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车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。 相似文献
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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。 相似文献
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图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。 相似文献
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本文研究了视觉巡检机器人的导航线检测识别问题,所用的检测方法能大大降低计算量,并结合自动阈值分割和改进Hough变换算法,具有良好的鲁棒性,能够满足视频图像检测的实时性和准确性要求。 相似文献
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图像分割在图像处理领域里的作用至关重要,当前图像分割方法的一类重要方法是源于粒子群算法的图像分割方法,本文对源于改进粒子群算法的三类图像分割方法,即单阈值图像分割方法、二维阈值图像分割方法和多阈值图像分割方法进行了全面研究,通过研究指出单阈值图像分割方法效果相对来说是较差的,二维阈值图像分割方法比单阈值图像分割方法好,多阈值图像分割方法效果最好,并对每一类方法的不足以及以后要解决的问题也作了详细分析,同时也通过研究指出了图像分割技术未来的发展方向将是多种方法相结合才能得到较好的效果。 相似文献
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本文详述了用灰度阈值分割和梯度差对车牌进行分割处理的过程,介绍了灰度阈值分割理论以及梯度算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定位。 相似文献
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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。 相似文献
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