单目视觉车道线识别算法及其ARM实现

首次将ARM技术应用于汽车的自动导航,使用Intel公司生产的基于ARM10的PXA255作为核心处理器,详细讨论了硬件平台与接口的设计.结合单目机器视觉实现了一种基于像素的图像处理算法,该算法能成功地提取道路中的白色车道线,为车辆自动导航提供了准确的图像信息,并将处理时间控制在70 ms以内,取得了很好的实时效果.同时,建立了一种简单有效的透视投影模型,实现图像坐标系与摄像机坐标系之间的映射,不仅为图像处理算法提供了有效的约束条件,而且获取了道路的深度信息.在沪宁高速南京段的实验结果表明该算法的实时性与精确性已基本满足安全行驶要求.     

基于道路特征信息的车道结构化解析

高速道路动态执法要求车道检测算法能够结构化解析道路,但是基于传统手工设计特征的车道检测算法准确率和召回率不足,而基于深度学习的算法又对计算资源要求太高,因此提出基于道路特征信息的车道结构化解析算法。利用边缘点的梯度统计信息筛选Hough空间的候选点,用动态规划的方法在剩余的Hough空间候选点中寻找最合理的车道线组合,能够在较少计算资源的平台上准确地检测到道路上的全部车道。在自有数据的检测实验中,所提算法能够准确定位结构化和非结构化道路;在对比实验中,所提算法在准确率、召回率和计算速度上均比同类算法有所提高。      

嵌入式车道收费机

随着越来越多的收费公路建成通车,收费站计算机系统的性能急需改进。因为收费车道工作环境恶劣,灰尘、电磁干扰严重,使得现有收费系统的故障率较高。本文介绍了一种基于开源L inux操作系统的嵌入式收费机,它在稳定性和经济实用性方面优于现有的基于W indows操作系统的车道工控机,该嵌入式车道收费机将逐步取代现有的车道工控机(IPC)。     

北京车道沟：闪动的神秘光盘

刚刚接触到UFO这个字眼时．报刊上讲的UFO奇闻不是出现在南美洲的偏僻山林．就是大洋深海中的荒岛——总之是你到不了也查不清的地方。     

宁波机场一次高架雷暴天气过程分析

利用宁波机场观测资料、多普勒雷达产品和NCEP/FNL再分析资料对2020年11月19日宁波地区发生的一次伴随人工增雨作业而产生的雷暴天气过程进行分析，结果表明：（1）此次过程是一次典型高架雷暴天气，宁波处在地面冷锋后部200-300 km处，低空西南暖湿急流强迫抬升是主要的触发机制。（2）虽然对流有效位能CAPE值等于0 J·kg-1，但是0-6 km深层垂直风切变超过30 m·s-1，为强垂直风切变，有利于强对流天气维持和发展。探空曲线呈“上干下湿”配置，湿层厚度增加，配合上下层弱的切变辐合，较易诱发中尺度对流复合体MCS。（3）雷达回波有明显的“列车效应”，其特征可以较好地反映降水情况，宁波机场出现中等强度以上的雷雨天气，雷达回波强度达到45 dBz以上。