基于鱼眼图像的目标检测算法研究

鱼眼图像在使用前一般会先进行畸变矫正,但畸变严重图像的矫正会降低图像质量。为了提高目标检测精度与速度,文章提出了一种利用单个下视鱼眼摄像头代替多个普通摄像头的目标检测方案。其采用特征金字塔结构检测多尺度物体,并结合下视鱼眼的旋转与畸变特性进行算法优化,直接在原始鱼眼图像上进行目标检测。通过构建下视鱼眼数据集并进行实验,结果显示,所提出的鱼眼目标检测模型不仅精度较高,而且还能在嵌入式设备上快速运行。     

基于Matlab的沥青混合料内部空隙率测定与分析

为了研究沥青混合料CT图像空隙率大小及其分布特征,基于Matlab图像处理软件对各层位扫描CT图像进行图像增强、图像锐化处理。采用二维最大熵阈值分割法对沥青混合料不同层位的CT图像进行二值化,利用Canny算子模板进行边缘检测,检测出图像边缘内部空隙点数与试件CT图像总点数做熵运算,计算空隙占整个试件的百分率。同时,对试件空隙率检测计算结果差异的显著性进行数理统计检验。结果表明:空隙率随层位呈两头大中间小的分布趋势,验证了沥青混合料内部微观结构的非均匀性;CT图像计算的空隙率均值可以作为试件的空隙率值,同时试验数据结果与图像处理结果具有一致性,表明图像处理具有一定的准确性和可信度。     

基于新型迎宾灯的原理分析与设计研究

迎宾灯又称为照地灯,起初安装于车门底部。当打开车门时,位于车门底部的迎宾灯自动点亮,照亮车门旁边的区域。这种设计使驾驶员在光线不足的情况下,上下车时更加方便[1]。然而,因车门底部容易进水,这往往会影响车门迎宾灯的正常使用,缩短其使用寿命。据此,一些车辆直接将车门迎宾灯安装于后视镜底部。     

车轮扁疤动态检测方法综述

介绍了几种国内外车轮扁疤动态检测方法，并对其优缺点作了简要对比。     

基于球形收敛和结构一致性的图像修复算法

为获得稳定的填充顺序及合适的匹配准则,提出基于球形收敛和结构一致性的样本块图像修复算法.在填充顺序方面,一方面将球形收敛规则引入到优先权准则的定义中,在保持优先填充结构部分的同时保证纹理和平滑部分的合理延伸;另一方面构造基于斯特林理论的置信度项更新准则,以降低置信度的快速衰减.在匹配准则方面,引入结构一致性以寻找更加合...     

奥迪Q7倒车摄像系统剖析

奥迪Q7倒车摄像系统是一项全新声像驻车辅助系统,如图1所示,在倒车时,倒车摄像机能够拍摄汽车后方区域图像并显示在MMI（多媒体界面）的屏幕上,通过屏幕上的网格和线条清晰地显示车辆后保险杠与障碍物的距离,为驾驶人标明合理的倒车路线。并通过车头和车尾共8个超声波传感器在倒车时发出不同频率的报警提示,使驾驶人倒车或驻车操纵变得非常容易。     

数字视频无线远传系统的实现及应用

模拟视频的数字化压缩并通过网络传输是目前视频远程传输技术发展的一个方向。基于MPEG-4的网络编解码器有着图像清晰、延时小的优点，无线传输适用于需进行远距离高质量监控的场合。采用Directshow技术设计的软解压软件可在局域网内任一安装Windows平台的计算机上播放实时图像。     

"道路指纹"关键技术及其在智能车路系统中的应用

针对智能网联汽车与车路协同系统中的高精度定位核心技术问题,提出了"道路指纹"的概念与表征模型,并在"道路指纹"的基础上提出了面向智能车路系统的高精度定位方法."道路指纹"是通过车载传感器数据提取的高稳定性与高辨识度的道路场景特征信息.在"道路指纹"表征模型中,分别从表征的唯一性、计算的快速性、特征的稳定性以及表征的精准性等4个方面完成建模工作.其中,针对表征唯一性需求,提出基于多视角(包括俯视、前视、侧视等)与多传感器的表征方法;针对计算快速性要求,提出了全局特征与语义特征的表征方法;还提出基于深度卷积神经网络(D-CNN)的深度学习特征提取方法,大幅度提高特征表征的鲁棒性;最后,通过提取路面的局部特征,实现特征的精准性(亚像素精度)表征.通过对上述特征进行层次化组织,完成"道路指纹"的表征建模.通过对道路上各个节点进行"道路指纹"计算与建模,并同步获取节点的传感器位姿、场景结构信息,完成道路指纹库构建工作.在定位过程中,首先通过车载传感器获取的数据实时完成"道路指纹"计算,然后通过匹配道路指纹库,完成车辆的高精度位置计算.在开发的"道路指纹"技术基础上,分别从视觉道路指纹定位、LiDAR道路指纹定位以及道路资产管理等3个应用案例给出了该技术的应用前景.所提出的"道路指纹"技术,为解决智能车路系统中的高精度定位问题,特别是卫星信号盲区下的高精度定位问题,提供了一种新的解决思路.      

基于RGB-D图像与头肩区域编码的实时人流量统计

为解决基于彩色摄像机的人流量统计存在精度低、易受光照影响等问题,研究了利用RGB-D图像与头肩区域编码进行实时人流量检测的方法.在对RGB-D图像前景检测与空洞修复的基础上,采用随机点和漫水填充法提取潜在目标区域,并度量随机点与区域内极值点间的欧式距离以剔除噪声点的干扰,减少了冗余信息的计算量.根据人体头肩区域的先验信息,提出了一种七维头肩特征描述符对潜在目标区域编码,从而避免人体运动过程中产生的头肩部形变对头部区域检测的影响,采用SVM和阈值限制得到满足区域特征的头部区域.根据图像中不同区域的圆形度排序的思路,提出了头部区域筛选方法以去除无效区域,并构建了一种帧间目标匹配算法和多条计数线的方法,对已获得的头部区域实现计数,计数后获取人的身高数据.实验结果表明,该算法在教学楼楼道口和楼门口场景中人流量统计正确率高达99.30% 以上,身高测量平均相对误差在2.59% 以内,处理单帧图像的平均时间仅为18.31 m s.     

基于机器视觉及结构光的隧道围岩结构变形测量方法及系统应用

隧道结构和支护体系的稳定性和安全性对隧道施工十分关键,为确保施工质量和安全,避免意外情况发生,需要对隧道施工过程进行监控,以及时采取应对措施。研究基于机器视觉及结构光的隧道围岩结构变形测量方法,采用测量相机实时采集隧道截面的线结构光图像,进行结构光中心提取,形成检测线,通过将检测线与历史检测线（基准线）进行对比分析,同时结合参考结构光源发出的基准轮廓结构光,校正主站自身位移,得到隧道全断面的变形测量结果。基于上述测量技术研制的系统在我国西南地区某隧道进行实测验证,其输出的拱顶沉降、周边收敛等测量值与全站仪测量的变形趋势吻合,测量精度及测量实时性满足要求,可进一步推广应用到更多的建设期隧道中,进行自动实时围岩结构变形监控量测,及时发现结构变形风险,保障隧道施工安全。