李继李晋尧杨明孔士嘉智能车车牌识别的控制算法

智能
2021
06/06
11:05
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智能汽车路径识别中的图像处理算法 李骥、李金耀、杨明、孔世佳(北京图形传播学院信息与机电工程学院,北京 102600) 摘要:分析智能中的图像处理算法全国大学生智能汽车大赛中的汽车路径识别,专注于智能汽车识别的控制算法,智能汽车通过OV7620数码相机采集和处理街道信息,进而实现路口手动识别红绿灯功能,自动识别监控前方车辆发车,自动识别车牌 在指定高速公路上以更高的稳定速度行驶 关键词:智能车;车牌识别;图像处理 中文库分类号:TP391.4 文档识别码:A 文章编号:1671-7597(2011)1010184-021 引言 随着经济全球化的加剧21世纪信息化和信息化,计算机通信技术和计算机网络技术飞速发展,自动化信息处理的能力和水平不断增强智能汽车图像识别算法,在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用、高速、高效率的生活节奏使得汽车的普及成为必然趋势。随着世界各国汽车保有量的减少,城市交通状况逐渐引起人们的关注。如何有效地管理交通对所有国家来说都变得越来越重要。政府及相关部门关注的焦点。针对这一问题,人们利用先进的信息处理、导航定位、无线通信、自动控制、图像处理与识别、计算机网络等手段,开发出各类交通道路监控。管理系统、车辆控制系统和公共交通系统。

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这种智能交通系统可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员之间的联系,实现人工道路交通管理和智能汽车驾驶,增强交通安全,减少交通拥堵,提高运输效率,减少环境污染,节约能源,提高经济活力。本文设计的系统基于智能汽车和飞思卡尔的16位嵌入式处理器S12X微控制器,是一种模拟驾驶的创新设计,旨在将其应用到实际交通驾驶中。 2 基于CMOS摄像头的智能小车路径识别和方向控制智能小车使用CMOS图像传感器对蓝色跑道两侧的白线进行测量,扩大了检测范围,有助于选择正确的路线。在检查过程中,分析图像前十行中的像素以找到两条白线的中点。通过反复实验,智能卡车可以在给定的跑道上以更高的速度稳定运行。 . 2.1 路径识别与确定 路径识别与确定是智能汽车向前发展的前提。通过对相机采集到的图像进行二值化,然后分析前十行的像素点,由每行两个小白点的坐标确定中心坐标,从而得到十个中心坐标,连接十个中心坐标,是卡车需要遵循的路径。图 1 显示了相机对跑道图像进行二值化的结果。 To),D_out 是 D 稳压器的输出。因此,当输出相应的弧度角时,就实现了小车的方向控制功能。

3 智能车手动识别十字路口的红绿灯。智能汽车使用CMOS摄像头识别十字路口的红绿灯。货车到达十字路口时,摄像头采集前方图像的灰度,哪个是采集某一区域的灰度,取值范围为240-255时,表示前方交通指示灯为红色,车辆停止在交叉路口的白线前面。如果不采集240-255灰度值范围,则认为前方交通指示灯为蓝光。汽车以恒定的速度驶过十字路口。当红灯变为绿灯时,小车检查前方没有240-255的灰度值,货车启动驶过路口。 4 智能车牌识别的控制实现 车牌识别最基本的过程是:将采集到的图像二值化,然后经过车牌定位、字符分割、去干扰,最后进行字符识别。 4.1 二值化 二值化是车牌识别的第一步。二值化前后对比如图2: 图1 跑道图像二值化结果2.2 方向控制 智能汽车方向控制的核心是襟翼控制。输入信号为PWM脉冲,输出相应的弧度。角度。本文使用的S12 MCU的PWM输出信号端口作为襟翼的输入信号。为了使检测更加稳定,本文采用了PID控制器。由于不需要考虑已经走过的轨迹,本文仅使用比例微分调节模块。下式给出了D调节器的控制算法: 图2 二进制值 在转换前后车牌的识别中,通过图像的二进制变化将车牌与背景分离。转换后的图像必须有很好的保形性,没有丢掉有用的形状信息,也没有形成额外的信息。对于空缺,关键是确定合适的门槛。

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