欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理进阶版②付费专栏Matlab图像处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、Hough变换车道线视频自动检测系统1 引言随着人们生活水平的提高, 科技的不断进步, 智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统 (Advanced Driver Assistance System, 简称ADAS) 是智能驾驶技术的一个分支, 即通过某种形式的传感器了解周围的环境, 以协助驾驶员操作 (辅助司机) 或完全控制车辆 (实现自动化) , 达到提高车辆安全驾驶的目的。车道线检测作为ADAS的重要组成部分, 能够为系统确定车辆所在车道位置, 并提供车道偏离预警决策依据。目前主要通过在车内安装摄像头, 利用图像处理算法实时获取视频图像进行车道线检测, 但现实行车环境复杂, 比如存在视角遮挡、道路阴影、道路裂痕以及邻近车辆压线干扰等情况, 以至于车道线不易提取且容易造成误检、漏检, 因此如何实时、准确地检测出车道线具有重要的研究意义。目前, 国内外众多学者对车道线检测进行了深入的研究并提出了一系列检测方法, 基于计算机视觉的车道线检测主要可以分为基于车道线特征和模型两类方法。基于车道线特征的检测方法主要是根据标志线的纹理、边缘以及颜色等特征来提取车道线, 杨智杰等人[7]基于图像的RGB颜色信息检测车道线, 但是当视野中其他物体的颜色与车道线颜色相近时, 容易造成车道线误检。基于模型的方法则是通过计算车道线模型的几何特征参数进而实现车道线检测, 通常分为直线和曲线两种车道线模型。王宝锋等人通过B-样条曲线对弯道车道线进行检测, 陈家凡提出采用远近景将图像分割, 远景视场通过曲线拟合车道线, 但基于曲线车道模型的车道线检测通常计算过程复杂, 时间成本高。Qian等人基于Hough变换进行的车道线检测, 但是该方法在恶劣环境使得车道线不易提取。陈军等人在概率Hough的基础上进行车道线检测, 该算法虽然优于标准的Hough变换, 但准确率还有待提高。以上基于传统Hough变换或者改进后的Hough变换方法能够完成部分车道线的提取, 但同时存在车道线漏检、误检的情况, 且检测结果受行车环境、车道线完好程度以及行驶时段影响较大, 且路面污渍、邻近车道车辆超越、同车道前车干扰以及路面反光“泛白”都会对车道线检测算法的稳定性造成影响, 使得检测到的车道线难以反映路面的真实情况。鉴于此, 本文基于上述问题, 在满足自动驾驶时效性强和准确性高的要求之上, 提出一种叠加约束的Hough变换车道线检测算法, 算法通过研究不同环境以及工况下车道线的几何特征, 使得都能够准确检测车道线。算法首先从视频流的原始图像中裁剪感兴趣区域, 再将RGB颜色空间转换到YCbCr空间;然后运用大津法分离车道线与非车道线信息, 接着进行滤波处理和边缘检测;最后采用概率Hough变换拟合边界, 顾及车道线的斜率范围以及相同车道线斜率相近的特征, 根据边缘检测结果对漏检的车道线进行补充, 之后对车道线边界进行筛选与合并, 从而获取最终的车道线检测结果。本文方法的优势在于能够提高行车环境复杂、天气阴暗以及隧道昏暗环境下车道线提取的准确率, 并完善Hough变换检测车道线时存在的误检、漏检车道线边界以及只提取车道线边界的不足, 准确提取车道线并实时可视检测结果。2 车道线检测算法本文提出的基于Hough变换车道线检测算法主要分为视频图像预处理、Hough变换拟合车道线边界、检测车道线三个部分, 总体流程如图1所示。第一阶段是对图像进行预处理, 以去除非周围环境所带来的干扰;第二阶段是采用概率Hough变换进行车道中边缘点峰值的统计, 最终拟合出车道线边界;第三阶段是由于Hough变换拟合的边界与真实的车道线存在差异, 部分车道线会被漏检、误检, 因而本文引入叠加约束条件剔除误检的车道线以及对漏检的车道线进行补充, 最后将车道线的边界进行合并实现车道线的准确检测。图1 车道线检测算法总体流程图2.1 视频图像预处理通常车载摄像头所获取的行车视频包含众多道路信息, 为减少无关信息带来的干扰, 提高车道线的检测效率, 我们对每一帧视频图像进行矩形感兴趣区域 (ROI) 的裁剪。基于图像RGB颜色空间直接进行处理时, 会出现背景信息不易分割、计算量大、对噪声比较敏感等问题, 并且当车道线与路面颜色区分不大时检测的车道线容易出现残缺, 因此, 如图2所示, 本文在预处理阶段对图像的颜色空间进行转换;最后通过形态学滤波对图像进行腐蚀膨胀处理, 以此去除车道线中的噪声和弥补被过度腐蚀的信息, 之后再通过Canny算子进行边缘检测。图2 图像预处理流程图由于车辆在不同道路上行驶时会导致视野范围存在差异, 为尽可能使得ROI区域能够涵盖车道线信息, 本文选择矩形ROI对图片进行有用信息的裁剪。而车道线颜色通常为白色和黄色两种, 为准确检测出这两种类型的车道线, 我们将原图像的RGB颜色空间转换到YCbCr空间, 根据背景颜色与目标颜色的差异实现分离, 且该方法计算量比较小。YCbCr颜色空间中, RGB转换到YCbCr颜色空间中各个分量的计算如公式 (1) (3) 所示。Y0.257R0.504G0.098B (1)Cb-0.140R-0.291G0.439B128 (2)Cr0.5R-0.4187G-0.0813B128 (3)其中Y代表亮度, Cb代表蓝色与亮度的差异, Cr代表红色与亮度的差异。经过对多段不同工况的行车视频流的二值化实验结果表明, 亮度阈值选取72能够很好的提取出目标信息, 颜色空间转换前后的二值化对比结果如图3所示。