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基于DSP及机器视觉的道路识别与障碍物检测
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3秒自动关闭窗口基于机器视觉的停车位状态检测技术研究--《浙江工业大学》2013年硕士论文
基于机器视觉的停车位状态检测技术研究
【摘要】：在城市道路中许多车辆为了寻找停车位而不断巡游,这导致交通流量过大而造成道路拥堵。停车位诱导系统可以诱导车辆快速寻找车位,减少行车时间,是解决交通拥堵问题的重要方法。停车位状态检测系统能够对停车位占用情况进行检测,是停车位诱导系统的关键技术。
本文基于机器视觉方法,对停车位状态检测系统中的相关技术进行了研究。主要研究内容如下：
1.通过采样点提取停车位图像特征,对停车位进行状态检测。该方法相对于传统机器视觉方法,具有实时性高、计算量小等优点。
2.创建系统应用场景模型；针对不同检测场景,设计了相应的检测装置获取停车位图像信息。
3.研究了停车位与采样点的生成方法；通过定制虚拟停车位,提高检测区域的空间高度,解决相邻车辆间的遮挡问题。
4.对停车位区域的颜色畸变与环境干扰进行研究；结合多种颜色模型进行背景建模与前景提取,获取准确的采样点状态；设计检测算法对采样点信息进行处理,得到停车位状态。
5.对系统的总体结构进行设计,在嵌入式设备与PC上实现了相关模块。
本文设计了基于采样点的停车位状态检测系统,并在实际环境中进行了实验。实验结果表明本文所设计的系统在嵌入式设备中具有较好的实时性与准确度,能够实现系统小型化的目标。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP391.41;TP274【目录】：
摘要5-6ABSTRACT6-10第1章 绪论10-17 1.1 课题研究背景10-11
1.1.1 停车位诱导系统10
1.1.2 停车位状态检测10-11 1.2 国内外研究现状11-13 1.3 课题研究意义13-14 1.4 本文主要工作14 1.5 论文章节安排14-16 1.6 本章小结16-17第2章 轻量级停车位图像特征模型研究17-28 2.1 引言17 2.2 基于机器视觉的车辆检测方法17-19
2.2.1 动态车辆检测17-18
2.2.2 静态车辆检测18-19 2.3 基于采样点的停车位图像特征模型19-24
2.3.1 停车位图像像素冗余分析19
2.3.2 停车位图像感兴趣区域选取19-20
2.3.3 停车位图像特征建模20-23
2.3.4 停车位图像特征提取23-24 2.4 实验研究24-26 2.5 本章小结26-28第3章 停车位图像信息获取28-38 3.1 引言28 3.2 公共停车场图像采集装置设计28-30
3.2.1 公共停车场场景建模28-29
3.2.2 视觉传感器的选择29
3.2.3 图像采集装置设计29-30 3.3 路边停车位图像采集装置设计30-37
3.3.1 路边停车位场景建模30-32
3.3.2 全方位视觉传感装置32-34
3.3.3 图像采集装置设计34-37 3.4 实验研究37 3.5 本章小结37-38第4章 停车位图像信息预处理38-46 4.1 引言38 4.2 定制停车位区域38-40 4.3 生成图像特征模型40-41 4.4 车辆遮挡问题研究41-44
4.4.1 车辆遮挡41-42
4.4.2 定制虚拟停车位42-44 4.5 实验研究44-45 4.6 本章小结45-46第5章 停车位状态检测算法设计46-62 5.1 引言46 5.2 停车位状态检测方法概述46-48
5.2.1 停车位状态判定方法46-47
5.2.2 停车位状态检测流程47-48 5.3 采样点背景建模48-50
5.3.1 背景建模方法介绍48
5.3.2 基于停车位状态的背景建模方法48-50 5.4 采样点前景提取50-56
5.4.1 颜色模型概述50-52
5.4.2 多颜色模型前景提取52-53
5.4.3 路面颜色畸变研究53-54
5.4.4 路面颜色畸变抑制54-55
5.4.5 采样点状态阵列提取55-56 5.5 采样点干扰滤波56-58 5.6 停车位状态变化标志检测58-60 5.7 实验研究60 5.8 本章小结60-62第6章 系统设计与实现62-69 6.0 引言62 6.1 系统总体结构设计62-63 6.2 硬件结构设计63-64 6.3 软件结构设计64-67
6.3.1 软件总体结构设计64-65
6.3.2 下位机单元设计65-66
6.3.3 通信接口单元与编码单元设计66-67
6.3.4 上位机单元设计67 6.4 实验研究67-68 6.5 本章小结68-69第7章 总结与展望69-71 7.1 总结69-70 7.2 展望70-71参考文献71-74致谢74-75攻读学位期间参加的科研项目和成果75
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基于机器视觉的工件特征识别与分类方法研究
机器视觉是计算机科学与人工智能研究领域的一项重要内容，主要通过计算机应用技术来模拟人的视觉功能，对从图像中提取的信息进行分析和处理，以达到实际检测和控制的效果。本文主要对基于机器视觉的工件特征识别与分类方法进行了分析和研究，以期帮助人们更好地了解机器视觉分类识别技术。
作者单位：
中国科学院电子学研究所,北京,100190
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结合机器视觉的车道偏离识别算法研究
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【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
汽车主动安全技术是指为预防汽车发生事故,避免人员受到伤害而采取的安全技术(如LDWS、ABS、EBD等)。车道偏离预警系统LDWS(Lane Departure WarningSystem)是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统,其研制获得很多国家的高度重视[1-3]。其中,
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