机器视觉技术在智能车路径识别中的应用研究
版权申诉
46 浏览量
更新于2024-06-11
收藏 1.03MB DOCX 举报
智能车及机器视觉技术应用
机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛,该技术在智能车的路径识别、障碍物判断中起着重要作用。基于此,研究机器视觉技术应用于飞思卡尔智能车,探索如何使用摄像头准确地采集每一场的图像,然后进行二值化处理,并对图像进行去噪处理,最后对小车的轨迹进行补线。
**机器视觉技术**
机器视觉技术是指使用机器或设备来执行视觉任务的技术,包括图像采集、图像处理、图像识别等。机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛,例如:路径识别、障碍物判断、图像识别等。
**图像处理**
图像处理是机器视觉技术的一个重要组成部分,图像处理的目的是将原始图像转换为有用的信息。图像处理包括图像采集、图像增强、图像去噪、图像分割、图像识别等步骤。
**飞思卡尔智能车**
飞思卡尔智能车是一款竞速小车,该车采用了MC9S12XS128芯片作为处理器,路况采集使用的是数字摄像头OV7620。飞思卡尔智能车需要快速、准确地采集和处理图像,以便实现在智能车中的路径识别和障碍物判断。
**图像采集**
图像采集是机器视觉技术的第一步,图像采集的质量直接影响着后续的图像处理和机器视觉技术的应用。数字摄像头OV7620是飞思卡尔智能车采用的图像采集设备,该设备能够提供高质量的图像采集。
**二值化处理**
二值化处理是图像处理的一个重要步骤,二值化处理的目的是将图像转换为二值图像,以便于后续的图像识别和机器视觉技术的应用。二值化处理可以将图像中的噪声和干扰去除,从而提高图像的质量。
**去噪处理**
去噪处理是图像处理的一个重要步骤,去噪处理的目的是将图像中的噪声和干扰去除,以便于后续的图像识别和机器视觉技术的应用。去噪处理可以使用各种算法和技术,例如:中值滤波、均值滤波、 Sobel算子等。
**轨迹补线**
轨迹补线是机器视觉技术的一个重要应用,轨迹补线的目的是将智能车的轨迹补全,以便于智能车的路径识别和障碍物判断。轨迹补线可以使用各种算法和技术,例如: kalman滤波、 particle filter等。
**结论**
机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛,该技术可以实现智能车的路径识别、障碍物判断等功能。飞思卡尔智能车的机器视觉技术应用可以提高智能车的稳定性和快速性。本设计的成果可以为智能车的发展提供有价值的参考。
2023-08-14 上传
2023-12-25 上传
2023-10-03 上传
2023-07-06 上传
2023-05-13 上传
2023-06-08 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/a7a9f6748ed941a7b7e67cb0d6d5d714_sun13212715744.jpg!1)
猫一样的女子245
- 粉丝: 156
- 资源: 2万+
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储