基于改进的暗通道先验去雾辅助导航算法

经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。     

基于改进暗通道算法的雾天车辆偏离预警研究

针对在雾天工况下仅凭常规车道线识别方法无法准确提取车道线这一现状,给出了一种基于改进暗通道算法的雾天车道线识别算法.首先利用基于双边滤波器的暗通道算法对雾天工况下的图片进行去雾并对去雾图像进行亮度修正;然后利用Sobel算子和大津法得到包含清晰道路边缘的二值化图像;最后利用Hough变换对车道线精确提取.实验表明:该算法能够在雾天工况下对车道线进行准确、快速地识别;与常规算法相比,该算法具有更高的准确性和实时性,对于提高雾天车辆主动安全性具有较大意义.     

一种融合分割和消失点提取的车道线检测方法

针对路面干扰时车道线检测鲁棒性差和消失点检测误差大的问题,提出了一种基于融合分割和消失点提取的车道线检测方法.对获取视频帧图像进行灰度化和高斯滤波处理之后,利用Canny边缘检测算法对图像进行边缘提取.以边缘点最多的一行作为上界划分预处理图像的动态感兴趣区域(ROI),结合大津算法(OTSU)分割出预处理图像的车道线背景,提取车道线信息.采用直线段检测(LSD)算法对ROI区域内车道线标志进行提取,并结合改进的消失点检测方法快速提取车道线.实验结果表明:所提出的方法对多场景下离线照片的平均正检率为97.16％,识别速度为34 ms/帧,能够很好地对多场景下车道线进行快速检测.     

一种基于光照无关图的车道检测方法

针对无人车辆道路检测时,特征提取易受光照变化和阴影影响的问题,提出一种基于光照无关图的车道检测方法.使用最小熵值法离线求取图像的光照无关角,对图像每个像素点在对数色度空间向光照无关方向投影得到光照无关灰度图;利用Canny算子提取光照无关图边缘,在边缘图上寻找线段基元以减弱细小边缘的干扰;使用改进投票空间的Hough变换检测直线,采用分段线性道路模型描述道路边界.实验表明,该算法能够有效减弱阴影和光照变化造成的影响,准确识别道路边界,满足实时性要求.     

夜间车道线原图像的预处理研究

夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度较低的特点,这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此,提出一种夜间车道线图像的预处理方法。首先,采用改进的局部直方图均衡化的算法对夜间环境下车道线原图像进行对比度增强处理;然后利用±45°Sobel算子对图像边缘增强;最后采用可变窗口和Otsu算法融合的方法来实现图像的二值化。     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

基于分数阶微分和Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

复杂环境下的夜间车道检测研究

夜间车道检测是汽车防撞系统适合在夜间工作的前提.分析了不同照明条件下夜间车道图像的特点,介绍了夜间车道的反射成像模型.根据模型特点,提出了一种基于光密度差的对数Prewitt边缘检测和Hough变换的车道检测算法.算法实验结果表明:该算法比白天典型的车道检测算法具有更好的夜间车道检测能力.     

基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.     

OpenCV的车道线检测方法

基于开源计算机视觉库(OpenCV),提出一种轻量级的车道线检测方法.首先,对输入的原始图像进行灰度化处理,紧接着使用双边滤波滤除噪声,大幅度保留原始图像的边缘信息;然后,用Canny边缘检测提取图像边缘;最后,使用速度更快的渐进概率Hough变换(PPHT)识别车道线.仿真结果表明:预期检测车道线的效果较好.     

计算机网络入侵检测技术探讨

介绍了计算机网络入侵检测技术的概念、功能和检测方法,描述了目前采用的入侵检测技术及其发展方向.     

入侵检测方法

对检测入侵方法中的两种方法——异常入侵检测和误用入侵检测进行了描述，介绍了这两种方法中采用的各种不同的检测技术。     

山西省地基检测现状及发展对策

结合《建筑地基基础工程施工质量验收规范》和《建筑基桩检测技术规范》要求。从检测资质、检测设备、人员培训、管理制度、检测报告与检测记录等方面分析了山西省地基检测的现状和存在的问题,并提出了相应的对策,以促进山西省地基检测水平的提高。     

基于网络入侵检测系统的技术改进

本文从研究入侵检测技术人手，介绍了入侵检测系统的分类；然后分析了基于网络的入侵检测系统（NIDs）的技术方法及其优缺点，指出了当前基于网络的入侵检测系统存在的问题和所面临的挑战．本文在对基于网络的入侵检测系统的研究中，提出将主机知识、网络域知识结合到检测系统中去，解决了检测系统易受插入攻击、躲避攻击的问题．本文还提出了检测子网的概念，根据检测需要将物理子网划分为几个检测子网，可以实现负载的分流和检测任务的专业化分工，负载分流可以彻底解决高速网对网络入侵检测系统的威胁，专业化分工可以大大提高检测引擎的处理速度．     

一种分布式入侵检测系统的设计

首先简要概述了入侵检测技术的现状、分析了现有技术的优缺点，然后提出一种基于部件的分布式入侵检测系统，它集成了误用检测和异常检测方法。文章最后设计了两种改进的分析方法。     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

我国铁路线路工务检测现状及探讨

介绍了我国铁路线路工务检测的现状,对目前采用的检测方法和检测技术,即静态检测、动态检测及其他检测进行了归类和总结。     

入侵检测技术研究

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术，近年来成为安全领域的研究热点．该介绍了入侵检测系统的发展历史及现状，阐述了入侵检测系统的分类和通用入侵检测框架，并详细讨论了各种入侵检测技术．最后讨论了入侵检测技术的发展方向．     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

网络入侵检测技术研究

入侵检测是保护网络信息安全的重要途径。文章简要介绍了入侵和入侵检测的概念，以及入侵检测系统所具有的功能，并对4种主要的入侵检测方法进行了分析，重点阐述了一种适用于中小型网络环境的基于网络和主机相结合的入侵检测技术。