-
公开(公告)号：CN106803061A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201611151545.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 广州大学
CPC classification number: G06K9/00798 , G06K9/3233 , G06K9/4604
Abstract: 本发明涉及基于动态感兴趣区域的简易快速车道线检测方法，对原始图像进行预处理得到边缘检测结果图；计算动态感兴趣区域：获取上一帧图像的车道线检测结果，根据上一帧图像的车道线检测结果生成掩码图；用掩码图与边缘检测结果图作与操作，得到只存在动态感兴趣区域的局部图像；在局部图像中使用概率霍夫变换检测直线；遍历所有直线，计算其长度，若长度小于阈值则跳过此直线；否则计算其到图像底边中点的距离；遍历排序后的直线集，计算直线斜率、颜色及与上一帧车道线位置的偏差程度；若偏差程度皆在各自的范围内，则将该直线作为这一帧的车道线；否则继续向后搜索。本发明可较好满足视觉导航系统对通用性、实时性和鲁棒性的要求。
-
公开(公告)号：CN106803066B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201611234294.X
申请日：2016-12-29
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Hough变换的车辆偏航角确定方法，该方法将车辆前方的图像转换为8位单通道图像，使用OTSU得到的全局自适应阈值进行二值化，使用累计概率霍夫变换获取直线；获取车道线的长度、斜率反正切值，判断车道线为实线还是虚线；获取实线的距离，取距离最小的作为真正的车道线实线；求虚线斜率反正切值与其加权平均值的差值，将差值最小的虚线判定为真正的车道线虚线；最后根据检测到的左右车道线计算左右车道线夹角的角平分线与坐标系Y轴的夹角，即为车辆偏航角。本发明计算量较小，识别准确率高，识别速度快，能快速计算出车辆偏航角，能够很好地过滤地面各种噪音干扰。
-
公开(公告)号：CN106541945B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201611005797.X
申请日：2016-11-15
Applicant: 广州大学
IPC: B60W30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于ICP算法的无人车自动泊车方法，传统的RBPF‑SLAM算法采用里程计运动模型实现运动更新，里程计运动模型精度较低，为了覆盖无人车位姿有效区域，需要大量粒子来拟合无人车运动轨迹，导致计算量增大，并且大量粒子还会导致粒子匮乏现象，影响算法有效性，而本发明不依赖于里程计、GPS以及惯导等外部定位传感器，基于ICP算法，利用激光雷达返回的2D激光点云数据，以较少的粒子完成无人车自动泊车时的轨迹跟踪与环境地图构建，为无人车自动泊车提供依据。另外，本发明具有较高的自主性和抗干扰能力，且原始数据仅来源于单一传感器，在应用上降低了成本也避免了多传感器融合所带来的校准和误差等问题。
-
公开(公告)号：CN106803066A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201611234294.X
申请日：2016-12-29
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种基于Hough变换的车辆偏航角确定方法，该方法将车辆前方的图像转换为8位单通道图像，使用OTSU得到的全局自适应阈值进行二值化，使用累计概率霍夫变换获取直线；获取车道线的长度、斜率反正切值，判断车道线为实线还是虚线；获取实线的距离，取距离最小的作为真正的车道线实线；求虚线斜率反正切值与其加权平均值的差值，将差值最小的虚线判定为真正的车道线虚线；最后根据检测到的左右车道线计算左右车道线夹角的角平分线与坐标系Y轴的夹角，即为车辆偏航角。本发明计算量较小，识别准确率高，识别速度快，能快速计算出车辆偏航角，能够很好地过滤地面各种噪音干扰。
-
公开(公告)号：CN106803064A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201611214259.1
申请日：2016-12-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种交通灯快速识别方法，包括获取车辆前方道路图像；快速定位交通灯所在的位置；对图像进行去噪处理；分割图像区域；对图像进行筛选；采用“十字验证”方法确认交通灯所在位置；然后进一步识别交通灯为圆形还是箭头。本发明通过多次验证，准确度率高；计算量小，识别速度快，能够识别圆形以及箭头形交通灯，受环境因素影响小，便于应用于无人驾驶汽车、车辆辅助驾驶系统。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106815560B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201611197191.0
