检索结果-南通市图书馆

实验技术与管理 2019年第9期36卷 137-141,148页

作者：李志鹏于鸿彬邵宏宇天津工业大学机械工程学院天津300387 天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387 天津大学机械工程学院天津300072

为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈... 详细信息

为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。

关键词： Canny边缘检测道路标线检测双边滤波梯度幅值

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一种新的基于Canny算子的道路标线检测算法

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电子设计工程 2021年第1期29卷 16-19页

作者：田明锐孙宏斐胡永彪夏晓华岳鹏举长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710064 柳州欧维姆机械股份有限公司广西柳州545006 广西柳工机械股份有限公司广西柳州545006

针对传统Canny算子对道路标线检测不全、阈值选取困难及检测结果中噪声和伪边缘较多的问题,提出了一种新的道路标线检测算法。根据提出的程序框图对图像进行形态学预处理,结合提出的两个标准,自动寻找到Canny算子提取道路标线的最佳阈值... 详细信息

针对传统Canny算子对道路标线检测不全、阈值选取困难及检测结果中噪声和伪边缘较多的问题,提出了一种新的道路标线检测算法。根据提出的程序框图对图像进行形态学预处理,结合提出的两个标准,自动寻找到Canny算子提取道路标线的最佳阈值,并利用该阈值对图像进行边缘检测,使用提出的两种后续处理方式剔除伪边缘和路面干扰。实验结果表明,该算法能够克服传统Canny算子在道路标线检测中存在的上述问题,实现道路标线准确检测。

关键词：图像处理道路标线检测 Canny算子自动最佳阈值寻找

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基于机器视觉的道路标线损坏智能检测设想

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公路与汽运 2016年第3期 55-57页

作者：叶云广州市公路实业发展公司广东广州510650

道路维护是公路运营管理的重要组成部分,特别是在高速公路不断扩张的环境下,如何利用先进的技术来提高维护质量、降低维护成本已成为公路运营管理中的研究热点。文中依据先进的机器视觉技术,提出基于机器视觉的道路标线损坏智能检测设... 详细信息

道路维护是公路运营管理的重要组成部分,特别是在高速公路不断扩张的环境下,如何利用先进的技术来提高维护质量、降低维护成本已成为公路运营管理中的研究热点。文中依据先进的机器视觉技术,提出基于机器视觉的道路标线损坏智能检测设想来辅助道路标线维护,仿真试验证明该方法具有非常好的检测效果。

关键词：交通工程公路运营维护道路标线检测智能交通系统

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道路标线识别方法的研究

道路标线识别方法的研究

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作者：杨姗河北科技大学

学位级别：硕士

智能交通是我国发展智能网联车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)的目标,也是世界各国发展的重要领域。智能交通可以分为两个方面,其一是高精度地图的制作,其二是汽车对环境的感知能力。因此,构建具有强自动化性、高精度性能的道路标线测... 详细信息

智能交通是我国发展智能网联车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)的目标,也是世界各国发展的重要领域。智能交通可以分为两个方面,其一是高精度地图的制作,其二是汽车对环境的感知能力。因此,构建具有强自动化性、高精度性能的道路标线测量方法具有重要的意义。在汽车对道路的感知系统中,因我国地势形态种类繁多,所以在不同城市间的道路标线各有不同,因此构建一个可在车载设备中运行且适用不同道路特征的模型同样具有重要意义。基于图像传统算法开展了移动道路测量的研究。同时,基于深度可分离卷积网络结合迁移学习开展了道路标线检测与道路分割的研究。具体内容如下:在道路测量任务中,提出基于视觉传感器测量道路标线的方法,以汽车在行驶过程中行车记录仪采集到的图像作为移动道路测量的素材。该方法首先采集道路标线,然后对图像进行预处理纠正图像的畸变,排除道路标线外的干扰同时恢复道路标线的平行关系。其次,对道路标线进行检测与提取,包括图像分割和滑动窗口法提取道路标线。最后对道路标线进行跟踪与测量,针对移动背景下道路标线特征相似无法准确拼接等问题,提出帧差法与统计模型结合的方法。该方法可以处理移动背景下遇到的各种突发情况(道路标线消失、增加或减少等)。采用变道分析处理因汽车变道造成的道路标线倾斜的问题。在道路感知任务中,提出基于深度可分离卷积的道路标线分割方法。在编码器中因道路标线的特征较为规则,所以采用高低特征融合的方法提取特征。针对图片中道路标线与背景像素数量的不平衡问题,对模型的损失函数进行了权重优化。为使最终模型可以在车载设备中运行,采用深度可分离卷积层进行特征提取以降低模型的参数量,并且采用双线性插值法进行上采样处理,该过程不产生额外的参数,可以避免反卷积在上采样过程中产生参数。同时,采用迁移学习使模型仅需要学习少量样本便可适用不同的环境。在道路测量任务中,实验结果表明,在本实验室采集的数据上测量出的道路标线检测精度高、鲁棒性好,可同时完成多车道线的测量。在道路感知任务中,通过Tu Simple数据集及自建库中的实验结果表明,本方法与其他模型相比其有效地降低了模型的大小,同时模型的准确率较高,最终模型可在体积较小的NVIDIA Jetson NANO上运行,其处理速度达到23fps。上述两种方法,在智能交通等方面具有应用价值。

关键词：道路标线检测滑动窗口迁移学习深度可分离卷积双线性插值法

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