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智能车中基于单目视觉的前车检测和跟踪 被引量:13
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作者 皮燕妮 史忠科 黄金 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期220-223,共4页
提出了一个改进的单目视觉方法,用于智能车在结构化公路环境下准确检测和跟踪前方车辆。该方法先利用图像灰度梯度检测前车,剔除可能的虚检测,建立新目标的二维模型;然后用卡尔曼滤波方法预测下一帧的目标位置,在预测位置附近用边缘投... 提出了一个改进的单目视觉方法,用于智能车在结构化公路环境下准确检测和跟踪前方车辆。该方法先利用图像灰度梯度检测前车,剔除可能的虚检测,建立新目标的二维模型;然后用卡尔曼滤波方法预测下一帧的目标位置,在预测位置附近用边缘投影方法定位目标;设计了一种新的四因素似然度函数,验证跟踪结果与检测结果的匹配度,当跟踪失败时,重新检测前车。利用长图像序列PETS2001进行实验,结果表明该方法可以有效的检测和跟踪本车车道前方视野中的车辆障碍物,为智能车的防撞预警和控制系统提供可靠信息。 展开更多
关键词 智能车 视觉导航 前车检测 卡尔曼滤波
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智能车视觉导航的道路和前车检测系统 被引量:4
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作者 皮燕妮 史忠科 黄金 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第23期186-188,共3页
设计了一个基于单目视觉的智能车自适应道路、前车检测系统,主要应用于结构化道路,可以根据输入图像的可见度自动在夜间模式和日间模式间切换。结果表明系统可以在不同可见度下,自动、快速、准确地检测前车。
关键词 智能车 道路检测 前车检测 可见度
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基于车道线识别和多特征的前车检测算法 被引量:11
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作者 陈戈珩 潘晓旭 侯作辉 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第15期245-250,共6页
前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底... 前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底阴影特征自适应确定中远距离车辆假设区域,最后利用纹理特征、垂直梯度投影均值和边缘对称性特征三层约束来验证车辆区域。实验结果表明:该方法能够实时准确地检测出不同光照条件下本车车道前方中远距离的车辆。 展开更多
关键词 前车检测 车道线识别 多特征
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基于多特征融合和信息熵优化的前车检测
4
作者 张铮 王孙强 +2 位作者 胡新宇 熊盛辉 胡凌辉 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第3期138-145,共8页
针对高速公路前车检测中单一特征易受光照、天气等环境因素影响的问题,提出一种基于多特征融合和信息熵优化的检测算法。首先,利用自适应大津算法对路面进行阈值分割,生成若干车辆假设区域;其次在方向梯度直方图(histogram of gradient,... 针对高速公路前车检测中单一特征易受光照、天气等环境因素影响的问题,提出一种基于多特征融合和信息熵优化的检测算法。首先,利用自适应大津算法对路面进行阈值分割,生成若干车辆假设区域;其次在方向梯度直方图(histogram of gradient,HOG)特征的基础上,引入几何特征、纹理特征和幅值特征构造特征向量,并根据信息熵对特征向量进行优化;最后,训练支持向量机(support vector machine,SVM)验证假设区域。实验结果表明,该算法提高了前车检测的准确率,扩大了前车检测的适用范围。 展开更多
关键词 前车检测 支持向量机 多特征融合 特征优化 信息熵优化
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基于改进灰色模型的前车检测与跟踪算法
5
作者 陈戈珩 潘晓旭 +1 位作者 杨林 胡明辉 《长春工业大学学报》 CAS 2017年第1期38-42,共5页
基于改进GM(1,1)模型,依据车底阴影特征自适应确定目标假设区域,利用边缘对称性和纹理特征两层约束验证车辆区域,排除虚假目标。应用改进的GM(1,1)预测下一帧目标位置,结果表明,可以实现前方车辆的检测与跟踪。
关键词 前车检测 前车跟踪 GM(1 1)
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基于假设验证和改进HOG特征的前车检测算法 被引量:18
6
作者 张楚金 王耀南 +2 位作者 卢笑 王珂娜 王国峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期165-171,共7页
为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提取满足特点的图像子区域,并将此区域作为假设车辆图像。在验证... 为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提取满足特点的图像子区域,并将此区域作为假设车辆图像。在验证阶段,首先利用多层低维HOG特征来代替高维HOG特征,并对HOG特征进行对称化处理,得到分层HOG对称特征;然后将训练样本的分层HOG对称特征用于ELM(Extreme Learning Machine)分类器的训练;最后,用ELM分类器对假设车辆图像进行验证,得到检测结果。实验结果表明:该方法平均处理速度为25.5帧/s,验证准确率平均值达到了99.59%,比原始的HOG特征提高了4.01%。 展开更多
