基于CycleGAN模型的高速公路夜晚场景识别重构

在智能交通领域,由于光照条件较差,高速公路夜晚场景识别重构一直颇具挑战。通过将夜晚场景转换为白天场景,不仅可以提高图像的亮度和清晰度,提升高速公路夜晚场景建模重构效果,还能为车辆提供更多的场景信息,增强驾驶安全性。本文旨在利用CycleGAN模型进行高速公路夜晚场景到白天场景的图像转换、这一转换过程不仅着眼于视觉效果的提升,更注重保持场景的语义信息。通过数据采集、数据预处理和数据标注,构建了高质量的数据集:进而训练了CycleGAN模型,并通过模型评估分析验证了模型性能。研究表明,基于CycleGAN模型的高速公路夜晚场景转换在提升图像质量和保留语义信息方面取得了显著效果、为夜间自动驾驶和智能交通技术发展提供了有益参考。

一种夜晚道路环境下的后方车辆检测方法

目前,基于视觉传感器的车辆检测已经成为车辆驾驶辅助领域的研究热点。但是迄今为止,大多数研究集中在白天好的光照条件,对夜晚条件下的车辆检测研究较少。本文提出了一种基于车灯的夜晚道路环境下的车辆检测算法,利用摄像机采集实时图像来检测自车后方的车辆。首先,基于亮度信息提取夜晚环境图像中的光亮目标物,然后,对提取的光亮目标物进行验证,去除路灯等干扰光源,从而得到真正的车辆头灯;最后,按照基于知识的方法,对提取到的车灯进行组合,并对组合后的车灯对进行验证,从而检测出夜晚道路环境下的车辆。实验结果表明本文算法易于实现,识别率高,适应性好。