视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法

针对无人驾驶车辆,提出了一种新的基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法.该方法基于车道线的全局与局部模型,通过它们之间的相互制约与影响,有效地实现了视觉测量噪声的过滤与全局信息的获取.进一步利用对检测结果或全局模型的不确定性程度进行评估,不仅可稳定可靠地检测到车道线,而且还可为多源异构传感器之间的信息融合提供基础支撑.面向高速公路进行了大量的真实道路实验.实验结果表明,利用所提方法获得的预瞄点,其平均侧向偏差小于0.3 m,平均角度偏差小于0.03°,能够满足无人驾驶车辆在高速公路上进行自主行驶的需要.     

基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法

针对车辆的横向运动偏差及相关安全监控技术存在缺陷的问题,提出一种基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法。首先建立稳定可靠的分段切换车道线模型,然后利用单目视觉和毫米波雷达的传感器组合对车辆进行识别,筛选掉干扰车道线识别的无效候选点,如果缺少有效的识别点,则利用卡尔曼滤波和车道线等宽条件进行有效点的补充。实验证明,该方法能够准确有效的识别车道线,对于减少车辆行驶过程中安全事故的发生具有重要意义。     

基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法

针对车辆的横向运动偏差及相关安全监控技术存在缺陷的问题,提出一种基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法。首先建立稳定可靠的分段切换车道线模型,然后利用单目视觉和毫米波雷达的传感器组合对车辆进行识别,筛选掉干扰车道线识别的无效候选点,如果缺少有效的识别点,则利用卡尔曼滤波和车道线等宽条件进行有效点的补充。实验证明,该方法能够准确有效的识别车道线,对于减少车辆行驶过程中安全事故的发生具有重要意义。     

基于多传感器融合的路面车辆检测

为了高效地检测路面车辆目标,提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道,利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点,生成稀疏概率图.在图像数据通道,结合稀疏概率图与图像底层特征,建立视觉显著模型并生成车辆显著图像.在显著图上利用过分割方法快速定位路面车辆的位置.本方法在结构化道路下进行了大量实验,结果表明:本方法有效的克服了基于视觉传感器的车辆检测方法对光照敏感的缺陷,相比于基于单一传感器的车辆检测方法,本文方法具有更高的精确度和鲁棒性.     

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.     

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.     

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.     

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。     

基于道路特征信息的视觉车道模型研究

为有效进行道路设计评价以及分析道路环境影响驾驶员行为的机理,提出一个视觉车道模型,用于描述驾驶员眼中的道路特征信息. 视觉车道模型基于Catmull-Rom样条曲线建立,在CAD平台下自主开发了视觉车道模型软件,能自动进行设计道路视觉图像拟合;经大量实验分析表明,该模型能拟合任意形状的道路线形,并提取相关参数. 对视觉车道模型与道路三维几何信息的关系进行统计分析,是进行道路设计一致性评价的基础.     

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.     

一种基于消失点和颜色过滤器的车道线检测算法

针对经典霍夫车道线检测方法实用性较差,无法准确区分车道线和路沿与应用道路场景简单等问题,提出 了一种基于消失点和颜色过滤器的车道线检测算法,不仅提高车道线检测的准确率,而且能够应用较复杂行车场 景;首先,对行车视频连续五帧图像进行预处理,获取行车环境下车道线消失点位置,能够自适应选取行车环境图 像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);然后,对 ROI 图像根据车道线颜色特征进行过滤得到二值图像,获取二 值图像中所有连通区域质心和倾斜角等数据,通过结合消失点特征和角度阈值进行限制,筛选记录符合车道线特 征连通区域的数据,接着分割较大区域获取更多质心点,识别漏检符合车道线特征的区域质心点;最后,对获取的 质心点使用最小二乘法进行拟合并标识车道线;实验结果表明:算法能够在多场景道路上快速准确的检测出车道线,与经典霍夫算法进行仿真比较,算法具有一定的鲁棒性和实时性。     

弯道下商用车AEB的系统算法

仅以毫米波雷达获取前方环境信息的商用车AEB系统在弯道下易存在误动作,为解决此问题,对目标车辆进行位置补偿,判断其是否与自车在同一车道,从而完成对旁车道干扰车辆信息的滤除.基于制动过程与危险系数w_f设计多级预警与自主制动控制策略,以AEB各阶段介入时的碰撞时距值作为评价指标,验证能否实现危险情况下的有效避撞.仿真结果表明:弯道补偿算法能够区分旁车道与自车道目标车辆,有效避免对旁车道车辆的误制动,多级预警与自主制动控制策略符合期望指标,能对本车道危险车辆有效预警与制动,提高了弯道下汽车的主动安全性.     

