王超
- 作品数：5 被引量：13H指数：2
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于形状先验和在线鉴别性分析的道路检测
- 2014年
- 基于视觉道路检测是无人车视觉导航和高级驾驶员辅助系统的关键技术,本文提出了一种基于道路形状先验和在线鉴别性分析的道路检测方法.该方法利用已标记道路图像样本,训练得到道路形状字典,进而使用稀疏表示方法识别道路形状类型;通过道路形状的识别,获得准确的道路形状先验信息,从而得到非路区域和道路区域在颜色空间上的分布;基于这两类分布,进一步引入鉴别性在线选择方法寻找最大鉴别颜色通道图像,该通道图像能易于分割出道路区域,从而实现了一种基于鉴别性分析的道路检测方法.在标准库和自建库上的实验表明本文方法能有效提高道路检测的准确性和鲁棒性.
- 王超王欢赵春霞
- 基于单目视觉的车辆碰撞模型被引量：1
- 2014年
- 为了解决主动安全研究中车辆在行驶过程中与前车的碰撞危险判定问题,该文提出了一种车辆碰撞模型。基于针孔成像原理,分析图像中目标车辆与世界坐标系中实际车辆的映射关系。检测图像中路面消失点与车辆底部的位置,并以其差值作为车辆尺寸特征。分析多帧图像中车辆目标尺寸特征的变化规律,从而分析出车辆行进趋势,并估算出前车同本车的相对碰撞时间。该碰撞模型既为驾驶员反馈了碰撞时间信息,又通过分析加速度避免虚警。与已有模型相比较,该文模型在车辆距离大于30 m时效果不稳定,在距离小于30 m时误差低于5%。实验结果表明该模型具备较强的实用性与准确性。
- 王超赵春霞任明武王欢
- 关键词：单目视觉车辆世界坐标系
- 基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪算法被引量：5
- 2016年
- 基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪方法研究,在为后续的图像分析、识别以及较高层次的处理提供保证方面具有重要意义。针对遥感图像中存在非局部自相似性和稀疏性,在分析传统稀疏去噪模型的基础上,将具有相似结构的非局部块构建成组,用组作为稀疏表示单元,利用基于组正则化稀疏模型进行图像去噪。此外,针对采用整幅图像进行字典学习具有高计算复杂度,分析组特点,为每个组自适应学习一个字典。最后,为获得有效的去噪结果,利用迭代收缩阈值算法解决L0最小化问题。以"资源三号"遥感图像为数据进行实验,结果表明,该算法能较好地去除遥感图像的噪声,提高图像的峰值信噪比,保持图像结构信息。基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪算法能够充分利用图像块信息有效的去除图像中的噪声,提高图像质量。
- 张从梅孙权森王超封磊顾一禾
- 关键词：字典学习去噪遥感图像
- 基于分类字典学习的遥感图像超分辨率方法被引量：1
- 2015年
- 传统的超分辨率方法存在图像重构时间长,重构质量有待改进的问题。因此,文章针对遥感图像对传统的超分辨率方法进行了改进。主要利用原始图像的局部二值模式(LBP)纹理特征对图像进行分类识别,学习分类字典,并使用对应类别字典对低分辨率图像进行超分辨率重构。该方法的优势在于既加快了重构速度,又有效改善了重构图像的质量。试验结果证明了该方法相对于传统方法的优越性。
- 王超孙权森刘佶鑫贺金平张从梅
- 关键词：遥感图像超分辨率重建字典学习
- 基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测被引量：6
- 2014年
- 为解决高速公路和城市道路上复杂条件下的弱线漏检问题,提出了一种基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测方法。该方法使用车道线的结构和对比度特征提取车道线区域,利用提取的车道线区域进行车道线和道路样本的选择,并采用基于模糊线性鉴别分析获得从彩色RGB图像到灰度图像变换的最佳投影系数,以确保车道线和道路像素间的灰度差异最大,从而有效突出道路上的弱线;利用逆透视变换对候选车道线间的空间位置关系进一步验证,以此找回漏检的虚线。不同场景、不同天气状况下的实际道路图像的实验表明,方法具有很好的鲁棒性和准确性。
- 王超王欢赵春霞任明武
- 关键词：车道线检测
