检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于路面垂直轮廓建模的一般路面逆透视变换

上海交通大学学报 2012年第11期46卷 1770-1773,1778页

作者：刘洪涛蒋如意胡文莫锦秋王石刚上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

提出了一种由单帧立体图像实现一般路面图像逆透视变换的方法.针对双目视觉得到的路面垂直轮廓进行B样条建模,利用建模得到的路面高度代入路面图像成像过程中,从而实现一般路面的逆透视变换.实验表明,通过该方法能有效地实现上下坡等一... 详细信息

提出了一种由单帧立体图像实现一般路面图像逆透视变换的方法.针对双目视觉得到的路面垂直轮廓进行B样条建模,利用建模得到的路面高度代入路面图像成像过程中,从而实现一般路面的逆透视变换.实验表明,通过该方法能有效地实现上下坡等一般路面图像的逆透视变换.

关键词：逆透视变换鸟瞰图道路建模双目视觉

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于行车视频消失点和逆透视变换的车速测量

中国安全科学学报 2021年第6期31卷 128-135页

作者：关闯冯浩张志勇姜镇飞张泽枫司法鉴定科学研究院上海市司法鉴定专业技术服务平台上海200063 司法部司法鉴定重点实验室上海200063

为了克服行车途中相机抖动对车速测量的影响,利用行车视频消失点特性和逆透视变换特征,提出一种通用车速测量方法。首先通过检测车道线来识别获取消失点位置和车道斜率信息;其次建立相机三参数模型,并利用透视成像原理,推导出俯仰角、... 详细信息

为了克服行车途中相机抖动对车速测量的影响,利用行车视频消失点特性和逆透视变换特征,提出一种通用车速测量方法。首先通过检测车道线来识别获取消失点位置和车道斜率信息;其次建立相机三参数模型,并利用透视成像原理,推导出俯仰角、偏航角以及高度的计算公式;然后对逆透视变换后的正投影图像进行特征运动分析,获取自车及目标车辆速度;最后分别在自车车速为20、25、30、35、40、50 km/h以及前方目标车辆车速为10、20、30 km/h的情况下进行实车试验。结果表明:自车车速的平均误差不超过5%,前车车速的平均误差不超过7%,能够达到交通事故车速测量的要求。

关键词：行车视频消失点逆透视变换车速测量交通事故

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的车道线逆透视变换算法

北京交通大学学报 2023年第2期47卷 106-113页

作者：蒋凯伟刘彪刘国豪乔俊超王智边浩毅北京交通大学电气工程学院北京100044 北京交通大学理学院北京100044 浙江机电职业技术学院智慧交通学院杭州310053

逆透视变换是车道线检测的关键环节.当车辆俯仰角变化时,传统固定参数的逆透视变换方法无法动态调整,导致逆透视变换效果不佳.针对这一问题,提出基于卷积神经网络的自适应逆透视变换算法.该方法利用卷积神经网络处理图像,得到求解逆透... 详细信息

逆透视变换是车道线检测的关键环节.当车辆俯仰角变化时,传统固定参数的逆透视变换方法无法动态调整,导致逆透视变换效果不佳.针对这一问题,提出基于卷积神经网络的自适应逆透视变换算法.该方法利用卷积神经网络处理图像,得到求解逆透视变换所需的参数,从而实现逆透视变换矩阵的动态更新.根据道路结构的先验信息设计了自适应加权条形池化分支,用于补充下采样过程中丢失的结构信息,基于ResNet网络的残差结构搭建了轻量的卷积神经网络——TNET,并设计了对应的损失函数.与ResNet18相比,T-NET具有整体参数量小、计算成本低等特点.最后,通过实车采集的真实道路图像对算法进行了验证,结果表明:在车辆颠簸情况下,该方法可以有效抑制俯仰角变化对逆透视的不利影响,实现良好的逆透视变换效果.