基于路径搜索的车道线检测算法

针对基于特征的车道线检测算法鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于路径搜索的不依赖感兴趣区域的车道线检测算法.首先,对预处理图像平滑处理过滤部分噪声,并采用基于梯度的边缘分割方法提取车道线边缘;其次,提出一种基于路径搜索的车道线检测算法,生成两个包含车道线特征点的集合;最后,用三次多项式结合最小二乘法对所得车道线元素点进行曲线拟合,得到两侧车道线.试验结果表明,相比于基于Hough变换的车道线检测算法,该算法在校园道路场景下的鲁棒性更强,且在弯道车道线检测方面表现良好.     

基于毫米波雷达的输电线路山火故障检测方法

在提取的红外多谱图像火点目标中,存在大量黑色杂质和边缘锯齿,导致获取的山火故障信息存在偏差,输电线路故障检测精度低.为此,提出了基于毫米波雷达技术的输电线路山火故障检测方法.首先利用红外多谱摄像仪获取山火红外多谱图像,提取火点目标后采用数学形态方法处理该图像,然后在毫米波雷达技术检测输电线山火故障过程中,通过大气模型数据标准计算大气分子系数,利用Fernald方法获取气溶胶系数,结合形态学处理后的火点目标图像得到山火位置、烟雾浓度、山火火势等信息,并发出输电线路故障警报.实验结果表明,采用本文方法检测输电线路山火故障时的准确度高达99.30%,时间消耗约为1 s,是一种高效率、高精度的输电线路山火故障检测方法.     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

基于车道线直线模型的道路曲率估计方法

在车道偏离预警、防止及车道保持等基于机器视觉的驾驶安全辅助系统中,为解决单一直线模型无法预估道路曲率,而曲线拟合方法计算量大等问题,应用车道线直线模型,提出了一种基于远端直线拟合的弯道曲率估计方法,其特征在于车道线仍使用全局直线描述,估计曲率时对远端候选点进行直线拟合.由于保证了较多的候选点数量且使用Hough变换检测直线,以及利用跟踪、滤波等方法,算法在保证车道线检测鲁棒性的同时,基于远端直线拟合方法实现了对弯道曲率的相对定量估计.采用装有全球定位系统(GPS)的实车试验进行验证,结果表明:所提方法在增加候选点数量以提高曲率估计精度的同时,保障了算法的实时性.     

基于地面快速鲁棒特征的智能车全局定位方法

针对目前视觉定位方法大多基于地面语义特征(如车道线、停车线等)容易受到其他地面语义特征(如箭头、斑马线等)的影响,提出了一种基于地面快速鲁棒特征(SURF)点的全局定位方法.该方法首先在鸟瞰图中检测SURF点,结合高精度GPS构建地面SURF地图.然后在此基础上,使用迭代最近点算法,将在线检测结果与地图匹配获得车辆全局定位,并通过扩展卡尔曼滤波将定位结果与惯导和里程计数据进行融合,提高全局定位精度.实验结果表明,所提出的方法可获得分米级定位结果,能满足智能车的定位需求.     

基于毫米波雷达的汽车自动避障控制系统研究①

为了提高汽车避障能力,提出一种基于毫米波雷达探测的汽车自动避障控制系统。采用毫米波雷达脉冲回波检测技术构建汽车自动避障的毫米波雷达探测信号模型,结合多尺度连续时频特征分解进行毫米波雷达探测信号的特征分解,估计障碍物定位标记和距离,采用联合参量估计技术实现汽车自动避障过程中的车辆方位信息和障碍物距离参数估计,提高汽车自动避障的智能定位性能。在算法设计的基础上,采用联合总线控制技术进行汽车自动避障控制系统的硬件开发设计。实验结果表明,设计的汽车自动避障控制系统具有很好的智能性,对车辆障碍物和距离等参数的估计精度较高,汽车自动避性能较好。