一种基于视觉测量障碍高度的车载摄像机标定新方法

从摄像机针孔成像几何模型入手,根据像点与物点之间的线性关系,进而分析车载摄像机景物点的图像坐标与实际坐标之间的关系,研究发现无法通过建立图像坐标与实际坐标之间的映射关系测量出景物的高度。基于此提出了一种新的摄像机标定方法,通过插值法和最小二乘法建立景物的图像高度(景物顶点的图像纵坐标与其在地面上投影点的图像纵坐标之差)与实际高度之间的映射关系,即车载摄像机标定的模型;并对该模型进行测试。测试结果最大偏差为0.078 75 cm,最小偏差为0.013 99 cm,平均偏差为0.034 79 cm,精度可达到0.11%。经验证该方法可精确地测量出障碍的高度,具有一定的实用性及可行性,适合车载摄像机标定,有助于汽车辅助驾驶系统的研究。     

基于神经网络的车道偏移自动检测的研究

车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。     

光线传播方式对田间图像分割效果的影响

光线按传播方式分直射光和漫射光。在田间图像中,光线传播方式与背景土壤干湿程度一同影响叶片镜面反射现象的形成。针对这一现象,在自然光照条件下,按太阳光直射和漫射、背景土壤干湿分为4种情况采集图像。采用常用的超绿特征(2G-R-B)和H特征作为分割特征,分别使用Otsu阈值分割、全局阈值分割两种方法分割田间图像进行对比实验。在田间实验中,每组田间图像包括4幅原始图像,按不同分割特征、不同分割方法进行4次图像分割。在7组田间图像的分割实验中,分割结果表明背景土壤潮湿环境下,太阳光漫射条件下田间图像的分割误差小于其他三种情况。这为相关田间机器视觉设备的开发提供了理论基础。     

光线传播方式对田间图像分割效果影响的研究

光线按传播方式分直射光和漫射光。在田间图像中,光线传播方式与背景土壤干湿程度一同影响叶片镜面反射现象的形成。针对这一现象,在自然光照条件下按太阳光直射和漫射、背景土壤干湿分为4种情况采集图像。采用常用的超绿特征(2G-R-B)和H特征作为分割特征,分别使用Otsu阈值分割、全局阈值分割两种方法分割田间图像进行对比实验。在田间实验中,每组田间图像包括4幅原始图像,按不同分割特征、不同分割方法进行4次图像分割。在7组田间图像的分割实验中,分割结果表明背景土壤潮湿环境下太阳光漫射条件下田间图像的分割误差小于其它三种情况。这为相关田间机器视觉设备的开发提供了理论基础。     

基于视觉测量障碍位置的车载摄像机标定

障碍位置的视觉测量是车辆辅助驾驶系统研究的一个重要领域,而视觉测量的关键是对车载摄像机的标定。通过比较分析视觉测量中摄像机光轴中心线与景物面之间的几何关系,针对车载摄像机提出了以标定点在图像上均匀分布成网格状进行标定,利用网格插值建立图像坐标和实际坐标之间的映射关系,即车载摄像机的标定模型。经验证该模型简单、精度高,能够有效地测量出障碍的位置信息,适用于车载摄像机的标定。     

《微机原理及接口技术》中存储器教学方法的研究

存储器是《微机原理及接口技术》课程中的重要组成部分之一。为提高存储器部分的教学质量,首先分析了相关的教学内容和教学中存在的问题,接着提出从联系存储器设备发展现状、增强学生对存储器地址的理解及介绍存储器的发展历史和发展趋势三个方面改进教学方法。     

基于镜面反射原理进行水位视觉检测的新方法

在现有的水位视觉检测技术中,光照和水面倒影的干扰是不可避免的。针对这一问题,利用水面具有镜面反射现象提出一种水位检测的新方法。首先,采集不同水位高度的10幅图像作为训练样本,建立图像像素坐标与相应的实际水位高度之间映射关系的神经网络模型;然后,利用辅助光源照射在岸边产生镜面反射现象,采集水位图像并提取水位高度相应的图像坐标;最后,根据建立的神经网络模型,以200幅水位图像作为测试样本,计算出水位实际高度。在量程为400 mm的精度下,神经网络模型的平均误差为0.02 mm,计算结果的平均误差为0.53 mm。由于减少了镜面反射的影响,取得了较高的精度,为水位视觉自动检测装置的开发提供了理论基础。