简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:Basedonhreedifferentimplementationschemes,thispaperstronglydemonstratesthattheperformanceoftheHoughtransformdependscruciallyonitsimplementationscemewhenitisusedforlinedetection.Moreover,theobtainedresultscanbeusedasatheoreticalbasistopredicttheperformanceoftheHoughtransformaswellastoeliminatethenoiseinHoughspacecomingfromimagenoise.
简介:在HRR雷达中,当目标尺寸大于雷达波长和雷达距离分辨单元时,在连续扫描过程中从目标不同散射中心返回的目标回波会产生不同的方向图,使传统杂波抑制方法无效。提出采用Hough变换来解决这个问题。Hough变换是一种在图像中识别曲线的著名变换。比较了两种基于Hough变换的雷达检测算法,一是将数据空间中的点映射到ρ-θ空间中的曲线的传统模式,另一种模式采用斜率-截距参数空间Hough变换。斜率-截距模式的效率通过仿真进行验证。与传统模式相比,Hough变换的斜率-截距模式的性能更好。针对非起伏目标及四种Swerling类目标,研究了在瑞利分布、Weibull分布、对数正态分布和K分布杂波下,Hough变换检测器的斜率-截距模式对HRR雷达信号的检测性能。还研究了目标速度和脉冲数的影响。通过Monte-Carlo仿真对Hough变换检测器的目标检测性能进行了分析。
简介:Highfrequencysurfacewaveradar(HFSWR)iswellprovedtohaveoverthehorizon(OTH)detectioncapabilitytoweakaerialtargets,suchasconcealedairplanesorcruisemissiles.ThemostimportantproblemofdetectionoffastandsmalltargetsusingHFSWRisearlierwarning,i.e.enlargementofdetectionrangeoftargets.Therefore,thedetectionthresholdshouldbedecreasedaslowaspossible,butnumerousfalsealarmsarebroughtaboutatthesametime.Onthiscondition,conventionaltrackinitiationtechniques,whichnormallyrequiretheprobabilityoffalsealarmtobeatthelevelof10-6,willinitiateenormousfalsetracksandleadtoabnormaloperationoftrackingsystem.Anadaptivemodifiedhoughtransform(AMHT)trackinitiatorisproposedaccordinglyandtherelationofdetectionrangetotheperformanceoftrackinitiatorisanalyzedinthispaper.SimulationsareperformedtoconfirmthecapabilityoftrackinitiationtofastandsmalltargetsindenseclutterbyAMHTtrackinitiator.Thetolerableprobabilityoffalsealarmofdetectorcanreachthelevelof10-3.Anditperformsbetterthantrackinitiatorbasedonmodifiedhoughtransform(MHT).