皮燕妮
- 作品数：8 被引量：90H指数：6
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>
- 基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究被引量：19
- 2005年
- 提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理。首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用D empster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%。
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- 关键词：证据理论多传感器数据融合神经网络图像识别
- 智能车视觉导航的道路和前车检测系统被引量：12
- 2005年
- 设计了一个基于单目视觉的智能车自适应道路、前车检测系统,主要应用于结构化道路,可以根据输入图像的可见度自动在夜间模式和日间模式间切换。结果表明系统可以在不同可见度下,自动、快速、准确地检测前车。
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- 关键词：智能车可见度
- 成像目标跟踪算法分析被引量：14
- 2005年
- 对基于分割的质心跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法及特征匹配跟踪算法等主流算法进行了比较分析,引入目标运动的速度、方向、区域面积和长宽等5个特征值,根据它们的相对连续性,分析跟踪算法计算出来的位移视差的可靠性.通过对这些特征值的相应处理,可以加入抗短时遮挡功能,从而大大提高正确跟踪目标的概率.
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- 关键词：目标跟踪图像处理
- 基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统研究被引量：9
- 2005年
- 该文设计了一个基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统,应用于主要障碍物为车辆的结构化道路环境。利用视觉传感器提供的道路图像序列亮度、纹理、形状等丰富特征,对汽车前方道路和车辆进行检测和跟踪,根据其危险程度,向驾驶员提供可靠的防偏指令和防追尾预警信号,并辅以声光报警。介绍了系统软硬件结构,给出了主程序流程图。对定位前方道路及车辆的算法和预警方案等关键技术进行了研究,给出了系统可行性和有效性验证的仿真和初步试验结果。
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- 关键词：追尾单目视觉
- 结构化公路车道的精确检测与跟踪被引量：5
- 2005年
- 在结构化道路情况下,车道检测简化为白线检测。文章利用图像处理技术和优化技术,提出了一种在结构化道路中精确检测车道的两层算法。同时利用白线的局部特性和全局特性,鲁棒的提取特征;将感兴趣区域分为近视野和远视野,按照″拟和-判断-拟和″的流程,用直线或直线与二次曲线的光滑组合匹配白线;并针对具体应用环境,为优化算法添加适当的权值因子,提高算法抗噪性。测试结果表明算法能够自动、快速、准确的检测白线。
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- 关键词：智能车视觉导航
- 智能车中基于单目视觉的前车检测和跟踪被引量：18
- 2005年
- 提出了一个改进的单目视觉方法,用于智能车在结构化公路环境下准确检测和跟踪前方车辆。该方法先利用图像灰度梯度检测前车,剔除可能的虚检测,建立新目标的二维模型;然后用卡尔曼滤波方法预测下一帧的目标位置,在预测位置附近用边缘投影方法定位目标;设计了一种新的四因素似然度函数,验证跟踪结果与检测结果的匹配度,当跟踪失败时,重新检测前车。利用长图像序列PETS2001进行实验,结果表明该方法可以有效的检测和跟踪本车车道前方视野中的车辆障碍物,为智能车的防撞预警和控制系统提供可靠信息。
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- 关键词：智能车视觉导航卡尔曼滤波
- 智能车视觉/雷达辅助导航关键技术研究
- 论文针对智能车对环境的理解问题,采用图像分析、信息融合等信息处理技术,对智能车辅助导航中的一些关键技术——基于单目视觉的道路检测、前车检测和视觉/雷达融合的车距测量方法进行了较系统的研究,并提出一些有效、实用的算法.同时...
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- 关键词：智能车视觉导航虚拟实验
- 文献传递
- 基于区域特征加权的IHS图像融合方法被引量：12
- 2005年
- 针对传统IHS变换图像融合方法在高分辨率和多光谱图像融合中存在的光谱畸变现象,研究了现有的一些改进IHS变换图像融合方法,提出了一种基于局部区域多元特征动态加权的IHS图像融合方法,根据主观目视判决和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析。仿真结果表明,该文提出的方法能使融合图像具有较好的空间分辨率,同时又能很好地保持原有多光谱图像的光谱特性。
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- 关键词：IHS变换图像融合
