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基于图像识别的泊车车位检测算法研究

论文摘要

本文中为自动泊车提出了一种基于右侧单通道摄像头的车位检测算法。首先,通过顶帽变换融合直方图均衡化的方法降低了光照不均匀和光照强度变化对算法鲁棒性的影响;结合泊车工况,基于先验知识略去无价值域,压缩了Radon变换参数范围,获取车位线在Radon空间中坐标的同时,降低了Radon矩阵的维度;接着,通过阈值分割方法,优化了Radon矩阵的元素值,以在K-Means聚类分析的过程中,更准确高效地获取聚类中心;在聚类中心二维邻域内通过非极大值抑制实现了车位线的像素级定位。最后,设计了分层有限状态机,通过建立车位分类规则库实现了车位的分类。实验结果表明,该方法的计算效率高于基于Radon变换实现泊车的经典方法,且算法具有较强的鲁棒性。

论文目录

  • 前言
  • 1 图像预处理
  •   1.1 灰度化
  •   1.2 顶帽变换
  •   1.3 直方图均衡化
  •   1.4 顶帽变换融合直方图均衡化
  • 2 车位线提取
  •   2.1 图像滤波与锐化
  •   2.2 图像边缘提取
  • 3 车位线检测
  •   3.1 车位线检测
  •   3.2 车位线精确定位
  •   3.3 车位线坐标变换
  • 4 车位识别算法
  •   4.1 兴趣窗口划分
  •   4.2 车位分类
  •   4.3 算法测试
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱旺旺,黄宏成,马晋兴

    关键词: 自动泊车,顶帽变换融合直方图均衡化,均值聚类,变换,分层有限状态机

    来源: 汽车工程 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室,上汽大众汽车有限公司

    基金: 国家自然科学基金(51677118),国家重点研发计划重点专项(2017YFE0102000),上海市政府间国际合作项目(16510711500)资助

    分类号: U463.6;TP391.41

    DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.07.003

    页码: 744-749+756

    总页数: 7

    文件大小: 1641K

    下载量: 669

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ad5e4849a8e796d27eda612e.html