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  1. 道路边缘识别

  2. 这是本人前一段时间编写的一段小代码 ,能识别道路的边缘
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-03-25
    • 文件大小:136192
    • 提供者:fbzfbzfbzfbz
  1. 基于边缘提取的道路检测

  2. 先进行图像学操作,基于边缘提取的道路检测,使用MATLAB实现,输入为图像矩阵
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-06-26
    • 文件大小:1024
    • 提供者:wang900304
  1. 基于卷积神经网络的道路车辆检测方法

  2. 提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境的卷积神经网络结 构,建立图像样本库进行网络训练;在此基础上,采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域,进而确定真正的车辆目标;最后,修改网络为三分类识别,以验证本文方法的强扩展性的优势。实验结果表明:本文提出的车辆检测方法能够很好地区分车底阴影和
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-30
    • 文件大小:971776
    • 提供者:czzc1990
  1. 基于多特征融合的路面破损图像自动识别技术研究.pdf

  2. 基于多特征融合的路面破损图像自动识别技术研究,beamlet 算法提取路面二值图像中的直线边缘,实现了道路标线图像的快速筛选,采用分裂-合并算法实现道路标线区域的精确分割。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-02-18
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:xxb0216
  1. 基于相位编组的道路边缘检测

  2. 基于相位编组的道路边缘检测,赵建泉,周绍光,遥感影像线状目标的提取在道路识别方面有重要作用。本文针对通常的相位编组研究方法中存在的不足,提出了改进,避免了短直线的产
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-20
    • 文件大小:257024
    • 提供者:weixin_38636577
  1. 基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别

  2. 基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别,王荣本,游峰,本文研究了基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别。通过对JLUIV-4智能高速车辆系统采集的图像进行中值滤波、边缘增强、最优阈值二�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-09
    • 文件大小:397312
    • 提供者:weixin_38565818
  1. 车牌类型识别

  2. 汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础, 而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之 一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正, 其次提取车牌的有效区域, 最后应用K- me a ns 边缘颜色聚类和两级BP 神经网络进行车牌类型的识别。对各种条件下采集的500 幅车牌图像进行实验, 识别率在99% 以上。实 验结果表明, 该算法对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-17
    • 文件大小:727040
    • 提供者:dxg778899
  1. 最优边缘检测算法在智能煤运车辆车道线识别中的应用研究

  2. 车道线的识别是智能车辆视觉导航系统的关键技术,目前还没有成熟的理论应用于煤运车辆的视觉导航系统。文章就结构化道路图像中的车道线识别的边缘检测算法进行了比较研究,分析了几种经典算子的原理,提出了改进的双阈值Canny算子,并做了将经典算子和改进的Canny算子用于车道线检测的仿真实验。实验结果表明,Canny算子效果优于其它的经典算子,并提出了车道检测中边缘算子的合理应用方案,为视觉导航应用于智能煤运车辆实现煤运车辆的自主驾驶,提供了可靠的车道线检测技术的理论依据,具有非常重要的研究意义。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:419840
    • 提供者:weixin_38744902
  1. 基于视觉的车道线识别研究_周越.caj

  2. 论文仅供学习参考使用。 道路图像预处理部分。首先对道路图像进行感兴趣区域提取,取图像下半部分作为感兴趣区域减少干扰信息;然后分析分量法、最大值法、平均法、加权平均法四种图像灰度化处理方法,采用加权平均法对道路图像灰度化;改进中值滤波法完成预处理图像的滤波操作;运用 OTSU 法对图像进行二值化,提取车道线轮廓信息;最后比较三种边缘检测算子,采用 Canny 算子进行图像的边缘提取。通过平移检测出的左右位置直线,建立包含完整车道线信息的上下边界,确定车道线特征点提取范围。利用车道线宽度限定条件和颜
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-09-03
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:olivia_ye
  1. 车载激光点云的道路标线提取及语义关联.pdf

  2. 自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为 L3 级及以上自动驾驶实现 高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补 充.道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分.本文从 车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上 首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分 图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2020-09-15
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:whudqm
  1. 基于DS理论的高分辨率SAR图像复杂背景直线边缘提取方法

  2. 针对高分辨率SAR图像复杂背景下的线状目标边缘,提出了一种基于DS证据理论的融合提取方法。首先,分析并建立了线状目标的边缘模型;其次,改进了现有的ROEWA算法,在计算边缘强度的同时,利用方向模板和二次曲线进行方向估计,得到了边缘方向;然后,基于边缘模型设计了DS证据理论识别框架,利用道路边缘点方向,设计了一种一一映射的Hough变换方法,基于线状目标直线边缘的高边缘强度值、直线边缘共线性、直线边缘侧面均匀区域统计特性(灰度均值和方差),构建了三组相互独立的基本概率分配函数(BPAF),并采用D
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:655360
    • 提供者:weixin_38641561
  1. 一种高效的基于平行边缘的道路识别算法

