北京市教委科技创新平台项目(JJ002790200802)
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
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- 基于逆透视变换的智能车辆定位技术被引量：6
- 2009年
- 为了根据车道线参数准确地确定本车在车道中的位置和方向信息,提出了一种基于逆投影变换的本车定位算法。算法利用逆透视变换对投影图中的车道线进行三维逆透视重建,得到实际路面的车道线,并经过坐标变换求出本车在车道中的当前位置参数、方向参数及车道宽度等信息。试验表明,该算法对光照条件、道路结构等变化具有较好的适应能力和抗干扰能力,在一定程度上满足多种横向主动安全系统的要求。
- 高德芝郑榜贵段建民
- 关键词：智能车辆车辆定位车道线识别
- 基于三车道模型的前方车辆检测方法
- 2015年
- 为提高智能车对多车道的实际道路车辆行驶环境的适应性,提出了一种基于三车道模型的车辆检测方法;方法在预处理的基础上利用极角及位置约束的Hough变换得到可能的车道线信息并利用消失点对车道线进行筛选;利用三车道四线模型对车道线进行匹配;对于每条车道,分别利用车辆灰度信息对车道线内车辆进行识别,并利用视频的连贯性对车辆识别结果进行修正并跟踪车辆;该算法通过对车道线的二次筛选,提高了三车道模型的准确率,进一步提高了对于不同车道车辆识别的正确率;实验结果表明,在结构化道路上,对于不同路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性。
- 段建民战宇辰杨晨李龙杰
- 关键词：车辆识别HOUGH变换消失点
- 智能车前方目标车辆检测方法研究被引量：1
- 2010年
- 为了准确检测智能车前方目标车辆以及确定目标车辆与本车的距离信息,提出了一种应用模糊逻辑融合车辆多特征检测目标车辆的算法。该算法充分考虑到车辆多个特征的重要性,将模糊理论中的模糊隶属度函数和特征置信度值相结合实现目标车辆的验证。在生成目标假设以及提取有效特征点后,通过对不同特征进行模糊化,根据模糊推理融合得到的目标车辆的最终置信度验证车辆假设,实现前方车辆的检测。试验数据表明,该算法具有较好的适应能力和抗干扰能力,能够及时准确地检测前方目标车辆。
- 高德芝段建民杨喜宁郑榜贵
- 关键词：智能车模糊逻辑隶属度函数车辆检测
