基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

利用数字图像技术评价沥青混合料均匀性

为快速准确地评价沥青混合料的均匀性,采用数字图像技术对其进行检测。提出了基于T值的整体均匀性评价指标和局部均匀性量化方法。结果表明：AC-13C和SMA-13两种沥青混合料试件截面正三角形面积比存在显著区别,后者比前者高63.15%;SMA-13截面整体均匀性量化值比AC-13C减小19.6%,SMA-13集料分布更均匀;T值可有效评价沥青混合料截面的整体均匀性,而局部均匀性t可与整体均匀性形成一定对比性。     

图像边界检测区域对比度模糊增强算法在轮廓提取中的运用

分析了图像边界检测的区域对比度模糊增强算法的特点,通过实验验证了该算法的正确性和可行性,并指出了算法的一些不足之处和待改进的地方,提出了一种适用轮廓提取的新广义算子。     

结合双向光流约束的特征点匹配车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、目标尺度变化和部分遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于特征点的稳定可靠的车辆跟踪方法.针对运动车辆高速行驶时具有较大帧间运动的特点,构造KLT算法的金字塔模型,根据前向和后向跟踪偏移量,对稳定性较差的特征点进行剔除.同时,采用SURF特征匹配算法对目标特征点集进行更新和校正.最后,利用特征点之间的位置信息,确定目标的尺度和旋转变化因子,从而实现当前帧中目标区域的定位.实验结果表明,提出的车辆跟踪方法可以有效地解决复杂场景中目标形变和部分遮挡等问题,对尺度和旋转变化也具有较强的鲁棒性.     

水泥混凝土再生粗骨料与天然骨料主要性能对比分析

对水泥混凝土再生粗骨料与天然骨料的性能进行了对比分析。     

海岸带地形要素遥感反演技术研究进展

海岸带地形要素包括海岸线、干出滩地形、浅海水下地形等。以遥感手段获取敏感岸带、争议岸带以及条件恶劣的不可达岸带的地形要素具有天然的优势。阐述了海岸带地形要素遥感反演近年来取得的成果,分析了利用高潮位时相的影像数据提取海岸线、利用低潮位时相的影像数据进行潮滩地形反演以及近岸浅海水深反演等技术的研究进展,并提出了研究建议。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

基于遗传算法的船舶导航路径规划研究

合理优化的船舶航行路径是舰桥系统中重点研究的技术之一。本文将遗传算法引入到船舶导航路径规划中,设计适当的适应度函数和遗传算子,从而保证遗传算法的鲁棒性;并且通过改进的交叉算子和变异算子能够增强种群的多样性。最后通过仿真对比实验来说明本文算法的有效性。     

粗粒径石料填筑高路堤的施工质量控制与检测

为保证高填方填石路堤的强度和密实度，选择适宜的松铺厚度和碾压遍数以及最佳的机械配套，同时，用科学的检测方法对已施工质量进行检测。