【摘 要】
：
提出了一种分步式弯道检测算法。本文用一种改进的双曲线对模型对车道标识线进行描述，它包含两部分:一是平行直线模型，通过Hough变换进行求解:二是双曲线对模型，它以直线模型中得到的参数作为初始参数，通过搜索策略来获得最终参数。实验结果表明.该算法在有噪声的环境中具有良好的鲁棒性，在部分车道线被其它车辆遮蔽的情况下也能很好地实现车道检测。算法能实时提供精确的车道线位置和道路曲率信息。
【机 构】
：
国防科学技术大学自动化研究所,湖南长沙 410073
【出 处】
：
2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
论文部分内容阅读
提出了一种分步式弯道检测算法。本文用一种改进的双曲线对模型对车道标识线进行描述，它包含两部分:一是平行直线模型，通过Hough变换进行求解:二是双曲线对模型，它以直线模型中得到的参数作为初始参数，通过搜索策略来获得最终参数。实验结果表明.该算法在有噪声的环境中具有良好的鲁棒性，在部分车道线被其它车辆遮蔽的情况下也能很好地实现车道检测。算法能实时提供精确的车道线位置和道路曲率信息。
其他文献
单元的密度和质心反映了单元内数据分布特征，利用单元内数据分布特征提出了基于网格相邻关系的多密度聚类算法GAMD。该算法用单元间的相对密度和单元质心距离的相对数来衡量单元间的相似度，并确定边界单元的数据归属，有较高的时间效率。为检验聚类的有效性，提出了拟合度的概念。实验结果表明，该算法能发现任意形状的簇，并能有效地对多密度数据集进行聚类，且聚类结果与数据输入顺序和单元顺序无关。
应用形态梯度算子检测图像边缘关键是选取合适的结构元素。基于量子坍塌理论提出一种新的测量算子，将可疑噪声像素点坍塌为0态，不参与形态运算。量子叠加态结构元素大小随噪声强度自适应增加，从而建立新的量子坍塌形态梯度算子，并应用于脉冲噪声图像边缘检测。实验结果表明，该方法具有很强的抗噪能力，与传统形态梯度算子检测无噪声图像边缘相比，其归一化均方误差随噪声强度增加缓慢:对无噪声图像边缘检测时，该算法与传统形
提出了一种基于三维直方图的模糊划分Renyi熵分割算法。用模糊概率和条件概率来定义模糊划分Renyi熵。然后在向量空间内采用蚁群算法搜索最优参数，利用隶属函数实现图像分割。MATLAB仿真实验表明该方法能够有效地应用于实时视觉场合，对噪声及杂散点等干扰的抑制性能显著优于对比方法。
芋螺毒素属于二硫键丰富的小肽类，它们是代谢通路中重要的目标神经受体。因此，它们有望成为治疗阿尔茨海默氏症，帕金森氏病和癫痫的重要治疗药物。准确地预测芋螺毒素的超家族对于了解它们的生物和药理性质具有重要的意义。在这篇文章中，提出了一种名为dHKNN的算法来预测芋螺毒素超家族。首先，从物理化学性质、进化信息、二级结构预测、氨基酸组成方面提取蛋白质序列的特征。接着用基于马尔可夫矩阵的扩散映射算法对原始数
为了提升自动或半自动构建农业本体的质量，本文提出了一种具有自适应性的农业领域概念提取方法。该方法结合上下文依赖分析、互信息技术和领域度判断等算法，构建贝叶斯网络模型。并且通过大量的数据训练,得出贝叶斯网络条件概率分布表。在概念提取的过程中，对所提取概念的准确率和召回率进行分析，并且利用条件概率分布表中的先验知识，通过贝叶斯网络的逆向推理，确定需要调整阈值的位置，对该位置的阈值进行调整，以实现农业领
脑-机接口系统利用脑电信号来直接控制外部设备，例如计算机和电子设备，是一种全新的人机交互方式。脑-机接口系统可以作为一个脑电信号的模式识别系统,核心问题是对不同意识任务下脑电的分类。脑-机接口系统的分类方法主要有Fisher线性判别分析、人工神经网络和支持向量机。脑-机接口系统的评价标准主要有分类正确率、信息传输率和互信息。本文详细的介绍了脑-机接口的基本原理、分类方法和评价标准，对脑-机接口技术
基因芯片图像的网格定位是进行芯片分析的前提和关键，已有的网格定位方法，由于不能动态确定处理过程中所需要的各种参数，导致方法的准确性和可靠性依赖于人工经验值。本文首先通过对基因芯片图像的分析，利用基因芯片图像中信号点(基因点)位置排布比较规则这一特征，将网格定位问题转化为一种优化问题。然后提出用启发式自动搜素的方法寻求优化问题最优解，最终实现基因芯片图像的自动化定位效果。实验表明该方法定位准确性高，
为了解决障碍物附近目标不可达问题,提出了一种基于量子遗传算法的移动机器人路径规划新方法。该方法对人工势场进行了改进，构造了新斥力势场函数，引入了指数因子，平衡了障碍物的斥力，从而消除了奇异值点，使机器人到达了目标点。然后利用量子遗传算法对最优或次优个体进行选择，为最优或次优个体进入下一代提供了保障，同时实现了路径和安全性的优化。仿真实验结果表明,该方法能有效地提高了路径规划的性能。
本文提出了一种能够较好地提取视频中多姿态人脸特征并进行识别的模型。该模型主要借助嵌入式隐式马尔科夫链和Gabor小波变换来建立人脸的观察序列。由于单个HMM能够对于固定的姿势进行特征分段，因此，本文采用多个HMM对个体进行多姿态特征提取。该模型经过Sheffield人脸数据库检验，实验表明该方法是有效的。同时通过与现有的DCT+HMM以及DWT+HMM的方法在Sheffield上的比较实验证明，该
提出一种称为多邻点协作的图像膨胀/腐蚀算法。该算法在重复操作的公共区域建立k个邻点之间的协作分工函数，然后预存储典型的协作方案，消除人量典型的重复操作。此算法的优点是对任意形状的结构元素的膨胀/腐蚀操作均有优化效果,并且适合并行化处处,在理论分析上，进行了比最新的子核细分法(KSD)和参考点增量算法(RPI)更高层次的抽象，这两种算法可看成本文算法的两种特例。使用直径为11的圆形结构元素实验表明: