基于机器视觉的轻量级驾驶辅助系统

为了解决计算机视觉应用中数据量大、算法复杂的问题,根据道路结构特征和车辆行为特征,采用单个摄像头作为传感器,实现了一种轻量级的安全辅助驾驶系统。首先采用改进的边缘提取算法和车道线检测算法对摄像机内外参数进行离线标定;接着根据标定结果在二维平面图像上采用标识出实际空间距离的多窗口划分方法,并按不同的车间距将不同窗口划分为不同安全系数的区域,以赋予道路视觉检测的几何先验知识;当区域中出现障碍物时发出相应警示信息进行安全驾驶辅助,能为智能辅助驾驶提供轻量级的视觉检测平台。以便携式计算机和固定在车内的摄像头作为实验装置,在城市道路上进行车载实验。系统在车载实验中能够快速地提取车辆两侧的车道线,并利用离线标定的结果快速生成不同安全系数的警示区域,其中车辆在车道内正常行驶时的误检率和漏检率很小,可以忽略不计。与传统的驾驶辅助系统相比,本系统计算量大大降低,检测流程得到简化,可实现轻量级的车道和车辆检测,为系统在嵌入式系统上的实现奠定基础。

基于LANDMARC定位的语音增强技术

提出了一种射频标签定位的语音增强技术。该技术结合LANDMARC定位方法与传声器阵列语音增强技术构建了一个智能的语音自适应系统,可以广泛应用于舞台表演、产品展示等多种场合下的声音增强。

一种改进的室内物品RFID定位技术

本文介绍了可应用于室内物品定位的改进LANDMARC定位系统。该算法在原始算法基础上对RFID标签进行分类,同时引入了参考误差的概念来提高系统定位精度。改进后的算法结合RF code公司硬件设备组建定位系统。实验结果表明,改进后的算法减少了定位时间,提高了室内物品的定位精度。