1、“.....基于视觉的车道线检测技术在实际道路驾驶技能考试中的应用原稿。摘要针对实际道路驾驶技能考试中的车辆压线不按规定重叠状态判断当前行车环境是否是弯道且有实线,若是则依据车道线像素灰度的相似性检测实线侧车道线,否则采用前述道路模型拟合的方法进行两侧车道线检测在实线检测结束后融合实线分布状态车道投影特征单目测距模型实现虚线曲线的检测。线性车道线检测智能车辆视觉系统通过摄像头采集图像,根据通用的分量提取方法按照的比例进行图像灰度化以减少计算量使用形态学业大学,刘富强,张姗姗,朱文红,李志鹏种基于视觉的车道线检测与跟踪算法同济大学学报自然科学版,年期杨磊,杨喜宁应用多阶动态规划的车道线识别方法机械工程学报,年期。现有科目考试系统原理和存在问题分析现有科目考试系统现有科目考试系统是采用基于网络的差分定位技术来实现对考试车辆在道路上的位置进行实时动态定位和测距的......”。

2、“.....很好的满足了测结果,曲线部分采用基于局部灰度相似性进行检测,拼接的个关键问题是正确如何确定直线和曲线的分离点来保证检测的鲁棒性,而该分离点在不同道路不同行车工况和状态中是动态变化的,会随机出现在远视野区或近视野区的任何位置。结语基于视觉的车道线识别和压线检测技术作为未来智能交通的重要组成部分,已经在现今的道路安全中起到了举足轻重的作用,尤其在科考试系统中的应用与基于视觉的车道线检测技术在实际道路驾驶技能考试中的应用原稿。确定实线曲线检测的起始位置实线侧由部分直线和部分曲线拼接而成,在检测过程中直线部分保留前述检测结果,曲线部分采用基于局部灰度相似性进行检测,拼接的个关键问题是正确如何确定直线和曲线的分离点来保证检测的鲁棒性,而该分离点在不同道路不同行车工况和状态中是动态变化的,会随机出现在远视野区或近视野区的任何位置。结语基于视觉的车道线识别和压线检测技术作为未来已经简化......”。

3、“.....为了提高检测准确性并减少计算量,本文采用车道线宽度比例法实现车道线的值化,其依据是车道线在图像中所占的宽度范围的可标定性。当摄像头安装角度固定时,车道线宽度的像素数范围即可通过等软件进行确定,即车道线宽度所占像素数与图像总像素数比例范围可定。根据经验和研究的可行性,我们般将图像下方区域分为两区,靠近图像底部的总像素数比例范围可定。根据经验和研究的可行性,我们般将图像下方区域分为两区,靠近图像底部的部分为近视野区,其余部分为远视野区,车道线缺口填充由于光照或路面干扰影响,有的图像中实线车道线值化后不连续,会影响实线侧的检测,形态学闭运算可以用来填充比结构元素小的区域内细小空洞连接邻近区域并不明显改变其形状,利用形态学闭运算可以有效地对车道线上的缺口进行填域是天空等非路面区域。为了减少计算量,增强车道线检测的实时性准确性,本文的算法只对整个图像下方的区域进行处理......”。

4、“.....基本思想是用具有定形态的结构元素去度量和提取图像中对应的形状,以达到消除图像中无关信息从而增强目标的可检测性和最大限度简化数据的目的。运用形态学可以从原图中将车道线特征否则采用前述道路模型拟合的方法进行两侧车道线检测在实线检测结束后融合实线分布状态车道投影特征单目测距模型实现虚线曲线的检测。线性车道线检测智能车辆视觉系统通过摄像头采集图像,根据通用的分量提取方法按照的比例进行图像灰度化以减少计算量使用形态学进行图像预处理以消除掉部分非目标信息,凸显有用的目标信息进行灰度拉伸增强图像对比度,便于后续取出来,排除原图中大部分干扰因素。采用尺寸较大的线性结构元对图像进行先腐蚀处理后膨胀处理可以将车道线及与其相似的特征从图像上去除,而将其它信息加以凸显。通过对比形态学处理前后的图像,从特征差异中提取出主要包含车道线信息的车道线特征图......”。

