安全行驶的智能汽车

汽车自出观以来,给人类带来了许多便利,但是由于汽车的增加交通事故也频繁出现,给人们的生命财产带来损失。为此,汽车商正在设计智能汽车,这种车将带有所谓“免事故技术”功能,比第一艘宇宙飞船的计算能力还要强。     

汽车智能辅助操作系统中的障碍物检测

研究了基于计算机视觉技术的高速公路上的障碍物实时检测问题,其目的 是为了得到障碍物的准确图象位置信息,实现汽车自动防撞安全行驶,基于图象分割,模式识别理论,笔者提出了一种根据汽车整体模型并结合高宽值来识别高速公路上主要障碍物－汽车的检测方法,而且利用有色噪声 尔曼滤波器实现了运动物体的实时跟踪,并在系统的上路测试中取得了令人满意的效果。     

基于嵌入式系统的新一代汽车行驶记录仪

讨论了研制新一代基于32位嵌入式处理器及uCLinux嵌入式操作系统技术的汽车行驶记录仪的技术要求和技术难点，并提出了解决方案．精选了已有的开发平台，对软硬件进行了多次调试并加以完善．试制产品与传统的以8位MCS51系统为核心的同类产品相比较，可以更完整、更精确、更多样化地记录汽车行驶时的车速与工况．针对计算机控制系统的设计，提出了新的设计方法，实验结果可靠．     

用于汽车道路行驶排放测量的车载实验系统

利用自行开发的单片机测量仪器以及笔记本电脑，一台车载容积式油耗仪和一台车载汽车排气分析仪构成了一套车载实时汽车道路排放测量系统，该系统可以每秒或半秒一次的速率采集记录下汽车的瞬时车速，油耗以及各排放气体浓度值（HC，CO，NO，O2和CO2），这些数据可用于计算分析汽车的道路行驶工况的特征，道路废气质量排放特性，汽车实际道路排放因子等。利用该系统初步在天津市典型道路上进行了试验，初步获得了华利牌微型车在天津市道路上行驶时的总体平均排放因子。     

智能汽车行驶记录仪的研究与实现

本文阐述了汽车行驶记录仪的技术要求,同时通过具体的产品设计,通过样机在杭州上虞地区的运行记录试验验证了整个系统的可靠性。本文着重分析了汽车行驶记录仪的硬件设计和软件流程设计,并对样机进行了性能和功能测试。     

一种智能汽车的实时道路边缘检测算法

以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法。该算法首先对获取的激光雷达数据点云进行标定、分层与中值滤波,然后提取各层的左右边界点,而后利用随机抽样一致性算法(简称Ransac)对左右边界点集进行直线拟合,最后用卡尔曼滤波算法进行跟踪,从而实现实时的道路边缘检测。经实验验证,该算法准确率高,可靠性强,能够准确完成道路边缘检测,可以满足实时系统的要求,并已经成功应用于2014年的"智能汽车未来挑战赛",而且取得了第三名的好成绩。     

汽车行驶偏跑故障检测

随着生活水平的提高,汽车的使用也越来越普遍,人们对汽车行驶的安全检测的重视程度也越来越普遍。汽车偏跑是汽车行驶过程中的常见障碍,会加快轮胎的损坏,严重时会使造成爆胎、车辆失控等引起的交通事故。跑偏故障主要有直线行驶跑偏和制动跑偏两种,造成跑偏的原因也有很多种,为了降低交通事故的频率,必须及时检测出跑偏故障并进行有效维护。本文分析了行驶跑偏故障现象,也对检测方法进行了探究。     

智能汽车中基于视觉的道路检测与跟踪算法

提出了一个基于视觉的道路环境识别算法．该算法能实时提取图像序列中道路信息，获取车辆在道路上的位置、姿态信息，预测前方道路状况，将道路环境信息反馈给智能汽车用于其控制车辆的主动安全．首先联合摄像机内参构建了道路的三维数学模型，突破了以往一些系统将道路看作一个平面的二维模型的局限，算法利用道路标志线的颜色突变特性有效地提取道路边界，并将扩展卡尔曼滤波器与道路模型结合对道路和车体的状态进行实时跟踪分析，获取实时的道路环境信息．实验证明该算法可在直道和弯道以及标志线间断或标志线周围有干扰的各种道路中稳定地工作，在光影条件不利或前方有车的情形下算法仍具有较高的鲁棒性，能够适应多变的道路环境，提供实时有效的信息数据．     

