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泊车辅助系统中的车位线自动检测与识别

2018-07-31
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泊车辅助系统中的车位线自动检测与识别

  4月,李克强主持召开中国装备“走出去”和推进国际产能合作座谈会,并两次在国务院常务会议上作出相应部署;《国务院关于推进国际产能和装备制造合作的指导意见》近日出台,提出要以亚洲周边和非洲为近期主要合作方向,推动铁路、电力、汽车、、航空航天等重点行业利用贸易、投资等多种方式“走出去”。    中航通用飞机有限责任公司副总经理宋庆国表示,中国海外出口不但因我们装备制造业本身的竞争水平和服务能力的提升在加快,也得力于这些年中国的自主创新和国家层面整体的推动,“特别是像李克强总理带着大家出去‘搞营销’,起到了很好的推动作用。”    2中巴签多项协议拉美期盼中国产能    此次中巴双方共签署了35项合作协议,涉及双边产能、基建等领域;里约已向中国订购了604辆地铁和城铁列车。数据显示,2014年我国整个装备制造业出口万亿元,占全年外贸出口总额的17%;去年华为公司68%的销售收入来自海外市场,徐工集团、三一重工等企业海外业务规模不断扩大。    “产能走出去不是落后、淘汰产能走出去,而是优势产能、先进产能走出去。

  球队在还剩三轮的情况下高出第5的切尔西11分,已经提前锁定下赛季欧冠资格,且只要再得2分,就能以亚军收官,这对于穆里尼奥的球队而言基本没有什么压力可言。  本场亚盘开出客让一球中高水,曼联最近几轮面对中下游球队基本都是开出1球盘,初盘感觉合理,后市上盘降至半一高水。从两队实力及排名来看,曼联都远胜对手,且近期布莱顿战绩糟糕,目前盘口对于曼联来说实在太过便宜,上盘热度很高。

  其二,目前至少还有一半以上街道路段的人行道上,机动车乱停乱放的状况仍十分普遍而严重:有的横放竖摆占用人行道,有的骑压在盲道上,有的停在巷口、小区门口挡住了人车通行,等等。混乱无序的乱停乱放,堵塞了人行道、盲道,霸道地剥夺了行人路权,严重影响了行人通行,甚至将行人逼到行车道上造成了安全隐患。如此状况,既不尊重行人的路权,也损害了我市城市文明形象。

“从旅游、影视娱乐、饮食到时装美容,韩国文化输出造就了整体影响力,所有‘来自韩国’的东西都大受欢迎,”香港多品牌时装零售商副总裁郑静珊(DeborahCheng)表示。该零售商亦有韩国品牌存入,比如Stylenanda、JKoo、Kye、SteveJYoniP、JuunJ。

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  针对目前泊车辅助系统中的车位线识别问题,建立了基于360全景鸟瞰图像的全自动车位线检测与识别模型,考虑到光照对图像处理结果的影响,先对图像进行了预处理,然后采用一种基于中值的自适应Canny边缘检测技术,并通过Hough变换,再根据车位线特征的先验知识对Hough变换结果进行限制和优化,实现了车位线的识别。

同时对实际采集到的图像进行验证,结果识别率达到%,证明了该方法的有效性和鲁棒性。   近年来随着对泊车辅助系统需求的快速增长,提出了多种车位定位的方法,这些方法大致可分为4类:基于用户界面的、基于设施的、基于空闲位的和基于车位线的方法。

与其他方法相比,基于车位线的方法有以下优势:(1)可以与基于用户界面的方法结合使用来减少由于司机重复操作带来的不便,而这是基于用户界面方法的主要缺陷。

(2)不同于基于空闲位的方法,它能更准确地定位停车位,因为其定位过程不依赖于相邻的停放姿势而仅依赖于车位线。

(3)它也可以有效地应用于倾斜车位的情况。 由于传感器的局限性,运用超声波传感器基于空闲位的方法在倾斜车位的情况下会失效。 (4)与应用双目或者运动声波的基于空闲位的方法相比,它通常花费少量时间。