申请日：2016-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于自适应驾座的人脸识别方法，步骤为：加载人脸身份特征头像库；创建人脸识别模型，训练已加载的人脸识别库；在摄像头中获取视频图像；用级联分类器检测视频图像中是否包括人脸特征信息；若包含则将人脸部分提取出来，生成人脸图像；将所提取的特征头像进行尺寸归一化，并进行直方图均衡化处理；利用二维离散快速傅里叶变换将人脸图像从空间域变换到频率域，进行特征提取；将提取的特征放在人脸识别库中进行比对，若相似度高于预设阈值，则输出预测的身份标签，确认乘客身份，启动自适应驾座；否则询问是否录入人脸身份。本发明应用于无人车辅助驾驶系统，配合自适应驾座，能准确、高效、快捷进行人脸识别。
-
公开(公告)号：CN106627261B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610982192.X
申请日：2016-11-08
Applicant: 广州大学
IPC: B60N2/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的汽车座椅自主记忆系统，本发明系统由与上位机连接的图像采集单元以及与下位机连接的编码器测控单元、座椅控制单元和座椅调节机构组成，下位机通过编码器测控单元获取到座椅位置信息并且传送给上位机，图像采集单元采集人脸图像，上位机将人脸图像转换成面纹编码，针对于不存在档案库中的当前面纹编码，将当前面纹编码存储并且与当前座椅位置信息进行匹配后存储，针对存在档案库中的当前面纹编码，则将当前面纹编码匹配的座椅位置信息发送给下位机；下位机发送座椅控制信号给座椅控制单元，控制座椅调节机构工作调整座椅位置。本发明系统能够在没有人工干预的情况下实现汽车座椅的调整，组成结构简单。
-
公开(公告)号：CN106627261A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610982192.X
申请日：2016-11-08
Applicant: 广州大学
IPC: B60N2/02
CPC classification number: B60N2/0248 , B60N2002/0268
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的汽车座椅自主记忆系统，本发明系统由与上位机连接的图像采集单元以及与下位机连接的编码器测控单元、座椅控制单元和座椅调节机构组成，下位机通过编码器测控单元获取到座椅位置信息并且传送给上位机，图像采集单元采集人脸图像，上位机将人脸图像转换成面纹编码，针对于不存在档案库中的当前面纹编码，将当前面纹编码存储并且与当前座椅位置信息进行匹配后存储，针对存在档案库中的当前面纹编码，则将当前面纹编码匹配的座椅位置信息发送给下位机；下位机发送座椅控制信号给座椅控制单元，控制座椅调节机构工作调整座椅位置。本发明系统能够在没有人工干预的情况下实现汽车座椅的调整，组成结构简单。
-
公开(公告)号：CN106815560A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611197191.0
申请日：2016-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于自适应驾座的人脸识别方法，步骤为：加载人脸身份特征头像库；创建人脸识别模型，训练已加载的人脸识别库；在摄像头中获取视频图像；用级联分类器检测视频图像中是否包括人脸特征信息；若包含则将人脸部分提取出来，生成人脸图像；将所提取的特征头像进行尺寸归一化，并进行直方图均衡化处理；利用二维离散快速傅里叶变换将人脸图像从空间域变换到频率域，进行特征提取；将提取的特征放在人脸识别库中进行比对，若相似度高于预设阈值，则输出预测的身份标签，确认乘客身份，启动自适应驾座；否则询问是否录入人脸身份。本发明应用于无人车辅助驾驶系统，配合自适应驾座，能准确、高效、快捷进行人脸识别。
-
公开(公告)号：CN106803064B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201611214259.1
申请日：2016-12-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种交通灯快速识别方法，包括获取车辆前方道路图像；快速定位交通灯所在的位置；对图像进行去噪处理；分割图像区域；对图像进行筛选；采用“十字验证”方法确认交通灯所在位置；然后进一步识别交通灯为圆形还是箭头。本发明通过多次验证，准确度率高；计算量小，识别速度快，能够识别圆形以及箭头形交通灯，受环境因素影响小，便于应用于无人驾驶汽车、车辆辅助驾驶系统。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.029 seconds)
