一种基于直线模型的道路识别算法研究

为了提高道路识别的鲁棒性和抗干扰能力 ,提出了一种道路边缘识别算法。该算法的创新点在于采用自然边界作为道路识别的依据 ,同时算法也可以将白色路标作为识别道路边缘的标志。由于道路的自然边界不像车道标志线那样容易受到污染 ,因而使该算法具有了较高的鲁棒性。该算法是采用像素级特征和帧图像特征来识别道路边缘 ,可称为全局道路边界模型。在模型中由于采用了有关的道路约束条件 ,因而使得算法具有较好的抗干扰能力。该算法包括初始检测算法和跟踪算法两个部分 ,其中在跟踪算法中采用感兴趣区域算法 (ROI)来限制检测区域 ,以提高实时性。最后 ,还提出了一个道路边界可信度检测函数 。

基于分段直线模型的弯道识别算法的研究

为提高弯道识别算法的实时性,提出一种基于Hough变换的分段直线模型来近似逼近弯道的图像识别方法。首先实时动态地将一幅图像划分为若干感兴趣区域,然后采用改进的Hough变换算法提取各个感兴趣区域的直线段,最后应用边界点判断法将这些直线段连接成连续平滑的弯道线。试验结果表明,该方法能检测出高速公路上的相关车道线,具有很好的实时性、可靠性和鲁棒性。

直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测

为了解决规格化道路上车道线跟踪及车道偏离检测的问题,利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置。首先,在小窗口内采用Hough变换方法进行车道线识别;同时,根据摄像机的成像几何性质,推导出车道偏离程度与道路图像中车道线斜率之间的函数关系,从而简化了摄像机标定过程。现场试验表明,完成一帧道路图像的预处理及车道线识别的所需时间小于30 ms,车辆直行情况下的车道偏离率相对测量误差小于5%,试验结果验证了该方法的实时性和正确性。

基于直线模型的车道线实时检测方法

为提高车道线检测的精度和实时性,提出了一种基于直线模型的实时车道线检测方法。采用改进的Sobel算子进行边缘检测,利用自适应双阈值的方法进行图像的二值化。对基于Hough变换的车道线检测方法进行了改进,令识别视觉效果大大提升。并利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置,实现后续帧道路图像的跟踪。实验结果表明,该方法准确性高,具有较好的实时性和鲁棒性。

基于直线模型的道路边界识别技术

为了能为汽车实时提供前方道路信息,文中建立了直线道路边界模型,并提出了道路边缘识别算法。通过灰度化、直方图均衡化、滤波,边缘增强与二值化的处理粗略得到图像的边缘,再利用道路边界的邻域特征从图像边缘中识别出道路边界。仿真结果表明,该算法能准确识别出道路的边缘。

采用直线模型的相机参数优化方法

提出了基于直线模型的相机在线标定算法。该方法通过自动跟踪视频中物件的边缘,在线求解相机系统内外参数,同时建立物件边缘同图像边缘的对应关系。然后,利用物件边缘同图像边缘的对应关系,在相机内外参数初值的基础上,通过构建融合边缘端点信息的误差函数,迭代优化求解相机内外参数。进行了仿真和实物实验,分别使用提出的基于直线的标定方法和传统的基于棋盘格内角点的方法标定了相机内外参数,并对两种方法的标定结果做了对比。结果显示:在仅使用边缘信息的条件下,本文方法可以获得同传统的标定法一致的精度,标定后重投影误差(RMS)为0.6pixel。本文方法利用具有标准尺寸的物件即能实现相机内外参数的估计,且无需制备平面靶板便可获得与传统方法相同的标定精度,标定过程更为灵活,有实用价值。

X射线相位衬度CT投影直线模型研究

由投影重建图像是X射线CT(computed tomography)的基础,它要求X射线沿直线传播。在X射线相位衬度CT中,不仅利用被检物体吸收X射线获得吸收衬度,而且利用被检物体改变X射线的相位分布获得相位衬度。众所周知,X射线相位分布改变必然导致X射线传播方向发生变化。于是在X射线相位衬度CT中,就在X射线直线传播必要条件和X射线改变传播方向之间产生了矛盾,这个矛盾实际上是直线和非直线之间矛盾。本文根据对立统一的观点,分析了直线和非直线之间矛盾,分别为X射线吸收信号、相移信号、折射角信号、散射角方差信号和相位二阶导数信号建立了投影直线模型。

基于直线模型的微型飞行器姿态角计算

利用地平线进行微型飞行器(MAV)稳定飞行控制中的姿态估计.根据地平线的直线模型,将地平线视作一条直线,依据线性摄像机成像投影关系,建立地平线在世界坐标系和图像坐标系中的位置对应关系.通过推导得出图像坐标系中地平线的直线方程参数与摄像机姿态角的对应关系,实现通过地平线的直线方程参数计算MAV的姿态角.实验验证了该方法的正确性.在对俯仰角的求取问题上,与使用占天面积比的方法进行了比较,通过仿真实验论证了该方法的优势.