2.2 Hough变换检测车道线传统霍夫变换 (Hough变换) [15]实现原理是将平面坐标空间中具有相同形状特征的曲线或者直线映射到另外一个空间的点上, 累计形成的峰值, 将图像中检测任何形状的问题都转换为峰值点分析的问题, 极坐标系下的表达方式如公式 (4) 所示。ρx·cosθy·sinθ (4)其中, ρ表示坐标所在位置的原点到直线的长度距离, M×N表示感兴趣区域图像的高度和宽度;而θ表示垂线ρ与x轴正方向的夹角 (θ∈[0, 180°]) 。具体的实现步骤如下。(1) 建立一个参数 (ρ, θ) 空间的二维数组, 该数组相当于一个累计器。(2) 遍历搜索图像中所有目标像素点, 对于每一个目标像素点都根据公式 (4) 求极径ρ, 找到对应位置, 然后在累加器的对应位置加1。(3) 求所得累加器中的最大值, 其位置 (ρ’, θ’) 。(4) 通过参数空间位置 (ρ’, θ’) , 根据式 (4) 找到图像空间中相对应的直线参数。本文采取概率Hough变换拟合预处理后的边缘像素, 通过点出现的概率区间来避免无效直线的检测, 特点在于检测到的车道线能够得到两端的端点, 但是当周围栏杆以及旁边车辆干扰时, 会出现漏检以及误检。3 原理机器视觉视频车道线检测是指通过计算机视觉技术对道路上的车道线进行自动检测和识别的过程。其原理主要包括以下几个步骤1图像获取通过摄像头或者其他图像采集设备获取道路图像或视频。2图像预处理对获取到的图像进行预处理包括图像去噪、灰度化、边缘检测等操作以提取车道线的特征。3特征提取通过边缘检测算法如Canny算法或者其他特征提取算法将图像中的车道线轮廓提取出来。4车道线识别根据车道线的特征使用线段检测、霍夫变换等方法将提取到的线段进行筛选和连接得到完整的车道线。5车道线跟踪在连续的视频帧中通过车道线的位置和方向信息利用滤波器、卡尔曼滤波等方法对车道线进行跟踪和预测。6车道线显示将检测到的车道线信息以可视化的方式显示在图像或视频上以辅助驾驶员进行车道保持和驾驶决策。⛄二、部分源代码⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]王学惠.基于计算机视觉的道路交通标线检测算法[J].天津大学3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.3 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.4 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.5 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.6 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.6 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 迷宫路径规划4.4.3 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 无人机三维路径规划4.6.6 无人机编队4.6.7 无人机协同任务4.6.8 无人机任务分配5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理方面7.1 故障信号诊断分析7.1.1 齿轮损伤识别7.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.4 电机故障诊断分析7.1.5 轴承故障诊断分析7.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.8 柴油机故障诊断7.2 雷达通信7.2.1 FMCW仿真7.2.2 GPS抗干扰7.2.3 雷达LFM7.2.4 雷达MIMO7.2.5 雷达测角7.2.6 雷达成像7.2.7 雷达定位7.2.8 雷达回波7.2.9 雷达检测7.2.10 雷达数字信号处理7.2.11 雷达通信7.2.12 雷达相控阵7.2.13 雷达信号分析7.2.14 雷达预警7.2.15 雷达脉冲压缩7.2.16 天线方向图7.2.17 雷达杂波仿真7.3 生物电信号7.3.1 肌电信号EMG7.3.2 脑电信号EEG7.3.3 心电信号ECG7.3.4 心脏仿真7.4 通信系统7.4.1 DOA估计7.4.2 LEACH协议7.4.3 编码译码7.4.4 变分模态分解7.4.5 超宽带仿真7.4.6 多径衰落仿真7.4.7 蜂窝网络7.4.8 管道泄漏7.4.9 经验模态分解7.4.10 滤波器设计7.4.11 模拟信号传输7.4.12 模拟信号调制7.4.13 数字基带信号7.4.14 数字信道7.4.15 数字信号处理7.4.16 数字信号传输7.4.17 数字信号去噪7.4.18 水声通信7.4.19 通信仿真7.4.20 无线传输7.4.21 误码率仿真7.4.22 现代通信7.4.23 信道估计7.4.24 信号检测7.4.25 信号融合7.4.26 信号识别7.4.27 压缩感知7.4.28 噪声仿真7.4.29 噪声干扰7.5 无人机通信7.6 无线传感器定位及布局方面7.6.1 WSN定位7.6.2 高度预估7.6.3 滤波跟踪7.6.4 目标定位7.6.4.1 Dv-Hop定位7.6.4.2 RSSI定位7.6.4.3 智能算法优化定位7.6.5 组合导航8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置