基于车载LiDAR的道路标识线提取算法研究

为满足高精度地图制作中对道路标识线提取需要,为充分挖掘车载点云数据三维空间特征及反射强度特征提出一种道路标识线提取算法。首先,采用数学形态学滤波算法完成地面数据提取;其次,基于法向量特征及聚类算法获取路面数据;然后,基于反射强度信息的分层模板法提取标识点云,完成道路标识线信息提取;最后,对实际道路的验证结果表明:该方法的准确率达到96%以上,完整率达到94%,检测质量指标达到94%,能提取比较完整的道路标识线。

智能交通系统中道路标识线自动提取方法

近年来,随着激光扫描技术在三维数据采集中广泛应用,为智能车辆和无人驾驶车的研究领域中道路标识线的自动提取提供了解决方法。本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效的从离散点云中提取道路标识线的方法。通过高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。

基于小波分析和概率Hough变换的道路标识线检测

为了更好地解决驾驶辅助系统中道路标识线精确定位及轮廓提取问题,通过高斯滤波和Canny算子实现道路标识线轮廓边缘检测,基于小波分析增强道路标识线图像轮廓,然后运用累计和OpenCV编程环境下设计开发了软件,实验结果表明该方法检测准确率为96%,未识别率为2%,误识别率为2%,每帧图像检测耗时15 ms,具有较高的道路标识线检测识别精度和良好的实时性。

一种快速提取的道路标识线识别方法研究

建立了直线道路模型,利用图像处理技术对道路图像进行了预处理,采用抽行扫描的方法提取出道路标识线的特征点,并对这些特征点采用线性回归的方法得到道路标识线的方程,为提高标识线识别的鲁棒性,在对特征点的优劣性进行判别的基础上,采用高准确度的特征点对道路图像中的车道标识线进行识别,进而选定车辆与道路的方向偏差、位置偏差和方向偏差的变化率3个参数来判断车辆在道路上的位置,以此作为智能车辆导航的依据,大量的实验表明文该方法是有效、可行的。

基于阈值分割的数学形态学道路标识线检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了一种新的基于阈值分割的形态学道路标识线的检测方法.仿真结果表明,这种方法保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力,可以有效地从道路图像中检测道路标识线.

从目的论角度看广州城市道路标识语翻译

翻译目的论是功能翻译理论模式。本文指出目前广州市道路标识语翻译的现状,从翻译目的论角度提出规范广州市道路标识语翻译的建议:一反面有关部门严格执行相关法律法规,另一方面采取音译、直译和意译并举的措施来应对广州城市道路标识语翻译的现状。

长沙市星沙道路标识语现状调查研究

星沙泛指长沙县城区,是长沙县工商业中心,亦是国家级长沙经济技术开发区所在地。通过对星沙道路标识语现状进行深入调查,发现为了满足建设国际城市的需要,长沙市星沙所有道路标识语都有中、英、韩三种语言。根据语言文字法和写译国家标准制定统一的城市公共标识语标准,对调查结果进行整理和分析,并针对问题提出规范建议。

一种基于结构特征匹配的道路标识线分类方法

针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出了一种根据几何结构特征对道路标识线进行自动匹配提取的方法。首先利用点云生成强度特征图像,并根据点云密度分布特征将强度特征图像划分为多个区域;然后对每个区域进行二值化处理;最后考虑路面标识线缺失情况,设计了一种多约束条件的几何特征语义识别模型,实现了不同标识线类型的分类。对车载移动测量系统获取的多段道路点云数据进行实验,结果表明,该方法的道路标识线提取准确率和识别准确率分别为90.01%和82.83%,总体精度达到86.27%。

基于机载激光雷达点云数据的道路标识线提取

针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出一种基于机载激光雷达(LiDAR)点云数据提取道路边缘线及道路标识特征信息提取的方法。首先利用点云地面点滤波(CSF)算法进行点云滤波,之后将点云生成强度特征图像,其次利用双边滤波Canny算法进行道路边缘线及道路标识特征信息检测,考虑到路面标识线缺失的情况,利用两次连通分析(Two-pass)方法对边缘检测结果进行连通域分析,最后制定约束识别规则,从而达到道路标识线精细化。通过机载雷达扫描系统获取的高速公路点云进行多项试验,结果显示,该方法在LiDAR点云中能够很好地获取道路边缘线及道路标识线的信息,具有实用性强、鲁棒性好的特点。

广州城市道路标识国际化问题研究

根据广州政府未来五年规划,广州正在进一步打造集国际化大都市、国际商贸中心、世界文化名城及综合性门户城市于一身的城市。结合凯文·林奇的城市意象理论可知,民众对一个城市的认识在于五点,分别是道路、边界、区域、节点以及标志物。其中,道路标识是一个城市印象的首要和重要因素。广州在现代化建设中,对道路标识的建设一直十分重视,特别在举办2010年亚运会期间。