关键词 前车检测 阴影 HOG 对称性 ELM
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一种基于类Haar特征和AdaBoost算法的前车检测方法 被引量:6
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作者 余小角 郭景 +1 位作者 徐凯 王娜 《微型机与应用》 2017年第13期22-25,共4页
针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器... 针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为90.86%、91.15%,可以快速、有效地进行前车检测。 展开更多
关键词 前车检测 类HAAR特征 积分图 ADABOOST算法
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基于卷积神经网络的前向车辆检测方法研究
8
作者 王威 张庆 《内燃机与配件》 2023年第15期85-87,共3页
提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的前向车辆检测方法。首先,采用车底阴影和车宽约束条件进行假设生成,针对存在较多具有边缘、对称性等特征物体干扰时产生灾难性计算量的问题,提出了阴影特征结合车宽约束条件判定方法生成车辆假设,排... 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的前向车辆检测方法。首先,采用车底阴影和车宽约束条件进行假设生成,针对存在较多具有边缘、对称性等特征物体干扰时产生灾难性计算量的问题,提出了阴影特征结合车宽约束条件判定方法生成车辆假设,排除大量非车底阴影区域,提高了检测效率;然后采用CNN对产生的车辆假设进行验证,建立车辆样本库,训练并对比分析了多种结构CNN,验证本文设计结构能够快速准确地验证车辆假设,对GTI数据库的检测正确率达到98.65%;最后经强弱光照、树荫等多场景实验验证表明,本文方法能够快速准确地检测出前方车辆。 展开更多
关键词 前车检测 阴影特征 车宽约束 卷积神经网络
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基于Android智能手机的前方车辆检测系统 被引量:1
9
作者 潘安 李必军 《软件导刊》 2016年第5期58-61,共4页
开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定... 开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定位方法。首先利用车辆固有纹理特征对检测区域进行筛选,进一步利用聚类算法定位每一个车辆可能存在的区域。最后利用SVM分类器和HOG特征精确定位车辆外部轮廓,并剔除上一步中可能出现的错误聚类,最终实现手机平台上的前车实时检测。 展开更多
关键词 ANDROID平台 前车检测 JNI技术 辅助安全
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基于双目视觉的前车距离识别方法
10
作者 赵延宁 周雅夫 《汽车科技》 2011年第1期56-60,共5页
本文提出一种基于双目视觉系统,对道路上各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子和霍夫变换等图像处理方法检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后利用双目视觉几何关系... 本文提出一种基于双目视觉系统,对道路上各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子和霍夫变换等图像处理方法检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后利用双目视觉几何关系,对对象物体距离进行比较。实验结果表明,通过本文所述方法可准确识别出图像中各对象及其距离关系。 展开更多
关键词 双目视觉 道路检测 前车检测 距离识别
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车辆超车视觉辅助导航系统研究
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作者 王伟莉 曲仕茹 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期709-715,共7页
为了能够提高行驶速度,保障行车安全,提高行驶环境认知,设计了一个基于单目视觉的车辆自适应道路、前车检测、超车指导系统,其主要应用于双车道结构化道路,而且在晴天与阴天不同天气情况下,车道线以及深色、浅色车辆均可识别,并可跟踪... 为了能够提高行驶速度,保障行车安全,提高行驶环境认知,设计了一个基于单目视觉的车辆自适应道路、前车检测、超车指导系统,其主要应用于双车道结构化道路,而且在晴天与阴天不同天气情况下,车道线以及深色、浅色车辆均可识别,并可跟踪、超越前车。实验结果表明,该系统可以应用于不同环境背景下,该系统已通过了远距离自动、安全、准确地检测,并进行了超越前车的仿真实验。 展开更多
关键词 单目视觉 道路检测 前车检测 超车
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