基于特征模型融合的实时车道线检测研究

针对无人驾驶领域的车道线检测鲁棒性差的问题,提出一种基于特征模型融合的实时车道线检测算法。在图像预处理阶段引入白平衡、灰度化操作及形态学处理,将RGB颜色空间转换成HSL颜色空间,接着采用梯度阈值检测出黄色和白色车道线进行线性融合以增强车道线特征信息。在模型拟合阶段,采用Canny边缘检测算法和改进的Hough变换提取出边缘特征,最后采用最小二乘法拟合车道线双曲线模型。本文在Python实验环境下对随机选取的不同复杂路况下的视频流序列进行算法验证。实验结果表明该算法平均正确率为96%以上,平均未检测率和平均误检测率分别为1%和3%。实验说明本文算法具有良好的准确性和鲁棒性。在无人驾驶领域具有一定的应用价值。     

基于RRF的车道理解算法

基于视觉的道路图像提供了车辆运行局部环境的丰富信息。本文提出了一种新颖的适用于自主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法。它采用了广义曲线的车道线参数模型,通过计算机仿真实验,将图像的预处理算法和基于坐标变换原理的拾取算法相结合(即RRF算法),在感兴趣区域中成功提取道路边缘。最后,在2维计算机图像坐标系中重建车道线曲线,为以后的数据提取打下了基础。仿真结果表明,提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性。     

一种基于消失点的直道车道线检测算法

为了减少车道线检测过程中干扰线的影响,本文提出一种基于消失点的直道车道线检测方法。将RGB图灰度化处理后使用中值滤波进行降噪,然后利用Canny算法检测图像的边缘信息,通过Hough变换检测直线,根据车道线汇聚于消失点的特征先找到消失点,再对通过消失点的直线进行筛选得到真实车道线的位置。实验表明,该算法很好的抑制了干扰,正确的检测出了消失点和车道线位置。因此,所提出的车道线检测算法具有较好的准确性。     

基于单目视觉的车道线检测综述

车道偏离预警技术是保障机动车驾驶员人身安全的重要驾驶辅助系统,而车道线检测与识别是该系统的重要组成部分,本文主要阐述了基于单目视觉的车道线检测的阈值分割的常见方法和车道线拟合阶段常用的道路模型算法,并对每一种阈值分割算法和道路模型算法作简单的优缺点分析,文章最后给出车道线检测未来可能的发展方向。     

基于监控视频图像的潮汐车道自主控制系统设计

以监控视频图像为基础,提出设计潮汐车道自主控制系统。设定检测区域,包括初始检测区域与跟踪检测区域。初始区域内检测运动车辆是否存在,运用虚拟线状态检测理论对运动车辆角点定位,在该区域内对状态参数初始化;跟踪区域内根据角点特征进行分割处理,车辆驶离区域内时计算交通流量。基于交通流分析,研究受车道长度、车道开关时间及位置等条件影响的变向车道控制系统模型,根据对潮汐流及转向流分析,构建协同优化系统模型,结合变向车道设置相位优化时间以完成协同优化式潮汐功能车道转换过程。实验证明,利用文中设计的潮汐车道自主控制系统能够有效缓解道路交通堵塞问题。     

基于Kalman滤波的Web数据流抗干扰挖掘算法

提出一种基于变维Kalman滤波的Web海量数据流抗干扰挖掘算法。构建Web环境下的海量数据挖掘数据流信息模型和噪声干扰模型,结合现代信号处理方法,设计变维Kalman滤波算法进行海量数据流信号滤波预处理,把Web海量数据流映射为一组非线性宽带调频信号模型,采用信号检测算法实现Web海量数据的抗干扰挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行Web海量数据信息的抗干扰挖掘,具有较高的数据检测精度和准确挖掘性能,具有较高的抗干扰性和鲁棒性。     

基于3/10时空切片的主题字幕边界帧检测

根据对新闻时空切片的分析,提出一种新的主题字幕帧检测方法。该方法能够有效实现对新闻视频主题字幕的检测。实验表明,该方法能较准确地检测出主题字幕起始帧和结束帧,并具有较强的鲁棒性。     

复杂背景下的车型识别系统

随着交通问题的日益严峻,车型识别系统技术的研发显得尤为迫切。提出了一种复杂背景下的车型识别系统关键算法的研究与实现,采用一种初步检测和精确定位相结合的车辆检测方法;提取车辆的积分通道特征作为车型识别SVM分类器的输入特征。系统基于Visual Studio平台下完成,实验表明,该车型识别系统具有较高的识别率和识别速度,且具有很好的鲁棒性,满足实时系统的要求。     

基于机器视觉的零件缺陷检测算法

提出一种新的基于机器视觉的零件表面的缺陷检测算法。根据零件缺陷特点,系统采用二值化、中值滤波、形态学处理等方法对获取的图像进行处理。搭建了包括图像处理模块、上位机、图像采集部分的零件表面的缺陷检测平台。实验仿真结果显示,该算法能够准确识别零件表面缺陷,并具有较高识别率和鲁棒性。     

