河北省教育厅科研基金(2006326)
- 作品数：5 被引量：24H指数：3
- 相关作者：武波涛马雷王连东李昊张杨更多>>
- 相关机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省教育厅科研基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 复杂路面环境下前方车辆识别目标函数的选取被引量：2
- 2009年
- 首先利用道路边界信息限定车辆的存在范围,以提高识别的实时性。接着根据灰度图像上车辆底部的灰度特征、方差特征和下边界梯度特征构造车辆检测目标函数,以指导在车辆存在区检测前方车辆。最后利用区域增长方法剔除由噪声引起的误判。实验验证表明,在复杂环境下该目标函数能够有效地消除大量无规则噪声的影响,并能准确地识别出车辆目标。
- 马雷武波涛于福莹
- 关键词：机器视觉车辆识别目标函数
- 弯曲路径识别中感兴趣区设定方法的研究被引量：2
- 2009年
- 在路径识别中设置搜索感兴趣区以提高弯曲道路边界的识别实时性。用抛物线模型拟合弯曲道路边界,根据道路边界位置不会发生突变的特性,在识别出的道路抛物线模型上选取有代表性的3个点,针对每个点建立预测模型,应用Kalman滤波理论准确预测道路边界的位置,并据此设置搜索感兴趣区。依照合理的目标函数,在感兴趣区范围内搜索并确定抛物线参数,从而将搜索范围较为准确地限定在较小区域,能够有效提高识别的实时性。试验验证该方法在大大提高识别实时性的同时,增强了识别的精确性和鲁棒性。
- 马雷武波涛王连东
- 关键词：交通工程KALMAN滤波机器视觉
- 基于信息融合的道路前方车辆识别研究被引量：3
- 2009年
- 将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆。首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标。在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数。以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合。试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果。
- 马雷武波涛卢艳楠张杨
- 关键词：交通工程车辆识别信息融合机器视觉红外传感器
- 基于蚁群算法的弯曲道路边界的识别被引量：7
- 2009年
- 路径识别是智能车辆导航技术关键步骤之一。用抛物线模型拟合道路边界,使直线路径与弯曲路径的表述统一化。将蚁群算法应用于路径识别,利用信息素的正反馈作用,使搜索尽快地在较优的路径上收敛,从而确定抛物线参数。实验证明算法的准确性与实时性都满足实际需要。
- 马雷武波涛李昊
- 关键词：自动控制技术智能车辆蚁群算法
- 弯曲道路识别方法与目标函数选取的研究被引量：10
- 2008年
- 首先对道路图像进行中值滤波、边缘增强和二值化处理获得道路二值图像。将图像等分为5×5像素的子块图像,建立抛物线模型,计算抛物线通过区域各子块灰度均值及子块间灰度方差,并以此作为图像特征构造合理的目标函数,运用蚁群算法优化抛物线参数,识别道路边缘。该目标函数既用于评价拟合程度,又用于决定算法中信息素增量。实验证明该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性。
- 马雷武波涛王连东
- 关键词：机器视觉蚁群算法
