基于单目视觉的道路图像理解综述

基于视觉的道路图像提供了车辆运行局部环境的丰富的信息,对这些序列图像的分析理解在车辆辅助驾驶、自动导引车、室外移动机器人等多领域得到了广泛的应用。详细介绍了道路检测系统以及道路偏离预警等系统中对道路图像进行处理、分析、理解的各种方法,阐述了道路识别与跟踪的技术和方法,并进行了比较。最后给出了该领域今后的研究方向和发展趋势。     

基于视觉跟踪的交通监控

随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着日益严重的交通问题。提出了在交通监控中,基于计算机视觉技术来检测运动目标,对目标进行跟踪。并且通过道路检测提取道路边界线、分道线等信息,自动分析机动车辆的运行状态,实现智能交通监控。     

基于单目视觉的车道线和道路边界同步检测

针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题,采用了单目视觉技术检测结构化道路上的车道线和道路边界.详细介绍了标线灰度特性与道路边缘信息的特征提取,并在此基础上结合公路几何线形进行道路模型匹配.算法整体采用初始检测和后继跟踪的循环处理流程,大大提高了实时性和抗噪性.通过CCD测试结果表明,方法能够快速、准确、同步地检测出车道线和道路边界.     

基于单目视觉的结构化道路检测算法研究

为了全面了解基于单目视觉的结构化道路检测方法的现状,给出近些年来一些典型的道路检测算法,并进行分类,包括基于灰度特征和彩色特征的检测算法、基于模型的识别算法,最后对该领域的难点和趋势给出简要的论述。     

基于单目视觉的结构化道路检测算法研究

为了全面了解基于单目视觉的结构化道路检测方法的现状,给出近些年来一些典型的道路检测算法,并进行分类,包括基于灰度特征和彩色特征的检测算法、基于模型的识别算法,最后对该领域的难点和趋势给出简要的论述。     

一种基于视觉的道路检测算法

计算机视觉导航使移动机器人可以工作于复杂环境中,而道路检测是其中的关键环节。针对道路的多样性和环境因素的影响,提出了一种稳健的道路检测算法。依据道路特征把图像分为3组区域：路、非路和不确定区域,然后对难以判断的不确定区域使用假设检验的策略,依据道路的形状、路宽和面积信息综合判断,把不确定区域合并到路或者非路区域,从而快速准确地检测出道路。该算法已经在移动机器人-ATRV上测试和使用。     

计算机视觉技术在智能交通系统中的应用

介绍了计算机视觉在智能交通系统中的应用,给出了采用的关键技术和实现手段、目前存在的问题和将来发展的方向,并介绍了几个著名的视觉系统和应用实例。     

基于道路动态视觉导航的控制策略与仿真

使车辆在自然环境中自动行驶，视觉导航方法受到了很大的重视。该文介绍了我们进行的研究工作，其中包括基于道路理解和目标检测的动态视觉导航控制策略，以及这一模拟显示系统的实现。     

基于重投影变换的实时障碍物检测视觉系统

文中报告了基于重投影变换技术的实时障碍物检测双目立体视觉系统的研制。关键技术包括单摄像机双目立体成像、图像级重投影变换、非零视差滤波和姿态自适应动态重投影变换。该系统利用重投影变换图像间的路面视差为零和非路面视差不为零的特性,在不进行特征提取和对应的情况下,实现了对路面障碍物的实时检测,具有算法鲁棒、计算简单、并行性高、以及对复杂环境的适应能力强等优点。文章给出了室外自然环境中真实图像的试验结果,     

基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究

本文基于计算机视觉算法设计了视频智能监控与跟踪系统.以OpenCV计算机视觉库、Visual Studio与MFC框架开发并实现了系统.首先设计系统整体框架,其次着重分析视频数据预处理,再次以高斯混合背景差分法提取目标,通过阈值二值处理与背景相分离,然后以Camshift与卡尔曼滤波跟踪目标并发出告警提示,最后系统实现结果表明,基于高斯混合背景差分法进行运动目标提取,并通过阈值二值处理,可准确可靠地与背景相分离,目标检测效果显著;可及时准确触发告警机制,发出告警提示信息.     

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法综述

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率,是近年来机器视觉技术的研究热点之一.通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾,对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述,总结相关原理、优缺点、国内外发展现状.3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向.对3D检测技术的原理及其在列车部件...     

