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基于图像处理的智能车辆系统

于核心算法完全采用标准C/C++语言设计,该系统具有很好的移植性,为系统的进一步应用打下了基础。
   
  (a) (b)
  图 6车道线识别过程图
  注:(a) 为源图像灰度化后的结果,(b)为经过检测表示出车道线结果图(黑线表示车道线)。
  
  参 考 文 献
  [1](美)布拉德斯基(Bradski,G.),(美)克勒(Kaehler,A.). 学习OpenCV(中文版)[M].于仕琪,刘瑞祯,译. 北京:清华大学出版社,2009.
  [2]刘瑞琪,于仕琪. OpenCV教程.基础篇 [M]. 北京:北京航空航天大学出版社,2007.
  [3]郭庆锐.交通标志自动分割识别算法研究 [D].杭州:浙江理工大学,2011.
  [4]谢伟.基于非局部方法的图像分割与图像去噪研究[D].南京:南京理工大学,2013.
  [5]张磊.交通标志的提取与识别[D]. 武汉:武汉理工大学,2012.
  [6]秦飞.交通标志实时检测与识别技术研究[D]. 重庆:重庆大学,2011 .
  [7]杨青锦. OpenCV下按视频帧率(FPS)播放视频[J]. 中国科技信息,2012 (21):81,85.
  [8]L.W.Tsai,
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