动态阈值边沿检测提升智能车赛道识别精度
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更新于2024-08-08
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"基于动态阈值的边沿检测在智能车赛道识别的应用,通过摄像头传感器采集路面信息,利用图像处理技术滤除噪声并提取赛道引导线,动态阈值边沿检测法提高了赛道识别的准确性和前瞻性,相较于固定阈值二值化方法具有更高的可靠性。"
在智能车竞赛中,参赛车辆需要依赖先进的技术和算法来实现自动驾驶,其中摄像头传感器是获取路面信息的重要工具。这些传感器捕获的图像数据包含了丰富的路面特征,包括赛道的线条、颜色变化以及可能存在的噪点。为了使智能车能够准确地识别赛道,必须对这些图像信息进行有效的处理。
传统的图像处理方法,如固定阈值二值化,将图像简单地划分为前景和背景,以此来寻找赛道的线条。然而,这种方法在面对光照变化、路面阴影或赛道复杂性时,容易导致识别错误,尤其是当赛道线条宽度变化或者光照不均匀时,固定阈值可能导致找到的线条长度显著减小,降低了前瞻性,即车辆对前方路线的判断能力。
为了解决这个问题,动态阈值的边沿检测方法应运而生。动态阈值可以根据图像局部区域的特性自适应地调整阈值,使得在各种光照条件下的图像边缘都能得到更准确的检测。在智能车赛道识别中,动态阈值方法能够更好地适应环境变化,确保即使在光照强度变化的情况下也能正确提取出赛道的边缘,从而提高识别的准确性和鲁棒性。
此外,文章中还提到了一种防串线识别方法,该方法可以准确提取赛道引导线的起始行中心。结合动态阈值的边沿检测,可以更有效地追踪并保持在赛道中心,减少偏离的风险。实验结果显示,这种结合的方法相比固定阈值二值化方法,具有更高的可靠性和实用性,对于提升智能车的赛道导航性能具有显著作用。
总结来说,动态阈值的边沿检测技术在智能车赛道识别中的应用,是通过自适应的阈值调整来优化图像处理,提高对赛道边缘的检测精度,增强系统对复杂环境的适应性,这对于提升智能车在比赛中的表现至关重要。结合防串线识别策略,可以进一步提升赛道跟踪的稳定性和准确性,确保智能车能够在复杂的赛道环境中稳健行驶。
2020-05-17 上传
2024-04-19 上传
2021-05-11 上传
2021-09-23 上传
2021-04-16 上传
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2022-08-04 上传
2019-05-22 上传
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