关键词：深度学习逆透视变换卷积神经网络条形池化

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于逆透视变换的条播作物早期作物行识别

江苏大学学报（自然科学版） 2019年第6期40卷 668-675页

作者：赵学观马伟高原源臧云飞何义川王秀北京农业智能装备技术研究中心北京100097 国家农业智能装备技术研究中心北京100097 山东理工大学农业工程与食品科学学院山东淄博255000 新疆农垦科学院新疆石河子832000

根据条播作物田间作业的对行要求,提出了一种新的作物行检测方法.首先通过选取透视图像中底部区域进行垂直投影,获得透视图像中作物行的边缘点并进行逆透视变换,然后基于逆透视变换算法消除图像几何失真,利用骨化算法求取逆透视图像中... 详细信息

根据条播作物田间作业的对行要求,提出了一种新的作物行检测方法.首先通过选取透视图像中底部区域进行垂直投影,获得透视图像中作物行的边缘点并进行逆透视变换,然后基于逆透视变换算法消除图像几何失真,利用骨化算法求取逆透视图像中作物行的骨架线交点集,在逆透视变换图像中根据边缘点对骨架线交点集进行划分,最后对交点集分类后的作物行进行拟合,以获取不同的作物行.通过对300幅不同生长条件下的小麦作物行图像进行识别试验,其行识别拟合结果表明:作物行拟合的平均误差为2.136 7°,标准差为1.024 3°,平均耗时为0.364 7 s,能够满足实时工作要求.

关键词：作物行识别导航逆透视变换机器视觉条播作物

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

共面N点三维逆透视变换及运动估计

信号处理 1989年第3期5卷 164-176页

作者：朱维乐成都电讯工程学院

由于摄象时光学系统产生的“透视投影变换”是一种损失深度讯息的变换,在三维景物分析中,“深度”这一重要讯息极难提取。本文提出的图象序列“三维逆透视变换”方法,对联系空间中共予N点在任意运动前后的相继两幅透视图象的对应象面参... 详细信息

由于摄象时光学系统产生的“透视投影变换”是一种损失深度讯息的变换,在三维景物分析中,“深度”这一重要讯息极难提取。本文提出的图象序列“三维逆透视变换”方法,对联系空间中共予N点在任意运动前后的相继两幅透视图象的对应象面参数——深度——运动间存在的高度非线性方程组可以全局线性化处理,分离出以“归一中位奇异值”的3×3矩阵所代表的刚性运动的“运动矩阵方程”及一组线性的“相容方程”,并系统地得到了基于自由参考坐标系的“共面N点三维逆透视变换”的显式解,用以同时确定物点在运动前后的深度讯息及它们实际经受的运动。该显式解直接由象面坐标进行计算,算法简单、稳定。特别是由线性的“相容方程”的最小方差解可对带有测量误差的N点象面坐标取最小方差估计,不仅有效地利用了多点讯息,使深度讯息的恢复十分准确,而且也给共面N点对的自动匹配提供了新的方法.

关键词：图象序列逆透视变换深度视觉

基于单目视觉的车辆下边沿估计和逆透视变换的车距测量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与科学 2020年第7期42卷 1234-1243页

作者：王永森刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精... 详细信息

前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精度车距测量。该方法首先通过对车辆关键点估计和几何关系模型完成对车辆下边沿的估计,然后从中计算测距关键点,再利用基于点的逆透视变换测距模型进行距离计算。实验结果表明,与其他基于单目视觉的车辆测距方法相比,该方法提高了测距的精度和稳定性。

关键词：单目视觉车辆测距视觉测距逆透视变换自动驾驶汽车

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于逆透视变换的车道线激光精准检测方法

激光杂志 2024年第8期45卷 81-86页

作者：王芳刘悦王青正开封大学信息工程学院河南开封475000 华北水利水电大学信息工程学院郑州450046

车道线检测作为智能汽车安全驾驶的主要研究方向,能够在汽车偏离车道时及时发出预警,有效缓解交通拥挤、安全问题,但常规方法易受光照强度、阴影等环境因素影响,限制其使用范围,且检测误差较大。为此,提出基于逆透视变换的车道线激光精... 详细信息

