机器视觉类障碍物检测论文

基于机器视觉的非结构化道路区域检测与类型识别

‍71.轮腿式变胞机器人驻车转向时重构运动分析及稳定性控制 72.面向汽车主动安全的路面积水状态检测系统研究 73.雾天条件下智能车辆换道轨迹规划研究 74.无人驾驶拖拉机障碍物识别

基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究

因此，论文主要研究基于机器视觉的轨道障碍物检测算法，包括以下几个优点： (1)基于机器视觉的轨道障碍物随动检测装置实时性与连续性好、检测成本低、设备

基于机器视觉的轨道障碍物检测系统研究

下：(1)视觉系统设计：结合列车运行速度快、制动距离大的特点,首先对本文障碍物检测系统的视觉系统单元进行设计。 类直道(直线轨道、小弧度转弯轨道)视觉

论文阅读基于卷积神经网络

在强光线、正常光线、昏暗光线等不同真实应用场景下，基于颜色信息的障碍物检测方法对障碍物的检测精度不稳定，随环境整体颜色信息变化而变化，普适性不

基于数字图像处理的障碍物识别

基于数字图像处理的障碍物识别_毕业设计(论文).docx,摘要数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工,以满足人的视觉心理或者应用需求。图像识别所讨论

浅析列车自主障碍物检测系统及其应用

工业摄像机通常基于机器视觉算法,实现障碍物检测。受制于其工作原理,工业摄像机在强光、弱光、强逆光等场景下表现不佳,探测效果依赖于图像增强算法及摄像机本身的动态范围等因素。

基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究

识别与障碍物检测技术研究. 唐高友. 【摘要】： 论文以基于机器视觉的道路识别与障碍物检测为研究对象,采用动态图像处理技术为行驶车辆提供环境状态信息

基于机器视觉的非结构化道路识别与障碍物检测研究

机器人行走道路识别与障碍物检测的系统研究主要分为三部分:道路区域预处理、道路边缘拟合以及障碍物检测。. 主要研究内容如下:针对非结构化道路的特点,

基于图像处理的障碍物检测系统研究

论文所研究的障碍物检测系统是依靠计算机图像处理的基本算法来实现障碍物的检测。论文首先对智能车辆技术的研究现状进行了阐述,并对论文的选题意义及主要内容做

基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究

本学术论文提出基于毫米波雷达与机器视觉信息相融合的前方车辆检测方法,利用毫米波雷达获取前方有效目标车辆的距离、速度和加速度等信息;依据车辆几何特征信息