结合分块Hough变换与Kalman预测的车道线检测方法

本文利用分块Hough变换与Kalman预测相结合的方法来处理车载摄像机采集的道路图像,在极大的降低算法复杂度的同时能够对弯道处的车道线进行有效的检测。这种采用分块变换与预测相结合的方法能有效的降低计算量,提高车道检测的实时性。实验表明,本文方法既可以得到稳定的检测结果又能提高检测的速度,同时继承了Hough变换的容错性和鲁棒性。     

一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法

车道线检测在辅助驾驶和自动驾驶中有着非常重要的作用和意义,它是保证辅助驾驶和自动驾驶行车安全的重要前提条件.目前,由于卷积神经网络(CNN)具备权值共享的特点,因此减少了训练参数,CNN可以自动学习并提取特征,在图像分割和识别等领域被广泛应用.该文利用车道检测的特点,将经典的CNN中的对称卷积核改进为非对称卷积核(AK...     

W波段收发前端设计研究

以21.12 GHz为本振信号、93.12~94.136 GHz为射频信号,采用"倍频+超外差发射机"和"超外差接收机"设计了毫米波无线通信系统收发前端模块组件,其中上变频模块尺寸为20 mm×19 mm×82 mm,实现了小型化,用完成的收发前端组件与已有的频率源组成完整的相参性测试系统,并对频率源的相参性进行了验证.