陈卫卫
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省国际科技合作计划中央高校基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 车道偏离预警线图像边缘优化检测仿真被引量：8
- 2017年
- 对车道偏离预警线图像的边缘优化检测,能够有效降低道路交通事故的概率。对车道偏离预警线的边缘检测,需要提取车道线图像边缘特征点,将离散的特征点归类为不同的直线段,完成对车道偏离预警线图像边缘的优化检测。传统方法先提取车道线图像颜色特征点,再给出车道线感兴趣区域,但忽略了将离散特征点进行归类,导致检测精度偏低。提出基于模糊逻辑的车道偏离预警中车道线图像边缘检测方法。融合于最大信息熵原则得到车道线和背景的信息熵,确定各个隶属度函数的参数值,计算出车道线灰度阈值,给出摄像头与地面坐标之间的转换关系,得到标记线的边缘分布特性,提取车道线图像边缘特征点,将离散的特征点归类为不同的直线段,在此基础上完成对车道偏离预警中车道线图像边缘检测。仿真证明,所提方法检测精度高,为提升车道偏离预警系统的运行质量奠定了基础。
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- 关键词：车道偏离边缘检测
- 基于分数阶微分和Frangi的夜间车道线检测被引量：2
- 2021年
- 基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°~65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°~155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.
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- 关键词：分数阶微分HESSIAN
- 基于机器学习XGBoost、引导滤波及矩的自由落体岩石块度在线检测被引量：1
- 2021年
- 基于采石场获取岩石块度的自由落体图像特性,在自由落体中获取在线后置光岩石块度图像,基于此视频图像,设计了新的岩石块度在线检测方法.用引导滤波增强图像,减少因光照不均、目标运动过快或抖动引起的图像模糊;用基于力学矩的启发式多阈值分割算法对灰度图像二值化;将机器学习中的XGBoost理论和方法首次用于该领域,制定新的准则判定待检测目标是否为多块度粘连体;对检测到的粘连体的凸包区域,由最大凹点处进行基于凹凸点的多边形近似,在多边形轮廓上检测凹点,选取两分割点对.通过对300多幅图像的测试并与分水岭、模糊聚类、最小生成树及水平集等传统算法进行对比,结果表明,该方法对岩石块度粘连体具有良好的图像分割效果,精度达到95%.
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- 关键词：凹点
- 基于离散小波变换和邻域模糊C均值的变化检测方法被引量：7
- 2018年
- 提出了一种基于离散小波变换和邻域模糊C均值(FCM)的变化检测方法。首先,采用差值法和比值法获取已配准后的两幅遥感图像的差值图和比值图;其次,对求取的差值图和比值图进行离散小波变换,采用基于区域强度信息和区域能量信息的融合规则分别对低频带小波系数和高频带小波系数进行融合,并采用离散小波逆换获取最终的差异图像;最后,采用基于邻域FCM的方法从差异图像中检测出变化区域,提出了把空间距离信息和邻域灰度差值信息引入到FCM的目标函数中,以避免误分类、提高检测概率。实验表明,所提出的方法具有较强的抑制噪声的能力和较高的检测概率,对城市面积变化检测概率达到了98.45%,对于变化区域不连续的森林面积变化的检测概率也达到了87.5%。
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- 关键词：遥感图像变化检测离散小波变换
