道路图像

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改进SOLOv2的非结构化道路图像实例分割被引量：2
《激光杂志》2024年第3期133-139,共7页宋亮 谷玉海 黄佳伟 
北京市科技委促进高校内涵发展-学科建设专项资助项目(No.5112011015)。
针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题。提出一种改进的SOLOv2实例分割算法。首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择...
关键词：实例分割 非结构化道路 注意力机制 深度学习 
基于BP神经网络智能车辆控制信息的获取与训练
《大众汽车》2024年第2期28-30,共3页鲁学柱 
智能车辆控制信息使用车载摄像头来检测车道标记线,并通过车辆转向控制器不断纠正车辆和跟踪道路标记线之间的转角偏差。车道标记线的检测是智能交通技术非常重要的环节,而图像边缘线检测对光照强度的反应很敏感,不同光照强度车道图像...
关键词：智能车辆 道路图像 边缘检测 神经网络 
基于DeeplabV3+的道路图像语义分割方法
《科技与创新》2023年第18期53-55,共3页张绪德 
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(编号:黔教合KY字〔2022〕079号)。
随着人工智能技术的不断发展,进行道路图像语义分割成为建设智慧城市的基础,道路图像中的外界因素如光照、遮挡、尺寸等干扰会使得目标物体与图片上差异较大。选用基于DeeplabV3+语义分割算法进行道路图像分割,在进行特征提取时选择使...
关键词：道路图像 语义分割 DeeplabV3+ ASPP 
人本主义视角下校园道路空间绿量可视性研究--以广州大学为例
《智能建筑与智慧城市》2023年第9期13-15,共3页张林 
通过机器算法检测道路绿化质量已成为当下的重要手段,但目前的研究范围主要集中在城乡等大尺度街区,对于社区、公园以及校园等小尺度空间的研究还较为缺乏。文章从人本视角出发,以广州大学校园道路图像为载体,结合机器学习技术,对图像...
关键词：道路图像 机器学习 绿视率 校园绿化 广州大学 
基于MSRCR算法的夜间道路图像增强算法被引量：3
《长江信息通信》2023年第8期54-57,共4页张洪艳 耿旺 陈耀威 刘义凡 陈晓会 
文章提出了一种自适应伽马校正融合MSRCR算法的低照度图像增强算法,旨在解决现有MSRCR算法在处理低照度图像时存在的边缘信息模糊和白化现象等问题。该算法首先根据Retinex模型分别得到V通道图像中的反射图像和光照图像。在光照图像中,...
关键词：MSRCR 低照度图像 图像增强 伽马校正 加权引导滤波 
基于交互式的道路图像阴影去除
《中国汽车》2023年第7期58-64,共7页邹志亮 周建华 张志波 刘俊文 郑子豪 
广东省重点领域研发计划项目(2020B090905003)。
本文提出了一种交互式、鲁棒性强、高质量的快速阴影去除方法。首先,本文使用了即时学习的方法去除单幅图像阴影,该方法由两个阴影与光照区域像素的用户输入作为指导,由此得出用于阴影去除的初始阴影二值图像轮廓。其次,检测后的阴影图...
关键词：彩色图像 阴影去除 阴影检测 即时学习 偏移校正 
基于sobel算子的道路图像边缘检测算法被引量：6
《榆林学院学报》2023年第2期60-63,共4页郑欢欢 冯治东 李瑞华 
榆林市科协青年人才托举计划项目(20200212)。
应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息,为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快,能满足道路图像边缘检测实时性的要求,但由于...
关键词：SOBEL算子 K-MEANS聚类算法 边缘检测 边缘提取 道路图像 
基于图像转换的道路图像裂缝检测
《计算机系统应用》2023年第4期241-247,共7页阎志文 
深度学习是目前路面图像裂缝检测的主流方法,但是需要大量人工标注的真值图进行训练,而现实中获取人工标注的真值图既费时又费力,本文提出一种基于改进的生成对抗网络的路面图像裂缝检测方法,将路面图像裂缝检测问题视为一类基于图像跨...
关键词：道路裂缝检测 定点生成对抗网络 图像转换 无监督 
基于ORB特征点的道路图像拼接方法
《现代制造技术与装备》2022年第11期56-58,共3页李明臻 姜梦炜 陈仕旗 
为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其...
关键词：ORB特征点 特征点匹配 随机采样一致(RanSaC) 图像拼接 
基于改进型Deeplabv3的城市道路图像语义分割被引量：4
《计算机仿真》2022年第10期148-152,158,共6页王云艳 王重阳 武华轩 杨智伟 
国家自然科学基金项目(41601394);湖北工业大学博士启动基金项目(BSQD2016010)。
传统深度学习语义分割算法中存在特征细节信息丢失以及像素关联度降低的问题,导致图像边缘出现误分割、分割边界不连续。由此在复用底层特征以及捕获多尺度语义信息的基础上提出一种改进型DeepLabv3图像语义分割算法。依据底层特征有助...
关键词：残差网络 语义分割 下采样 全卷积网络 
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