基于车道线直线模型的道路曲率估计方法

在车道偏离预警、防止及车道保持等基于机器视觉的驾驶安全辅助系统中,为解决单一直线模型无法预估道路曲率,而曲线拟合方法计算量大等问题,应用车道线直线模型,提出了一种基于远端直线拟合的弯道曲率估计方法,其特征在于车道线仍使用全局直线描述,估计曲率时对远端候选点进行直线拟合.由于保证了较多的候选点数量且使用Hough变换检测直线,以及利用跟踪、滤波等方法,算法在保证车道线检测鲁棒性的同时,基于远端直线拟合方法实现了对弯道曲率的相对定量估计.采用装有全球定位系统(GPS)的实车试验进行验证,结果表明:所提方法在增加候选点数量以提高曲率估计精度的同时,保障了算法的实时性.

基于眼球重建异面直线模型的双目视线跟踪算法

结合了传统三维重建及眼部跟踪模型,结合透视投影模型的改进型三维重建法,解决了明暗法非唯一解问题,得到了眼球必要点的三维坐标;建立头动补偿的异面直线模型,它通过眼球重建所求三维坐标点,得到异面直线模型,无须计算深度信息,直接通过建模求解与补偿机制,快速得到视线落点位置,减少了设备复杂性,并提高了算法的精度。因此,基于眼球重建异面直线模型的双目视线跟踪算法是计算机视觉跟踪方法的一种创新,为人机交互应用提供了新的思路。

类神经传导的布朗直线模型

基于神经传导原理构造了一类称为布朗直线的随机直线模型。借助布朗运动的相关性质该模型有效地刻画了神经传导路径的多重性与不确定性。进一步地,讨论了该模型的几何特征并给出了相应的概率估计。

构造直线模型解代数问题

把已知条件变形、整理,转化成与几何图形有关的式子,进而利用几何图形解决问题.用这种数形结合的方法解题,思路清晰,简捷明快,有助于提高思维的灵活性,优化思维素质.

直线模型三点预测法

本文所论及的是一种简化了的时序模型:只要初步掌握计量经济方面的理论,就能运用本模型处理诸如市场预测、经济预测等问题,具有一定的实际意义。

基于分段直线模型和ATN的车道识别方法

为了满足室外移动机器人高速安全行驶的要求,提出了一种基于分段直线模型和增强型状态转移网络(ATN)的车道识别方法。给出了高速公路车道线的分段直线模型;在车道识别阶段,首先采用动态双阈值二值化方法对原始图像进行预处理得到二值化图像,再利用基于ATN的图像理解算法识别出车道线。使用该算法的清华大学室外移动机器人(THM R-V)系统在高速公路上的最高自主行驶速度已经超过了150 km/h,另外在各种天气和不同路况下的稳定表现也说明了该算法的鲁棒性。

基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别

提出一种基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别方法。首先对高速公路图像预处理,采用基于消失点检测设定动态感兴趣区域(ROI)的方法,截掉预处理图像中包含天空等的无用信息,然后将动态感兴趣区域(ROI)均分为n部分,采用改进的极角约束Hough变换检测直线段,最后利用分段直线模型拟合车道线。实验结果表明,不管是直道还是弯道,分段直线模型都有很好的拟合效果,继承了Hough变换鲁棒性强、实时性好的优点,避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,同时使直弯道识别统一化。平均一帧图像的处理时间能满足实时性的要求。

多维空间中变量含误差的直线模型

本文讨论了一种线性函数关系模型──多维空间中变量含误差的直线模型．利用一 些统计逼近定理及矩阵分析的结果，在关于真值及误差较弱的条件下证明了构造的参数估计 具有强相合性并且得到了ａ，ｓ收敛速度．在较强的条件下，还可得到估计量的渐近分布．

利用直线y=x模型求解递推数列题

著名数学家华罗庚先生说过：“数缺形时少直观，形少数时难入微，数形结合百般好，隔裂分家万事休．”本文就是利用形象的直线模型“y=x”来研究抽象的递推数列问题，不仅使这类问题的解决简捷明快而且更具直观性和启发性．

相对误差直线回归模型两种参数估计方法的比较

最小二乘法的原理是观察值与拟合值的绝对误差平方和最小,其评价依据是针对等精度数据而言的,即观测数据具有大体相同的绝对误差,这些误差服从均值为0的正态分布。然而大量的科学研究的观测数据的误差往往是相对误差,即被观测量愈大,允许的实际观测误差也愈大。例如,医学应用中,浓度测定的标准曲线,样品测定的准确度和精度是以相对误差为依据的,这样的数据用通常的最小二乘法将导致参数估计的不准确,

非直线双曲线模型在光合光响应曲线数据分析中的应用

通过对光响应曲线数据两种分析方法的比较,发现使用二项式回归来拟合光响应曲线,不能计算表观量子效率且无法解释光强超过光饱和点后,模型预测的光合速率很快下降等问题;而运用非直线双曲线模型结合SPSS软件的非线性回归,并在低光阶段辅以直线回归作补充,能较客观地计算光响应曲线相关参数并绘制出拟合图形。

浅议直线预测模型参数的估计方法

直线趋势模型是预测模型中应用较广的一种。估计直线模型参数的方法,目前主要有直观法、平均法、最小平方法、三点法、指数平滑法和折扣最小平方法。估计直线预测模型参数的新方法──“侧近两点法”。该法具有侧近性特点并且使用方便,具有较大的推广价值。