车道线检测作为智能汽车安全驾驶的主要研究方向,能够在汽车偏离车道时及时发出预警,有效缓解交通拥挤、安全问题,但常规方法易受光照强度、阴影等环境因素影响,限制其使用范围,且检测误差较大。为此,提出基于逆透视变换的车道线激光精准检测方法。该方法选用RS-LiDAR-16激光雷达作为车道数据采集装置,借助逆透视变换、顶视图空间坐标系转换各激光点数据,利用最大类间与最小类间方差算法找出激光点反射强度最佳阈值,作为车道表面及车道线数据判断依据,通过二值化算得出车道线各点数据,凭借最小二乘拟合法将这些数据拟合成线,最终检测出车道线。实验结果表明,所提方法车道线检测精准度高,逆透视变换降低了环境对检测结果的干扰。

关键词：逆透视变换车道表面车道线反射强度激光雷达

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于逆透视变换的智能车辆定位技术

计算机测量与控制 2009年第9期17卷 1810-1812页

作者：高德芝郑榜贵段建民北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

为了根据车道线参数准确地确定本车在车道中的位置和方向信息,提出了一种基于逆投影变换的本车定位算法。算法利用逆透视变换对投影图中的车道线进行三维逆透视重建,得到实际路面的车道线,并经过坐标变换求出本车在车道中的当前位置参... 详细信息

为了根据车道线参数准确地确定本车在车道中的位置和方向信息,提出了一种基于逆投影变换的本车定位算法。算法利用逆透视变换对投影图中的车道线进行三维逆透视重建,得到实际路面的车道线,并经过坐标变换求出本车在车道中的当前位置参数、方向参数及车道宽度等信息。试验表明,该算法对光照条件、道路结构等变化具有较好的适应能力和抗干扰能力,在一定程度上满足多种横向主动安全系统的要求。

关键词：智能车辆逆透视变换车辆定位车道线识别

基于语义分割和逆透视变换的车道线检测算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义分割和逆透视变换的车道线检测算法研究

作者：修宇璇天津大学

学位级别：硕士

无人驾驶是未来交通运输和汽车工业的发展方向,而车道线检测是无人驾驶的关键任务。在实际的无人驾驶汽车系统中,车道线检测模块需要能够识别车道线的位置、颜色和虚实。同时,无人驾驶汽车通常基于环境栅格地图进行路径规划和智能决策,... 详细信息

无人驾驶是未来交通运输和汽车工业的发展方向,而车道线检测是无人驾驶的关键任务。在实际的无人驾驶汽车系统中,车道线检测模块需要能够识别车道线的位置、颜色和虚实。同时,无人驾驶汽车通常基于环境栅格地图进行路径规划和智能决策,因此车道线检测的结果应该表示为栅格地图的形式。然而,传统的车道线识别方法通常仅识别车道线的位置,不识别车道线的颜色和虚实;其检测结果通常标注在图像上,由于存在透视变换引起的失真,不能反映道路平面上真实的车道线空间位置关系。为此,本文开展基于语义分割和逆透视变换的车道线检测算法研究。本文应用语义分割解决车道线检测问题,将一幅图像中的不同车道线分割为不同区域,其类别标签即为不同的车道线类型。本文提出了一个基于边缘特征融合和跨连接的车道线语义分割神经网络。首先,在主流的编码器-解码器框架下,设计了一个面向语义分割的卷积神经网络。其次,考虑到边缘特征是车道线检测中的重点,在编码端并联了一个边缘特征提取子网络,通过逐层融合边缘特征图和原始特征图增强车道线的特征。最后,为了更好地利用网络中不同语义层级的信息,建立从编码器到解码器的跨连接,在解码器逐层上采样的过程中融合编码器对应尺寸的特征图。此外,本文改进了传统车道线数据集的标注方式,使之适用于语义分割神经网络的训练和测试。在改进的数据集上进行了实验,证明边缘特征融合和跨连接结构显著地提高了基础网络对车道线的语义分割性能。本文所提网络能够在确定车道线位置的同时,区分黄线或白线、虚线或实线,在计算资源较为充足的前提下,能够达到实时的检测速度。基于车道线语义分割的结果,本文采用逆透视变换生成车道线栅格地图。由于逆透视变换依赖于相机参数,本文对车载相机的内外参数进行了标定和检验。本文根据栅格地图的大小在语义分割结果中确定感兴趣区域,通过逆透视变换生成了车道线栅格地图,作为车道线检测模块的输出结果。

关键词：车道线检测语义分割深度学习边缘特征跨连接逆透视变换