天津市自然科学基金(05YFJMJC119900)
- 作品数:2 被引量:24H指数:2
- 相关作者:徐友春彭永胜陈军赵明赵玉凡更多>>
- 相关机构:中国人民解放军军事交通学院天津大学更多>>
- 发文基金:天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于道路特征的车载相机标定动态补偿算法被引量:7
- 2010年
- 车载相机标定是基于机器视觉的车道偏离报警系统关键技术之一,通过相机透视投影原理和针孔成像模型,采用三线标定法获取相机静态外部参数。根据车辆行驶过程中颠簸振动的特点,通过数学模型分析相机标定精度的影响因素。提出一种基于道路特征的动态补偿算法,根据道路中两条车道线互相平行以及宽度不变的固有特征,对车载相机俯仰角及高度进行动态补偿。利用补偿后的俯仰角和高度值计算车辆在车道线中的横向位置及航偏角。设计一种独立于当前车载相机系统的测试平台,对该补偿算法进行动态测试。仿真和实车试验结果表明,该补偿算法可以明显减小因车辆颠簸而造成的标定误差,从而有效减少车辆横向位置和航偏角的测量误差。
- 陈军徐友春彭永胜赵玉凡
- 关键词:相机标定动态补偿汽车主动安全
- 基于随机Hough变换的道路边界识别算法研究被引量:17
- 2009年
- 道路边界识别是基于机器视觉的智能车辆关键技术之一,提出了一种基于直线道路模型的道路边界识别和跟踪算法,该算法包括道路边界初始识别算法和跟踪算法两部分。在初始道路边界识别阶段,对预处理后的图像进行逐行搜索道路边界候选点,并结合相关的道路约束条件,采用Hough变换对候选边界点进行拟合,以提高鲁棒性。该方法的创新点是在道路跟踪算法中,建立目标搜索区域(OSA),OSA的宽度根据道路边界识别的拟合可信度的变换进行动态调整,并采用随机Hough变换的算法对OSA中的边界点进行拟合,这样显著减少了运算时间和存储空间。试验结果表明,该方法不仅满足道路边界识别的实时性要求,还具有较好的鲁棒性。
- 陈军徐友春赵明彭永胜
- 关键词:智能车辆随机HOUGH变换