基于图像梯度匹配的自动泊车系统车位识别方法

TP391.4; 针对自动泊车系统利用视觉方法识别车位线的需求,提出了一种基于图像梯度和高斯加权余弦距离的车位线识别算法.首先对采集的车位图像进行去畸变和逆透视变换生成俯视图,并进行灰度化和图像滤波处理;然后利用Sobel算子提取预处理后的图像的梯度,选取车位线的车位角位置,建立图像梯度模板,并利用双线性插值法建立旋转模板以识别不同角度的车位;最后以高斯加权余弦距离作为相似度量,识别图像中车位线的位置,设计了算法的终止条件以提高算法运行速度.结果表明:该算法实现了对不同工况下多种车位的识别,具有识别速度快、不易受光照路面裂纹等因素影响的优点....

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Published in江苏大学学报（自然科学版） Vol. 41; no. 6; pp. 621 - 626
Main Authors 江浩斌, 王成雨, 马世典, 陈杰, 花逸峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013%江苏罡阳股份有限公司,江苏泰州225318%江苏罡阳转向系统有限公司,江苏泰州225318 01.11.2020
Subjects
自动泊车
图像梯度匹配
高斯加权余弦距离
车位线识别
机器视觉
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ISSN1671-7775
DOI10.3969/j.issn.1671-7775.2020.06.001

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Summary:TP391.4; 针对自动泊车系统利用视觉方法识别车位线的需求,提出了一种基于图像梯度和高斯加权余弦距离的车位线识别算法.首先对采集的车位图像进行去畸变和逆透视变换生成俯视图,并进行灰度化和图像滤波处理;然后利用Sobel算子提取预处理后的图像的梯度,选取车位线的车位角位置,建立图像梯度模板,并利用双线性插值法建立旋转模板以识别不同角度的车位;最后以高斯加权余弦距离作为相似度量,识别图像中车位线的位置,设计了算法的终止条件以提高算法运行速度.结果表明:该算法实现了对不同工况下多种车位的识别,具有识别速度快、不易受光照路面裂纹等因素影响的优点.
ISSN:1671-7775
DOI:10.3969/j.issn.1671-7775.2020.06.001