基于LiDAR回波信息的城区道路标识线自动提取方法

针对基于LiDAR数据城区道路标识线提取完整度与提取准确度方面数值偏低的问题,本文提出一种基于车载LiDAR回波信息的城区道路标识线自动提取方法,该方法利用三角网不规则加密方法对LiDAR回波信息实施地面滤波处理,构建城区道路边界模型并在该区域内对道路环境的几何边界进行提取,重建标识线的点云边界,实现标识线的自动提取。试验结果表明,该方法实现了道路标识线的清晰识别,道路标识线提取完整度与提取准确度均高于现有方法。

丙烯酸酯乳液聚合道路标识涂料的试制

随着我国高速公路建设的飞速发展,道路标线作为道路交通的安全标记,是加强交通管理的重要措施,起到了提高公路运输能力、减少事故和美化城市道路的目的。我国早期的道路标线涂刷,使用的是醇酸树脂类油漆品种,这种涂料产品作为道路标线涂料有干燥时间长、耐候性下降、耐磨性能低等不足。我国国内大部分公路在铺路过程中所用沥青主要是石油沥青,石油沥青由石油提炼制得,是由碳氢化合物及其衍生物组成的粘稠液体或固化物,其粘结物是煤焦油。针对国内公路基本专用100#沥青的特点,根据《涂料工艺》,试制研发了具有干燥时间短、附着力良好、耐磨性好、耐老化性好、保色性好以及价格合理施工方便的丙烯酸乳液聚合道路标识涂料。

基于YOLOv7的道路标识符检测

面对复杂道路交通场景,智能、快速、准确地检测道路标识符对自动驾驶技术具有重要的意义。YOLOv7算法检测速度快、准确率高,适用于实时复杂的道路标识符检测。中国交通标志检测数据集对YOLOv7模型进行训练,选取了普通、有遮挡和模糊三种不同的道路交通场景图像测试训练模型,并与CenterNet、Faster R-CNN和SSD三种流行的目标检测算法进行对比分析。结果显示,YOLOv7算法检测速度快,平均精度最高,m AP达到89.7%,且在三种场景的图片测试中性能表现最好,即使在存在遮挡和模糊的情况下仍然能够成功检测出图像中的道路标识物目标。

基于可能性聚类和卷积神经网络的道路交通标识识别算法

为解决图像采集中噪声和复杂背景对图片的影响以及深度神经网络的高耗时问题,基于可能性聚类算法与卷积神经网络,提出一种道路交通标识识别算法.该方法运用了图像分割技术,并结合卷积神经网络模型对道路交通标识进行更准确的识别.首先,通过色彩增强、图像分割、特征提取、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合Squeeze-and-Excitation思想和残差网络结构,充分训练出MRESE(My Residual-Squeeze and Excitation)卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标志的识别.实验结果表明,该方法使训练时间缩短了5%左右,识别精度可达99.02%.

边缘检测识别道路边界时消除标识线干扰的图像处理方法

针对通过对道路图像进行边缘检测来识别道路边界时道路中道路标识线的边缘特征对判断造成干扰的问题,提出了一种处理图像的方法.该方法基于边缘检测算法检测到的边缘对道路的灰度图像进行逐行处理,通过对该行中边缘通过的点附近的灰度值进行判断和修改来降低道路标识线的边缘特征,同时保留道路真实边界的边缘特征.在该方法基础上搭建了基于边缘检测的道路边界识别系统并对方法进行检验,使用130余张道路图片作为输入,验证了方法的有效性和实时性.实验结果表明,该方法能有效消除道路标识线对基于图像边缘检测的道路边界检测方法的干扰.

完善贵阳市道路交通标识设施的调查研究

城市道路交通标识设施是城市基本公共服务的重要组成部分,是一个城市整体风貌的重要景观名片,也是衡量一个城市基本公共服务水平与管理精细化程度的重要标志。文章通过对贵阳市中心城区道路交通标识设施的调查研究,发现存在设施不全、多语种标识覆盖不全、部分标识指向功能弱化、设施维护不佳和人性化关怀度较低等问题,针对贵阳实际问题进行了分析思考,提出四条对策建议。

江都区采纳委员建议完善乡村道路标识

"今年交安工程增设各类交通标识443件(套),全部通过达标验收。"这一成果得益于扬州市江都区政协委员提案的推动。从2006年起,江都区大力实行以农村环境综合整治为重点的新农村建设,全区所有村都通上了四级公路,大大方便了村民出行。但是,一些乡村道路岔道口被树木遮蔽,且没有任何警示牌,如果汽车在干道上行驶,遇到岔道口有车出入。

一种改进的深度学习的道路交通标识识别算法

针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积神经网络模型对道路交通标识进行了更准确的识别。首先,通过调节光照影响、去除复杂背景、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合squeeze-andexcitation思想和残差网络结构,充分训练出自己的卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标识的识别。实验结果表明,该方法使训练时间缩短了12%左右,识别精度可达99.26%。

探讨分析我国城市公共交通环境中的标识导向系统设计

随着我国城市化进程的不断加速,交通问题也逐渐凸显,因此,城市公共交通标识导向系统的建设逐渐成为城市规划和建设的重要方面。本文将从道路标识系统的概念、设计原则和未来发展趋势三个层面探讨我国城市公共交通环境中的标识导向系统设计分析。