论文仅供学习参考使用。 道路图像预处理部分。首先对道路图像进行感兴趣区域提取,取图像下半部分作为感兴趣区域减少干扰信息;然后分析分量法、最大值法、平均法、加权平均法四种图像灰度化处理方法,采用加权平均
在相机视角下,利用车道线的几何特征提取边缘直线方程,并通过高斯牛顿法进行迭代优化,实现相机旋转矩阵外参的提取。该方法针对车辆周围环境的特征进行精准匹配,从而实现相机在不同位置的准确标定。高斯牛顿法通过
属于原创,车道线,Matlab,利用了加强版的Hough变换,识别率高,无断点
基于纹理脊线特征融合的木材表面裂缝检测.pdf,裂缝是木材表面一种严重缺陷,对木材的加工和使用影响极大,然而,由于裂缝与木材表面的矿物线具有诸多相似之处,因此如何准确地将裂缝纹理识别出来是一个亟待解决
基于多特征融合的车标识别方法,黄灏,傅慧源,进入21世纪以来,汽车的保有量日益增加,同时,伴随着计算机技术日新月异的发展,智能交通系统得到了越来越广泛的应用。车辆识别�
针对高分辨率可见光图像的飞机目标智能识别,提出一种基于飞机结构特征的识别方案。采用Mean shift方法分割图像,提取区域边界,得到目标轮廓集,对轮廓采取多种结构化表示方式,便于分析轮廓的特征及相互
用于描述区域特征的Hu 矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下, 尤其是SAR 图像中严重的相干斑噪 声, Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu 七个矩不变量为基础, 结合SAR 图
日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时,也导致了拥堵的交通路
能够实现简单的车道检测
提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外,通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后,通过分段拟合检测车道标记。 该算