5、“.....如车道印迹。车道线值化图像本身信通过对固定的实际考试道路进行测绘,将整个考试区域进行数字化处理,并将每个路段所属的基本考试项目准确的在地图上标识出来。实际考试过程根据车辆实时信息车辆信号和已经测绘的实际路段地图,通过特定的算法来对车辆压线和与压线有关的操作进行评判。基于视觉的车道线检测技术在实际道路驾驶技能考试中的应用原稿。摘要针对实际道路驾驶技能考试中的车辆压线不按规定部分基于视觉车道线检测算法目前成熟的车道线检测技术大多都是适用于直道的,而实际的行车环境中即便是在高速或高等级的道路上,弯道出现的概率也不低,且据国家交通部公布的数据,每年弯道路段事故数量占总事故数平均约,故弯道检测的必要性是不言而喻的。通过准确定位车辆行驶前方弯道车道线位置可以避免弯道上行驶时无意识偏离本车道......”。

6、“.....年期黎华东智能交通中的违章识别算法研究哈尔滨工业大学,刘富强,张姗姗,朱文红,李志鹏种基于视觉的车道线检测与跟踪算法同济大学学报自然科学版,年期杨磊,杨喜宁应用多阶动态规划的车道线识别方法机械工程学报,年期。摘要针对实际道路驾驶技能考试中的车辆压线不按规定变道等行为,提出种基于视觉的车辆压线检测方法分为近视野区,其余部分为远视野区,车道线缺口填充由于光照或路面干扰影响,有的图像中实线车道线值化后不连续,会影响实线侧的检测,形态学闭运算可以用来填充比结构元素小的区域内细小空洞连接邻近区域并不明显改变其形状,利用形态学闭运算可以有效地对车道线上的缺口进行填充。确定实线曲线检测的起始位置实线侧由部分直线和部分曲线拼接而成,在检测过程中直线部分保留前述取出来,排除原图中大部分干扰因素......”。

7、“.....而将其它信息加以凸显。通过对比形态学处理前后的图像,从特征差异中提取出主要包含车道线信息的车道线特征图。再利用尺寸较小的结构元对车道线特征图像进行先腐蚀后膨胀的处理以有效消除较小的干扰因素,如车道印迹。车道线值化图像本身信。确定实线曲线检测的起始位置实线侧由部分直线和部分曲线拼接而成,在检测过程中直线部分保留前述检测结果,曲线部分采用基于局部灰度相似性进行检测,拼接的个关键问题是正确如何确定直线和曲线的分离点来保证检测的鲁棒性,而该分离点在不同道路不同行车工况和状态中是动态变化的,会随机出现在远视野区或近视野区的任何位置。结语基于视觉的车道线识别和压线检测技术作为未来道线特征图像进行先腐蚀后膨胀的处理以有效消除较小的干扰因素,如车道印迹。车道线值化图像本身信息已经简化,图像中目标相对单,为了提高检测准确性并减少计算量......”。

8、“.....其依据是车道线在图像中所占的宽度范围的可标定性。当摄像头安装角度固定时,车道线宽度的像素数范围即可通过等软件进行确定,即车道线宽度所占像素数与图基于视觉的车道线检测技术在实际道路驾驶技能考试中的应用原稿行驶前方障碍物识别的干扰,提高识别准确率,还可以直接判断车辆前方道路可行驶区域以控制车辆的转向换道加速制动避撞等动作。基于视觉的车道线检测技术在实际道路驾驶技能考试中的应用原稿。基站实时接收卫星信号,并将观测量以广播的形式发送出去移动站在考试车辆实时接收卫星信号的同时接收基站发送的数据,通过特定的算法计算后得到厘米级的考试车辆位置信。确定实线曲线检测的起始位置实线侧由部分直线和部分曲线拼接而成,在检测过程中直线部分保留前述检测结果,曲线部分采用基于局部灰度相似性进行检测,拼接的个关键问题是正确如何确定直线和曲线的分离点来保证检测的鲁棒性......”。

9、“.....会随机出现在远视野区或近视野区的任何位置。结语基于视觉的车道线识别和压线检测技术作为未来线有关的操作进行评判。基站实时接收卫星信号,并将观测量以广播的形式发送出去移动站在考试车辆实时接收卫星信号的同时接收基站发送的数据,通过特定的算法计算后得到厘米级的考试车辆位置信息。针对科目考试评判系统存在的问题,本文借助于考试车辆顶部已经安装的摄像机实现车道线识别和车辆压线检测,从而提高了考试过程的公平和公正,本系统主要包含以下几个关线的检测。对图像的有效信息进行分析不难发现道路上的车道线般位于整个图像的下方约区域,上方其余区域是天空等非路面区域。为了减少计算量,增强车道线检测的实时性准确性,本文的算法只对整个图像下方的区域进行处理。形态学处理提取车道线形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具,基本思想是用具有定形态的结构元素去度量和提取图像中对应的形状......”。