車道特征檢測:邊緣提取,二值化車道線檢測:霍夫變換
交通標志檢測:特征提?。ㄟ吘墸伾螤?,LBP)交通標志識別:神經(jīng)網(wǎng)絡
(LBP指局部二值模式)
研究了汽車輔助駕駛系統(tǒng)中的計算機視覺問題.一方面,用小波變換對高速公路上的道路邊緣進行檢測;另一方面,利用灰度以及幾何特征實時跟蹤和檢測車道邊緣,通過建立道路邊緣模型,采用數(shù)據(jù)擬合的方法確定邊界軌跡方程,從而估算出公路的延伸方向,實現(xiàn)汽車的自動防偏,并為解決汽車智能輔助駕駛系統(tǒng)的避障問題提供了有力的保證。
二值化
分割算法是數(shù)字圖像處理中非常經(jīng)典的課題,有著眾多可供選擇的算法。*常見的有按像素或處理過像素的灰度值進行分割、利用邊緣進行分割、區(qū)域生長等方法。二值化處理是一種灰度處理算法,對于給定的閾值,
程序?qū)⒒叶却笥诮o定閾值的點變成白點,另外的點變?yōu)楹邳c,經(jīng)處理后圖像變?yōu)橹挥泻诎锥亩祱D像。
邊緣檢測
邊緣檢測是一種突出圖像邊緣削弱邊緣以外圖像區(qū)域,突出圖像輪廓的方法。它可以在保留關(guān)于物體邊界有用的結(jié)構(gòu)信息的同時*大地降低處理的數(shù)據(jù)量,從而簡化圖像的分析過程。邊緣兩邊相鄰區(qū)域中的灰度相對地均勻,只是在通過邊緣時灰度發(fā)生突變,對于灰度圖像,邊緣是灰度不連續(xù)的結(jié)果。對這種不連續(xù)的灰度級變化*有用的兩個特征是灰度的變化率和方向,它們分別以梯度的變化率和方向來表示。
車道標識線的準確檢測是實現(xiàn)車輛自動導航和車輛安全輔助駕駛的首要問題,為了得到較理想的車道的標線邊緣.利用車道的邊緣特征對車道圖像進行二值化和形態(tài)學處理,對車道區(qū)域?qū)崿F(xiàn)準確的邊緣檢測,*后利用Hough變換定位出車道標識線,完成對車道標識線的識別。實驗表明,該方法能實現(xiàn)對復雜環(huán)境下車道標識線的準確識別,具有較好的魯棒性和可靠性。
1、項目招投標:出具權(quán)威的第三方CMA/CNAS資質(zhì)報告;
2、上線電商平臺入駐:質(zhì)檢報告各大電商平臺認可;
3、用作銷售報告:出具具有法律效應的檢測報告,讓消費者更放心;
4、論文及科研:提供專業(yè)的個性化檢測需求;
5、司法服務:提供科學、公正、準確的檢測數(shù)據(jù);
6、工業(yè)問題診斷:驗證工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)問題排查和修正;
1、電話溝通、確認需求;
2、推薦方案、確認報價;
3、郵寄樣品、安排檢測;
4、進度跟蹤、結(jié)果反饋;
5、出具報告、售后服務;
6、如需加急、優(yōu)先處理;
1、檢測行業(yè)全覆蓋,滿足不同的檢測;
2、實驗室全覆蓋,就近分配本地化檢測;
3、工程師一對一服務,讓檢測更精準
4、免費初檢,初檢不收取檢測費用
5、自助下單 快遞免費上門取樣;
6、周期短,費用低,服務周到;
7、擁有CMA、CNAS、CAL等權(quán)威資質(zhì);
8、檢測報告權(quán)威有效、中國通用;
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