自主泊车系统危险事件识别

自主泊车系统是智能汽车领域的研究热点,但是目前缺乏针对该系统的危险识别研究,文中围绕自主泊车系统危险事件的识别展开。首先,依据现有道路车辆安全标准,根据自主泊车系统功能定义建立功能图,基于HAZOP(Hazard and OperabilityAnalysis,危险与可操作性分析)方法,应用引导词得到系统可能的失效;其次,结合运行场景推导整车级危险事件;最后,采用ASIL(Automotive Safety Integration Level,汽车安全完整性等级)进行评估,得到高风险的危险事件。所识别的危险事件可以为功能安全要求推导提供输入,完善系统安全分析,以提高自主泊车系统的安全性。     

基于小波免疫系统的车辆总成故障检测

匹配算法。根据小波分析和人工免疫系统的原理，提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统。针对小波分析的特点，将其用来对非稳定信号进行分析，获取信号特征向量作为原始数据，利用匹配算法对原始数据进行己-非己分析。将此系统应用到车辆总成故障诊断中，取得了良好的效果。     

针对铰接工程车辆的变角度全景环视系统研究

针对铰接工程车辆车头与车厢间存在铰接角度且车身长导致的视觉盲区大的问题,提出了一种可以根据铰接角度实时调整拼接图像的变角度全景环视系统。对于静态俯视图像的生成,提出一种用于将畸变图像转换为俯视图像并对齐到指定位置的查找表快速映射方法,实现了通过一步变换完成鱼眼校正、逆透视变换与图像配准,提升了静态俯视图像生成的速率。对于动态全景环视图像的生成,提出了一种根据铰接角度改变后对应的动态查找表直接生成变角度全景环视图像的方法,提升了角度改变时图像重新配准的速率。对于全景环视图像的融合,提出了一种循环颜色调整和透明度融合相结合的方法,从而对整幅变角度全景环视图像进行均衡化处理并降低拼接缝带来的图像损失。试验结果表明：在同样的硬件平台下,对于静态俯视图像的生成,该系统不仅将运行速度提升了接近1倍,并且有效减少了图像的失真程度;在图像融合方面,该系统不仅获得了较好的融合效果,并且保证了运行的实时性;通过实车验证,该系统可以生成全局均衡且无缝的变角度全景环视图像并在嵌入式处理器上实现了接近30 帧·s^-1的处理速度;该系统实时生成的变角度全景环视图像可以有效消除铰接工程车辆周围的视觉盲区,从而提升铰接工程车辆行驶的安全性和便捷性。     

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。     

360°环视与车载监视共屏显示在城市客车上的应用

介绍基于国际先进算法的360°环视系统,及城市客车车载监视系统与360°环视系统在同一显示屏上共屏显示的应用。     

基于传统图像处理算法的车道线检测

在现代交通驾驶领域中,随着自动驾驶技术的迅速发展,车道线检测也变得至关重要。基于此,文章提出了一种基于传统图像处理算法的车道线检测方法,该方法利用了传统图像处理算法中的滤波算法、Canny边缘检测算法和Hough直线检测算法作为基本算法模型,采用只对ROI中进行检测的措施来满足对于前方车道线的准确检测。在检测中,使用了OpenCV开源图像处理库来对进行上述方法进行实现。此方法可极大减少对前方车道线检测的外界干扰,在汽车实验场中利用该方法,可以比较准确地检测出车辆前方的车道线,并且该算法在一般机器上能够实现实时级的车道线检测。但是在实验过程中,也发现当前方的障碍物较多的时候,所采用的算法不能很好地检测出车道线,对外界的抗干扰能力比较差。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出从多层前向人工神经网络角度建立模型，并运用ＢＰ算法予以实现。在将ＢＰ算法与传统算法进行比较之后，发现ＢＰ算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点，同时也存在不足之处，指出了今后进一步研究的方向。