简介:摘要:本项目公开了非机动车占用机动车车道识别方法,包括:拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像,并传输给视频分析系统;采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征,并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型;对视频图像进行图像分割,以区分机动车道和非机动车道;提取机动车道内的视频图像,并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车;将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型,检测输出电动自行车的车牌号码。通过上述方案,本项目具有识别准确、降低计算工作量等优点,在人工智能技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:[摘要] 车道保持辅助功能在车道线模糊断缺车道无法估计出车道中心线,导致功能易于退出,降低行车安全,也影响驾乘体验。本文根据驾驶辅助前视摄像头对道路信息的感知特性,提出一种考虑道路信息置信度的车道中心线估计方法。该方法可使车道保持辅助功能在车道线模糊断缺车道的退出频率降低,提升安全性和驾乘体验。
简介:【摘要】 国内外学者对环境感知开展了深入的研究,车道线参数是所要感知的重要信息之一。车道线检测常采用视觉传感器,将俯视图转换成灰度图,寻找积分投影图中代表车道线的波峰位置,在灰度图中定位搜索窗口位置,记录窗口内部点的位置,进行二次曲线拟合,得到车道线方程。
简介:车道线检测是智能辅助驾驶系统的关键技术之一。采用图像处理技术检测道路上的弯曲车道线,详细介绍了感兴趣区域的选取、背景减除和二值化提取车道线信息,结合Hough变换和Catmull-Rom样条曲线检测弯曲车道线。结果表明,基于Catmull-Rom样条曲线的算法可以有效地检测弯曲车道线。
简介:摘要:作为城市自动驾驶领域不可缺少的基础设施,高精地图满足了智能交通在城市复杂环境下的定位需求。对于高精地图中道路车道线的获取,目前基于激光雷达与车载摄像数据的车道线提取方式都较为成熟,为了提高基于高分辨率遥感影像车道线提取效率、降低生产成本及数据处理复杂度,本文提出了一种基于高分辨率遥感影像的高精地图道路车道线提取方案。首先,对选择的影像数据进行影像正射纠正预处理。其次,采用阈值法的图像分割算法对道路车道线进行提取;最后,对二值图中的噪点进行滤波并矢量化提取到的车道线,实现道路车道线实线、虚线的准确提取。提取结果表明该方法可有效提高道路车道线提取效率,降低数据提取成本。
简介:1999年8月30日,沈阳市长签署政府令,在全国首次明确规定,行人违章被撞,司机不负责任。沈阳市民称之为"撞了白撞"。实行以来,据说行人和自行车收敛了许多,有的媒体因此欢呼"撞"出了"安全","撞"出了"效果"。引起不少城市交管部门纷纷北上取经。整肃交通秩序,解决愈演愈烈的道路阻塞问题,在现有条件下,最大限度地利用交通设施,提高运营效率,这本来应当是件令人额手称庆的事,但媒体热炒的"撞了白撞",却让人心中