【摘 要】
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智能车辆是机器视觉的重大应用方向,是当今科学界和工程界研究的热点.智能车辆关键技术研究对于提高交通安全性,将人从枯燥乏味和繁琐的驾驶任务中解放出来,降低车辆的燃料消
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智能车辆是机器视觉的重大应用方向,是当今科学界和工程界研究的热点.智能车辆关键技术研究对于提高交通安全性,将人从枯燥乏味和繁琐的驾驶任务中解放出来,降低车辆的燃料消耗,减少排气污染,提高军事实力等将具有重要的意义.道路识别和跟踪是智能车辆视觉导航的关键部分,道路图像常常受到阴影遮挡、噪声、光照变化、道路标志线不连续等因素的影响,导致道路识别和跟踪算法失败.该文研究工作围绕视觉导航中的道路识别和跟踪算法以及系统实现展开,目的是在断续道路标志线、光照变化、阴影遮挡、噪声等因素的影响下,寻找鲁棒的道路识别和跟踪算法,并在具体系统上加以实现.该文的主要研究内容和学术上的主要贡献包括以下几个方面:1 提出了一种利用非同质性特征和样条模型在复杂背景下的道路识别方法.2 提出了基于变形模板和遗传算法的道路识别方法.3 提出基于PCNN和局部统计特征的道路识别方法.4 提出一种均值移动和特征聚类的道路识别方法.5 提出一种基于变形模板和粒子滤波的道路跟踪算法.
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