(5)它不需要额外的传感器,例如立体摄像头、扫描激光雷达或者短波雷达,而是运用后视摄像头。   基于车位线的方法可以分为半自动和全自动的方法。

与全自动的方法相比,半自动的方法可能产生更可靠的结果,而且花费更少的计算资源,因为它有来自人的额外信息。

Jung等人提出了一种方法,这种方法需要司机在预停车位内标记一个点,然后利用方向梯度来进行识别。 实验验证这种方法只适用一种类型的车位。 为克服此缺陷,提出了另外一种方法,可以识别各种类型的车位,但需要用户更多的配合。

这种方法需要用户输入车位两端点的初始位置,构成了车位的入口。 基于这些初始位置,采用人工神经网络和遗传算法进行车位的识别。

  另外,全自动的方法也得到了发展。

XU等人提出了一种基于颜色分割技术的的方法识别车位线,这种方法只能识别红色车位线,而且基于颜色信息的方法已经被证明对光照变化是敏感的。 Tanaka等人提出了一种对边缘片段运用RANSAC检测一组直线来识别车位线。 由于这种方法高度依赖于直线检测,其性能会因为部分污损而下降。

Jung等人提出的方法将各种类型的车位线模型化为一种分层树结构,基于这种结构完成自动识别。   但是,以上提出的方法都涉及到阈值,所以都会存在图像处理领域一个普遍的问题,即阈值设置过高,重要信息就可能被遗漏;阈值设置过低,干扰信息又会被看的重要,因此一个适用于所有图像的普适阈值难以给出,所以针对以上问题,本文采用了自适应的思想,包括自适应直方图均衡化、自适应二值化、自适应Canny边缘检测,以满足应用的需要,实验证明这些算法都是有效的。   本文提出的方法可分为以下几个过程:对汽车前、后、左、右4个摄像头采集到的图像进行重建形成全景图像;图像预处理,包括直方图均衡化,二值化以及形态学处理;Canny边缘检测以及Hough变换,然后在参数空间中利用车位线特征的先验信息对结果进行优化,最终得出识别结果。

具体算法流程如图1所示。   1图像预处理  通过加装在汽车车身前、后、左、右的4个鱼眼摄像头,同时采集车辆四周的影像,经过鱼眼图像矫正,鸟瞰变换和拼接后,形成一幅车辆4周的360全景俯视图,如图2所示。   由此得到的原图像不可避免地会受到光照、噪声等的影响,因为前期处理的质量直接影响到后期识别的效果,所以为消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据,从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性,需要对图像进行预处理,主要分为以下几个步骤。   自适应直方图均衡化  首先将原彩色转化为灰度图像,考虑到光照影响导致灰度分布不均,需要对灰度图像进行直方图均衡化。

直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素作某种映射变换,使变换后的图像灰度概率密度是均匀分布的,即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像,这意味着图像灰度的动态范围得到了增加,从而可提高图像的对比度。

但是传统的直方图均衡化中灰度变换函数运算与像素所处的位置无关,这种全局性处理的算法,具有算法简单、计算速度快等优点,但由于其对所有像素点都做同样的处理,忽略了图像的局部特征,这就导致经过直方图均衡的图像将丢失有用信息,给图像的去噪处理及边缘检测带来损失。 因此本文采用对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE),通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度,从而限制噪声的放大及局部对比度的过增强。 如图3所示为分别对原灰度图像进行直方图均衡化和CLAHE后的效果,可以看到CLAHE的效果明显优于传统的直方图均衡效果。

  自适应二值化  对图像进行直方图均衡化处理后,为便于后期处理,需要对图像进行分割操作,达到目标和背景分离的目的。

图像分割的关键是选取恰当的阈值,阈值选取的恰当与否直接影响到感兴趣信息的提取。

这里采用局部自适应阈值,它是根据像素邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。 这样做的优点在于,每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的。 亮度较高图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。 不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。 图4显示了采用该方法后的结果。

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