检索结果-南通市图书馆

第37届中国控制会议

作者： Shiwang Liu Linhong Lu Xunyu Zhong Jianping Zeng Department of Automation Xiamen University

In this paper,we present an effective lane detection and tracking system using a fusion of line segment detector（LSD） and Kalman *** employ line segment as low-level features to detect lane markings on structured ***,we segment the road surface region through adaptive method,and then a different grayscale method is used to achieve strong contrast than the previous ***,we apply LSD algorithm on them and remove incorrect line segments in an adaptive ***,two Kalman filters are used to track the virtual boundary points,which also be applied to predict the next processed region of interests（ROIs）.Meanwhile,real-time performance can be better *** are conducted on several open datasets which are collected in real-world scenarios,such as Caltech *** results demonstrate the efficiency and the robustness of our DroDosed method.

关键词： lane detection and tracking line segment detector Kalman filter

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

Sonar Image Registration and Mosaic Based on line Detection and Triangle Matching

引用

Instrumentation 2020年第2期7卷 20-35页

作者： LIU Tao ZHANG Xuguang WANG Yuxi FANG Yinfeng GUO Chunsheng School of Communication Engineering Hangzhou Dianzi UniversityHangzhouChina

Image registration is an important research topic in the field of computer vision,in which the registration and mosaic of side-scan sonar images is the keypoints of underwater ***,the image registration method of keypoints is not suitable for sonar images which do not have obvious feature ***,a method of sonar-image registration and mosaic based on line segment extraction and triangle matching is proposed in this ***,in order to extract features from sonar image,the LSD method is introduced to detect line feature from images,and line segments are filtered by the principle of attention;after that,triangles are formed from line segments,an image transformation matrix can be calculated through the heuristic greedy algorithm from these triangles;finally,images are merged based on the transformation *** the basis of practical tests,it is found that,the feature extraction method used in this paper can better describe the outline of underwater terrain,and there is no obvious stitching gap between the result of sonar images *** results show that the proposed method is effective than the keypoints method of the registration and mosaic of sonar images.

关键词： Sonar Image Image Registration line segment detector Triangle Matching

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的车道线检测算法研究

基于深度学习的车道线检测算法研究

引用

作者：胡忠闯浙江大学

学位级别：硕士

车道线检测是自动驾驶系统的重要组成部分。本文的主要工作为研究单目视觉下车道线检测的算法,即通过置于车辆前窗位置的单目摄像机来获取车辆前侧的道路图像,然后利用车道线检测算法准确,快速,鲁棒地检测出主车道线。车道线具有多样性... 详细信息

车道线检测是自动驾驶系统的重要组成部分。本文的主要工作为研究单目视觉下车道线检测的算法,即通过置于车辆前窗位置的单目摄像机来获取车辆前侧的道路图像,然后利用车道线检测算法准确,快速,鲁棒地检测出主车道线。车道线具有多样性,其存在的环境又具有复杂性。这就需要对车道构筑强大鲁棒的特征,传统的特征和人工构建的特征都有其局限性,其特征在区分车道线和非车道线上都不够强大,因此本文使用深度卷积神经网络来进行特征提取和分类。同时,算法的实时性也是一个需要考虑的问题。虽然车道线的传统特征在区分任务上不够强大,但其表达简单快速,对于定位和表达车道线的任务也是绰绰有余。因此,本文从传统的车道线检测流程入手,加入了深度卷积神经网络来更有效地区分车道线元素与非车道线元素;即本文设计的算法结合了车道线传统检测方法和深度学习两者的优势。本文设计的车道线检测算法分为四个子算法模块:预处理模块,边缘提取模块,边缘筛选模块,后处理模块。在预处理模块,本文将使用基于先验的感兴趣区域划分来限定处理区域,并使用本文提出的基于车道线先验特征的边缘增强算法对图像进行边缘增强,突出车道线边缘。在边缘提取模块,本文使用LSD(line segment detector)进行边缘线段提取。在边缘筛选模块,本文设计了一个基于深度卷积神经网络的线段分类器进行局部筛选;然后利用基于消失点筛选算法进行全局筛选。后处理模块主要包括车道线集合生成与主车道线决策,用于从筛选后的边缘集合中生成车道线并选择出主车道线。实验表明,本文实现的算法有着较小的计算时间,同时具备较强的鲁棒性和较高的检测准确度。

关键词：深度学习车道线检测自动驾驶 line segment detector

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：