公开(公告)号：CN104050681B

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201410317354.9

申请日：2014-07-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王进祥 ,  石金进 ,  高坤 ,  杜奥博 ,  付方发 ,  王永生 ,  陈少娜

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种基于视频图像的道路消失点检测方法，涉及一种道路消失点的检测方法，属于道路检测领域。本发明解决了现有的检测方法错误率较高，传统的投票算法比较复杂，大部分的时间是消耗在投票算法上的，以及利用Gabor小波的多尺度和多方向特性进行纹理特征提取时存在计算量较大的问题。本发明的技术要点为：输入一帧图像数据，将其转换为灰度图像并进行快速傅里叶变换；基于Gabor滤波器的纹理响应幅度的计算；计算图像纹理主方向；计算粒子的票数；调整粒子分布范围；建立消失点动态和观测模型；粒子滤波及消失点输出。本发明可应用于智能行走机器人或无人驾驶汽车自主导航等计算机视觉系统中。

公开(公告)号：CN104778721A

公开(公告)日：2015-07-15

申请号：CN201510233157.3

申请日：2015-05-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王进祥 ,  杜奥博 ,  石金进

IPC: G06T7/00

Abstract: 一种双目图像中显著性目标的距离测量方法，本发明涉及一种双目图像中目标的距离测量方法。本发明的目的是提出一种双目图像中显著性目标的距离测量方法，以解决现有的目标距离测量方法处理速度慢的问题。步骤一、利用视觉显著性模型对双目图像进行显著性特征提取，并标出种子点和背景点；步骤二、对双目图像建立加权图；步骤三、利用步骤一中的种子点和背景点和步骤二中的加权图，通过随机游走图像分割算法将双目图像中的显著性目标分割出来；步骤四、通过SIFT算法将显著性目标单独进行关键点匹配；步骤五、将步骤四求出的视差矩阵K'代入双目测距的模型中求出显著性目标距离。本发明可应用于智能汽车行驶中对视野前方图像显著性目标的距离测量。

公开(公告)号：CN104050681A

公开(公告)日：2014-09-17

申请号：CN201410317354.9

申请日：2014-07-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王进祥 ,  石金进 ,  高坤 ,  杜奥博 ,  付方发 ,  王永生 ,  陈少娜

IPC: G06T7/00

Abstract: 一种基于视频图像的道路消失点检测方法，涉及一种道路消失点的检测方法，属于道路检测领域。本发明解决了现有的检测方法错误率较高，传统的投票算法比较复杂，大部分的时间是消耗在投票算法上的，以及利用Gabor小波的多尺度和多方向特性进行纹理特征提取时存在计算量较大的问题。本发明的技术要点为：输入一帧图像数据，将其转换为灰度图像并进行快速傅里叶变换；基于Gabor滤波器的纹理响应幅度的计算；计算图像纹理主方向；计算粒子的票数；调整粒子分布范围；建立消失点动态和观测模型；粒子滤波及消失点输出。本发明可应用于智能行走机器人或无人驾驶汽车自主导航等计算机视觉系统中。