新能源汽车自动驾驶高精度视觉检测技术的研究及应用

近年来新能源汽车得到广泛推广应用,新能源汽车自动驾驶技术作为汽车领域的重要创新,依赖高精度视觉检测技术实现对环境的准确感知。本论文深入研究了新能源汽车自动驾驶中的高精度视觉检测技术及其应用策略。在机器视觉与视觉检测技术的发展阐述后,重点探讨了汽车自动驾驶中高精度视觉检测技术在城市道路和高速公路等场景中的实际应用策略。通过分析特斯拉和谷歌自动驾驶项目等典型汽车厂商的实践经验,以及高精度视觉检测在事故预防和安全性方面的实际效果,为深入理解该技术的价值和潜力提供了实质性的支持。

基于机器视觉的条播排种器性能检测精度的研究

现有的各种条播排种器性能检测方法各有优缺点,而且受到检测过程复杂、成本较高和精度低等局限。将机器视觉技术运用于条播排种器的性能检测,是条播排种器性能检测的一种新方法。以手工处理的结果为参照,分析视觉检测精度,得出小麦样本帧种子数频率分布的绝对误差在0.016～0.116粒.s-1之间,相对误差在33%～965%之间。对小麦样本程序处理与手工处理的差异显著性进行检验,结果表明,程序结果与手工结果大约80%是拟合的,说明机器视觉检测方法可以满足实际应用的需要。