无线智能接收控制技术在汽车安全性能检测中的应用

本文介绍了在汽车安全性能检测中如何运用无线智能接收控制技术,解释了谈技术的详细构造,设计了遥控线路图。     

智能交通系统(ITS)中的智能汽车技术

智能交通系统(ITS)被公认为是解决现代交通问题的最有效手段,而智能汽车则是智能交通系统中的关键环节,直接影响智能交通系统的成败.在简要介绍汽车智能交通系统(ITS)的基础上,着重介绍了智能交通系统中的关键技术--智能汽车技术及保证汽车行驶主动安全性的汽车动力学控制系统;初步探讨了汽车运动的控制算法,包括横向控制算法和纵向控制算法,并用实车试验进行了验证,证明控制算法有效.     

汽车导航系统中的道路检测

为了解决汽车智能辅助驾驶系统道路识别中的一般方法对路面适应性不强,实时性不够等缺点,在图像边缘提取确定了汽车行驶路面区域和路面边缘点的基础上,运用中值截距（Median of the Intercepts）与样条函数相结合的方法对道路进行分段拟合,从而找到道路边界轨迹．提出了一种实时、有效的高速公路路面检测算法,该方法能准确地估算公路延伸方向,为实现汽车防偏预报提供了可靠的依据,同时结合存在的问题进行了有益的探讨．     

数字曲线的线性逼近和分段识别

提出了一种综合性的数字曲线识别方法和分析，识别准则，对曲线进行行快定逼近以拟制噪声误差并减少数据点，找出尖点并分段。在此基础上检测基区域内的拟合面积差、当量线性距离差、曲率变化及角距等特征量，进行识别分析，正确实现分段重构。算法简单、抗噪性能好。     

基于神经网络的汽车牌照自动识别

介绍行驶车辆牌照自动识别系统基础上 ,对所获取的车辆正面车头图象 ,采用了多层次分割算法来定位车牌照 ,从图象背景中分离出牌照 ,再采用一种阴影掩膜技术对单个英文字母及阿拉伯数字进行编码 ,提取字符特征 ,并进而用BP网络进行识别。整个算法简单 ,识别率可达 96%。     

智能视听信息处理的新策略

综述了计算机听、视觉信息处理目前的研究状况及已取得的成果,并阐述了各国在信息处理领域的发展战略,结合＂超级智能视听信息处理系统的研究＂提出的集声、象、图、文计算机信息处理于一体的多信息处理系统研究的新思路,介绍了该研究的详细内容。指出该研究有可能开僻的一条新的信息处理途径。同时,指出智能化听、视觉信息处理技术将是多媒体计算机、多媒体通信乃至＂信息高速公路＂技术的基础。     

高速公路路面识别技术研究

根据高速公路路面的基本特征,通过分道线特征点投影位置的计算,提取出了比较完整的当前车道分道线特征点。建立道路边缘灰度模型,采用Gabor变换多分辨率的特点,对图像按方向进行滤波处理。实现道路边缘线检测和拟合。实验结果表明,所讨论的方法在工程实践中有实际应用价值。     

基于主动视觉的智能车道路跟踪方法

针对城市环境道路,将主动视觉方法应用于智能车的视觉导航中,重点解决急转弯情况下摄像头视野不足的问题.摄像机被安装在可旋转的云台上,根据道路和车体之间的相对位姿动态地调整云台目标角度.通过车辆与图像坐标系之间的对应关系,修正道路与车体之间的相对位姿.实验结果表明,与传统视觉方法相比,采用主动视觉方法的智能车实际行驶轨迹误差较小,丢失道路的次数较少.     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分     

图像识别在吻合器漏针检测中的应用

提出了一种基于图像处理和模式识别技术的计算机吻合器漏针自动检测方法.该检测系统通过微机控制CMOS摄像机拍下吻合器图像,采用二值化、特征提取和模糊聚类等一系列计算机视觉技术检测漏针.实践表明,该方法准确率高、速度快,比传统检测方法有着更高的可靠性和效率.     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求