  2. 为了提高智能车辆道路识别的准确性和效率,设计了一种基于平行边缘特征的道路检测算法。提出了基于边缘连接的道路区域快速粗分割方法;对边缘点局部直线的检测和方向进行编码,利用竖直线实现了极大可能道路区域的估计;基于方向一致性判别准则,实现了极大可能道路区域内平行边缘的识别算法;提出了三个道路识别准则,综合运用平行边缘、道路的区域位置信息,实现了道路特征的准确识别。实验结果表明,本文算法能够快速并准确的提取典型的直线和弯曲道路模型中的道路区域,比以往算法在速度和准确性上都有较大的提升。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38685882
  1. 变光照环境下车道标识线的识别方法

  2. 为解决在复杂变光照环境下车道标识线的辨识问题,实现全天候环境的车道偏离预警,提出了一种新的车道标识线辨识算法。将基于OTSU算法的自适应图像分割技术用于在不同光照环境下车道标识线的划分,对图像的全局阈值和局部阈值进行加权处理得到自适应阈值,采用45°与135°梯度方向的Sobel算子提取车道边缘信息,通过改进Hough变换方法完成车道标识线的辨识过程。对不同光照环境下的道路图像进行对比实验,结果表明本文方法比传统Hough变换法的识别准确率平均提升了5.7%,检测单帧图像的平均耗时为57.79
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38729022
  1. Finding-Lane-Lines:在这里,我将使用Canny边缘检测和霍夫变换算法来识别和跟踪视频流中的车道线-源码

  2. 在路上寻找车道线 概述 开车时,我们会用眼睛决定要去的地方。 道路上的线向我们显示了车道的位置,这是我们始终将车辆转向的参考。 自然,在开发自动驾驶汽车时,我们要做的第一件事就是使用算法自动检测车道线。 在这个项目中,您将使用Python和OpenCV检测图像中的车道线。 OpenCV意思是“开源计算机视觉”,它是一个软件包,其中包含许多用于分析图像的有用工具。 为了完成该项目,将提交两个文件:一个包含项目代码的文件和一个包含简要说明您的解决方案的文件。 我们已经包括模板文件将同时用于和.T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:45088768
    • 提供者:weixin_42151305
  1. 基于局部方向编码的遥感影像平行边缘识别

  2. 针对高分辨率遥感图像中道路、建筑物和水域等的特征识别难题,提出了一种基于边缘局部方向信息的平行边缘自动识别算法。该算法首先定义平行边缘由一系列相互平行的短直线组成;然后提出了交叉点共线约束的8-邻域边界追踪和9-像素滑动窗口内直线检测算法,实现了边缘连续线条局部方向信息编码;最后通过分析连续线条结构及方向编码规律,提出了主元分析及方向一致性判别准则进行平行特征识别。实验结果表明,该算法能够有效提取高分辨率遥感图像中具有最近邻关系的平行直线和曲线特征,平均识别准确率在95%以上,但算法执行速度有待
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38661800
  1. 自动牌照识别:使用YOLOv4,Darknet,Tensorflow Lite进行交通违规管理的自动牌照识别-源码

  2. 自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目,主要致力于检测车辆的车牌,从而读取车牌号并将其保存在文本文件中,以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4(您只看一次)作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构,然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪,使其兼容在各种边缘设备中使用,例如android,iOS,树莓派等。 动机 由于许多实际应用,例如自动收费,交通执法,私人空间出入控制和道路交通监控,自动车牌识别(ALPR
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:53477376
    • 提供者:weixin_42122988
  1. 智能车道路场景数字字符识别技术

  2. 针对道路场景中数字字符高噪声、多视角和难以定位识别的问题,提出了一种稳健的道路场景数字字符定位识别算法。采用基于色彩空间和边缘增强的最大稳定极值区域(MSER)算法来提取候选区域,设计了几何约束滤波器,并与笔画宽度变换(SWT)联合滤除非字符区域,得到字符定位结果。对Lenet-5中的收敛函数和池化窗进行改进,将定位后的字符区域归一化输入网络中,得到最终的字符识别结果。实验结果表明,本文算法的字符召回率达到90.0%,综合性能值达到0.89,字符识别率达到88.6%,优于同类算法性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38689551
  1. 检测道路特征:检测道路特征:识别视频中的车道和车辆边界-源码

  2. 项目结构 该项目的目标是尝试在面向前方的车辆摄像头数据中检测一组道路特征。 我称其为朴素的方式,因为它主要使用计算机视觉技术(与朴素的贝叶斯方法无关!)。 我们要检测和跟踪的特征是车道边界和周围的车辆。 文件 描述 source/lanetracker/camera.py 根据校准图像集实现相机校准。 source/lanetracker/tracker.py 通过将处理流水线应用于视频中的连续帧来实现车道跟踪。 source/lanetracker/gradients.py 基于渐
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:100663296
    • 提供者:weixin_42099302
  1. 基于机器视觉道路识别算法的研究

  2. 在道路图像中,为了得到较理想的车道标识边缘,采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘,从而明显提高车道线提取的准确性。针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型,实现了对车道标识线的实时跟踪。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-01
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38522552
  1. 基于小波分析和概率Hough变换的道路标识线检测

  2. 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,然后运用累计概率Hough变换检测道路标识线,并在Visual Studio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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38631738
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