一种大储量罐车紧急切断阀失灵检测方法研究

为了提高大储量液化石油气罐车紧急切断阀失灵检测的精度和效率,提出了基于增强模糊支持向量机的罐车紧急切断阀失灵检测方法。首先通过对大储量液化石油气罐车紧急切断阀的常见失灵类型进行分析,将其样本数据进行训练集和测试集的训练。其次利用模糊支持向量机算法进行罐车紧急切断阀失灵检测模型建立。然后利用粒子群进化算法进行该模型的最优参数、惩罚系数和隶属度的确定,最后利用优化的参数进行支持向量机的分类。通过训练集和测试集对该模型进行仿真实验,仿真实验结果表明,该方法的失灵检测准确率均在95%以上,具有较高的鲁棒性和可靠性。     

基于opencv的视频道路车道线检测方法研究

为提高道路行车安全性,车道线检测尤为重要。在分析传统霍夫变换(Hough)的优缺点之后,决定采用一种改进的Hough变换:随机选取图像中的边缘点,而不是逐行扫描边缘点,即是基于统计概率的Hough变换。在opencv中对该方法进行验证,实验结果表明:该方法能够有效的识别出车道线并且能够识别出虚线,同时也能够满足车道线识别的实时性要求。     

雾霾环境下人体可吸入颗粒智能检测系统设计

为了提高雾霾环境下人体可吸入颗粒检测的效率和稳定度,提出了基于物联网的雾霾环境下人体可吸入颗粒检测模型,该模型主要包括传感器检测模块、路由器传输模块、数据汇总模块以及上位机模块,传感器检测模块检测雾霾环境下的人体可吸入颗粒PM2.5浓度信息,引入一种人体肺部PM2.5浓度检测估计模型,估算雾霾环境下人体可吸入颗粒PM2.5的浓度,实现人体可吸人颗粒PM2.5的准确检测。实验结果说明,相比有线网络人体可吸入颗粒检测模型,所提模型的检测效率、精度较高,并且具有较高的鲁棒性。     

基于单目视觉的车道偏离预警系统

随着人工智能、自动驾驶成为汽车的研究热点,车道偏离预警系统作为自动驾驶的核心,实时性和精准性成为了研究难题。本文通过python(3.6)+opencv(3.3)在window平台实验,提出一种通过基于数学形态学滤波的车道偏离预警系统。通过对输入的视频做ROI感兴趣区域分割,图像逆透视变换,和数字形态学滤波处理,利用概率霍夫直线变换识别车道线,对车道线进行偏离决策。经过实验,本系统可以提高车道识别的速度和准确性、鲁棒性,提高驾驶安全。     

高速公路车道标识线边界提取改进算法

车道标示线检测是高速公路车道偏离预警系统研究的核心技术之一,本文简要描述了车道标示线识别的研究现状,针对采集的原图像进行了噪声处理后,提出了一种改进的边缘检测算法,实验结果表明了改进方法的有效性。     

山区公路避险车道设置方案研究

根据避险车道工作原理和各地在避险车道实际设计与建设中的经验,力求为不同地形条件下、不同等级公路的避险车道总体及各组成部分设置提供全面的设计方法与理论依据。提出在无统一标准的情况下,避险车道各部分在具体设置时均应以地形、经济条件为依据,选取相应的参数;一般公路设置避险车道时可参照高速公路上的使用情况,结合实际将防撞墙、防撞物和护栏等作相应的简化处理。     

一种新的基于复小波变换的数字图像水印算法

本文提出了一种基于复小波变换的新的具有鲁棒性的数字图像水印方法。为了改进算法的鲁棒性，本文采用了纠错码，该技术是在空域中进行的。为了了解本文所提出的在CWT域上所提出的算法，我们在DWT域上采用同样的嵌入算法来和它进行比较。最后，我们要通过试验来检测两种算法对于选择性攻击(比如JPEG，JPEG2000压缩)的鲁棒性，并利用水印检测软件基准来对他们进行比较。     

基于单片机的直流电源控制系统设计

传统的直流电源系统通常根据输出电压值与电源基准值之间的差异来控制输出电压,这很难实现且容易受到参数的影响,导致电压低控制精度。本文提出了一种基于单片机的电源输出电压控制方法。实验结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性。     

基于置乱变换的DCT域数字水印改进算法

提出一种符合Kerckhoff原则的DCT域数字水印算法.该算法在嵌入水印前对水印进行Arnold变化,并通过密钥向量嵌入水印图像,大大提高了水印的鲁棒性和安全性.对比实验表明,该方案对高斯低通滤波、添加白噪声、JPEG压缩、图像剪切等攻击手段有较好的鲁棒性,并具有较高的安全性.     

基于神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性研究

研究非线性系统的鲁棒性,在大扰动条件下,提高系统的稳定控制性能。传统的控制方法采用PID神经网络控制,在参数自适应过程中产生控制偏差。提出一种基于单神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性改进方法。控制结构是一个三层前向神经元网络,采用单神经元纠偏控制,自适应调节神经元输入输出层权重,给定模型的不确定性分为参数的不确定性和未建模的动态特性不确定性,由此得到偏移控制非线性小扰动方程,进行控制系统鲁棒性和稳健性证明。仿真结果表明,采用该算法实现对非线性系统的控制,自适应调节时间短,超调量小,纠偏性能较好,自适应跟踪控制性能优越,误差减少,控制精度较高,鲁棒性较优。     

滑模控制在BUCK变换器中的应用

本文设计双积分滑模控制器是基于CCM模式下Buck变换器,首先计算出该方法的滑模可达性条件及其控制器方程,并论述了该种方法的稳定性,最后采用SIMULINK对该控制器在Buck电路中的应用进行了仿真,证明该方法具有良好的动态性能、鲁棒性。