基于模糊逻辑控制技术的移动机器人路径跟踪中的偏差纠正

本文在分析移动机器人在路径跟踪中所产生的３种误差之间关系的基础上，提出了基于两个模糊子控制器的移动机器人路径跟踪纠偏的新方法．该方法简化了移动机器人的纠偏控制过程，改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度．     

道路网上最短路径算法综述

在道路网上计算两点之间的最短路径是图论算法的众多实际应用之一。经典的Dijkstra算法在大规模图上过于缓慢。过去十年间,这个经典问题在道路网上取得了重大突破,目前已知最快算法的运行效率比Dijkstra算法快了百万倍。这些算法都对道路网数据进行预处理,产生一定的辅助信息以加速查询,其中目标向导方法和层次化方法是两类典型方法。一些算法的实验性能良好,但缺乏理论支撑。这是因为难以用数学语言严格地刻画道路网的特性。因此,如何弥合理论与实践的差距是此问题面临的主要挑战。     

移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法研究

本文首先介绍了移动机器人的基本硬件组成，然后模仿人工预瞄驾驶行为，提出了一 种移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法，并介绍了智能预瞄控制器的原理、结构及其设 计过程．试验表明：本文提出的控制方法可保证机器人准确地沿各种参考路径行走，且具有 良好的鲁棒性．具有运动避障功能的移动机器人控制系统正在研究过程中．     

一种基于机器视觉的铁路道岔检测方法

道岔是使列车由一组轨道转移到另一组轨道上去的装置。基于机器视觉的铁路道岔检测方法通过机器视觉系统和图像处理技术,实现对换轨时道岔间距进行高速,实时的测量,保证行车更加安全平稳。其关键技术就是有效提取道岔缝隙边缘并转化为参数空间进行精确测量。道岔背景复杂,简单的检测算法不能给出理想的检测结果,传统的Hough变换对于缝隙信息的提取有局限,采用改进的Canny边缘检测和Hough变换,同时结合最小二乘法实现对铁路道岔间距的测量。算法经过VC++编程实现,能够有效对道岔进行检测,为铁路道岔报警系统设计提供参考,为检测直线状缝隙提供方法。     

基于CAD模型的多传感器视觉系统

基于CAD模型的多传感器视觉系统(CAD Model Based Multiple Sensor Vision System)CMMS是面向装配机器人的视觉导引的视觉系统。CMMS以CAD三维建模系统为基础自动生成视觉系统模型以及识别定位策略,装配机器人的视觉引导除了要求实时性以外,主要的特点是需要满足从空间路径规划到装配操作的多层次、多分辨率的导引要求和定位精度,为此CMMS采用分层的多传感器信息处理结构:第一层是多视角图象投影三维信息获取和物体识别;第二层是基于预测的物体识别定位;第三层是结构光三维信息获取和处理,各层的信息以逐层导引的方式融合。CMMS系统硬件由SUN3工作站、?BOX图象系统、PUMA—560机械手,以及全局和移动式视觉系统组成。现在系统已初步建成。     

基于MPLS建立VPN的研究

文中简单介绍了VPN的技术基础，分析了它在几个典型传统网络上的应用，提出基于MPLS建立新一代VPN的可行性，概述了MPLS的基本原理及其特点，分析了在MPLS上建立VPN的优点和实现它的关键技术，并且提出了MPLS＿VPN有待解决的问题。     

基于Road R-tree的城市路网索引结构研究

在RR-tree(Road R-tree)索引结构下,基于Segment追踪技术的静态道路网里实现两种优化的方法:LSC算法和ASC算法,优化后的道路网,更新频率有一定程度的下降,更新的效率也符合RR-tree索引结构特点,达到了降低道路网中客户端(移动车辆)与服务器端(中心站)更新代价的目的.     

基于早期视觉的算法模型评述

计算机视觉与神经生理学相结合,早期视觉模型与计算相结合,对视觉研究领域具有深远的意义.早期视觉研究处理的视觉信息是视觉系统接受信息的第一步,是视觉研究的基础.它用计算机视觉的实现方式,模拟了视锥通路的早期视觉信息处理模型,验证了生理视网膜在信息处理过程中的特性,分析了视觉神经在信息采集必须充分必要的条件下,硬件复杂度、处理时间与处理精度之间的平衡.