视觉车辆检测方法的研究进展及展望
【摘要】：智能车辆领域是近年来的研究热点,基于视觉的车辆检测技术是智能车辆技术的重要研究内容。介绍了国内外路面车辆检测技术的研究进展。以视觉传感器为主,分别从特征和运动的角度论述目标检测的方法;从模板,外观和分类的角度论述目标识别的方法。介绍立体视觉和多传感器融合的技术。最后,总结现有各种方法的优点和不足,对基于视觉的车辆障碍物检测和识别技术的发展进行了展望。
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缪小冬;李舜酩;沈峘;刘建娅;安木金;;路面车辆的视觉检测方法[J];传感器与微系统;2010年02期 |
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陈军;赵玉凡;徐友春;彭永胜;袁一;;基于启发式搜索的车道线识别算法研究[J];计算机工程与应用;2007年31期 |
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夏庭锴;杨明;杨汝清;;基于2层粒子滤波的智能车辆道路检测[J];上海交通大学学报;2009年12期 |
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潘小东;王福明;;基于机器视觉的智能小车道路识别系统设计[J];科技信息;2011年14期 |
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顾柏园,王荣本,储江伟;实验型高速智能汽车导航技术[J];机器人技术与应用;2002年05期 |
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马莹;王建强;徐友春;李克强;;智能车辆车道保持系统[J];ITS通讯;2004年Z1期 |
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米萍;王静;王丽丽;张凤登;;基于机器视觉的智能车辆道路偏离预警系统的研究[J];微计算机信息;2009年36期 |
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徐文渊,朱淼良;分布式系统调试器IVD的系统实现[J];浙江大学学报(理学版);2001年06期 |
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徐文渊,朱淼良;分布式系统调试器IVD的系统实现[J];浙江大学学报(工学版);2002年02期 |
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陈无畏;李进;王檀彬;李碧春;;视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制[J];机械工程学报;2008年10期 |
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马雷;武波涛;王连东;;弯曲道路识别方法与目标函数选取的研究[J];汽车工程;2008年07期 |
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林粤彤,王飞跃,肖靖,王知学;基于模糊神经元网络的智能车辆个性自动驾驶系统的设计与实现[J];自动化学报;2001年04期 |
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李青,郑南宁,张雪涛;车载摄像机安装方案探讨[J];计算机工程;2004年23期 |
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陈蕾,吴春明;基于Qt组件的仿真智能车辆二维地图系统的设计与实现[J];计算机应用与软件;2004年12期 |
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陈善勇,黄席樾,张文忠;基于DSP的智能车辆防撞系统研究[J];自动化技术与应用;2005年01期 |
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陈军;徐友春;赵明;彭永胜;;基于随机Hough变换的道路边界识别算法研究[J];中国图象图形学报;2009年05期 |
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盛朝强;张瑞成;周志忠;;基于微处理器的智能车图像采集与识别算法研究[J];传感器与微系统;2011年08期 |
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王荣本;赵一兵;李琳辉;张明恒;;智能车辆的障碍物检测研究方法综述[J];公路交通科技;2007年11期 |
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冯恩娟;康敏;傅秀清;杨勇;;机器视觉的电解车削对刀间隙检测[J];现代制造工程;2010年04期 |
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孙亮;韩柯;范红武;;基于单目视觉的智能车车道线识别方法研究[J];信息与电脑(理论版);2010年12期 |
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