简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:为满足实时、高效、高精度的便携式三维测量要求,提出了一种基于十字激光线的三维测量方法。综合线结构光和双目立体视觉两种测量原理的优点,设计了新颖的融合式测量模型,解决了局部线激光数据到全局面数据的转换;创新性的十字激光线结构光模式,相比于传统的一字激光线测量效率提升2倍;提出的基于GPU加速的自适应阈值的激光线提取方法,实现了激光线中心的亚像素精确、实时提取和三维测量;设计的匹配能量法稳定、精确地解决了便携式测量过程中的数据拼接,实现了局部坐标系到全局坐标系的数据统一;最后利用搭建的软硬件平台进行了测量性能参数验证,结果表明满足实时高精度测量应用的需求。