一种改进Gabor变换和更新消失点的车道检测方法

    公开(公告)号:CN108090479A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201810079355.2

    申请日:2018-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种改进Gabor变换和更新消失点的车道检测方法,包括:步骤1,输入原始道路图像;步骤2,对原始图像进行灰度化预处理;步骤3,采用改进的二维Gabor滤波多尺度多方向提取灰度图像纹理特征;步骤4,对图像纹理特征做主成分分析,得出对消失点影响较大的纹理特征;步骤5,根据步骤4确定的图像纹理特征运用软投票法进行初始消失点检测;步骤6,根据步骤5检测的初始消失点利用基于角度差和色差的直方图更新消失点并确定车道边界线;步骤7,根据步骤6中新的消失点和车道边界线确定车道范围。本发明利用改进的Gabor滤波器提高了纹理特征提取的精度,克服了传统Gabor滤波实时性差的问题;采用直方图更新消失点检测车道边界方式简便,准确度高。

    一种改进Gabor变换和更新消失点的车道检测方法

    公开(公告)号:CN108090479B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201810079355.2

    申请日:2018-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种改进Gabor变换和更新消失点的车道检测方法,包括:步骤1,输入原始道路图像;步骤2,对原始图像进行灰度化预处理;步骤3,采用改进的二维Gabor滤波多尺度多方向提取灰度图像纹理特征;步骤4,对图像纹理特征做主成分分析,得出对消失点影响较大的纹理特征;步骤5,根据步骤4确定的图像纹理特征运用软投票法进行初始消失点检测;步骤6,根据步骤5检测的初始消失点利用基于角度差和色差的直方图更新消失点并确定车道边界线;步骤7,根据步骤6中新的消失点和车道边界线确定车道范围。本发明利用改进的Gabor滤波器提高了纹理特征提取的精度,克服了传统Gabor滤波实时性差的问题;采用直方图更新消失点检测车道边界方式简便,准确度高。

    基于改进自顶向下法多人姿态检测的行人运动预测方法

    公开(公告)号:CN110751056A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201910921085.X

    申请日:2019-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进自顶向下法多人姿态检测的行人运动预测方法,通过处理空间变换网络、改进后的自顶向下法单人姿势检测、反空间变换网络处理后的图像提取出人体姿势框图、骨点和姿势,将人体的骨点和姿势经光流处理和长短期记忆神经网络的训练,预测并输出行人接下来的动作,相对于传统的在复杂环境中多人姿态检测的自顶向下算法存在依赖人体框检测而导致的单人姿态检测错误的现象,本发明输出结果得到的多人姿态检测图像准确,无冗杂人体框,无冗杂骨点,无骨骼交叉情况,行人运动预测效果良好。

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