智能网联汽车环境感知系统脑图思维导图
汽车环境感知系统全内容详解
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思维导图大纲
智能网联汽车环境感知系统思维导图模板大纲
环境感知的定义以及系统组成
定义
利用车载超声波传感器和视觉传感器等获取道路、车辆位置和障碍物的信息并传给车载控制中心
组成
信息采集单元
信息处理单元
信息传输单元
环境感知传感器的类型
超声波传感器
毫米波雷达
激光雷达
视觉传感器
道路识别
定义
把真实的道路通过激光雷达转换成汽车认识的道路，供自动驾驶汽车行驶；或通过视觉传感器识别出车道信息，辅助智能网联汽车行驶。
分类
结构化道路如高速公路
非结构化道路如乡村泥土道路
图像特点
阴影条件下的道路图像
强光条件下的道路的像素亮度变大；弱光条件下的道路像素变得暗淡。
雨天条件下的路面被水覆盖以及水可以反光
弯道的道路图像建模复杂
流程与方法
流程
原始图像采集→图像灰度化→图像滤波→图像二值化→车道线提取
方法
基于区域分割的识别方法
基于道路特征的识别方法
基于道路模型的识别方法
基于道路特征与模型相结合的识别方法
车辆识别
车牌识别
定义
利用摄像头对车辆的特征图像和车辆全景图像进行实时拍摄和处理，从而识别车牌区域并进行管理
系统组成
高清车牌识别摄像机、专用控制器、显示屏、快速闸机以及计算机软硬件等组成
识别流程
图像采集→视频车辆检测→车牌定位→字符分割→字符识别→结果输出
识别的方法
基于模板匹配的字符识别算法
基于特征的统计匹配法
基于边缘检测和水平灰度变化特征的方法
基于颜色相似度及彩色边缘的算法
运动车辆识别
基于特征的识别方法
基于机器学习的识别方法
基于光流场的识别方法
基于模型的识别方法
行人识别
定义与类型
定义
利用视觉传感器采集图像信息，通过算法进行处理并完成对人像的识别
类型
可见光行人的检测
红外行人的检测
系统组成
由预处理、分类检测和决策报警组成
行人识别的方法
基于特征分类的行人识别方法
基于模型的行人识别方法
基于运动特性的行人识别方法
基于形状模型的行人识别方法
小波变换和支持向量机
神经网络方法
交通标志介绍
交通标志介绍及系统组成
功能及作用
作为道路交通安全设施，可提供引导和约束信息，保障行车安全
系统组成
车载摄像机和图像识别系统
流程与方法
流程
原始图像采集→图像预处理→图像分割检测→图像特征提取→交通标志识别
方法
基于颜色特征的交通标志识别
基于形状特征的交通标志识别
基于显著性的交通标志识别
基于特征提取和机器学习的交通标志识别
交通信号灯识别
简单介绍
颜色分类
有红色、黄色、绿色三种颜色
安装方式
有横放安装和竖放安装两种
功能
有机动车信号灯，人行横道信号灯等
子主题 3
识别系统
组成
图像采集模块
图像预处理模块
检测模块
识别模块
跟踪模块
通信模块
识别流程与方法
流程
原始图像采集→图像灰度化→直方图均衡化→图像二值化→交通信号灯识别”
方法
基于颜色特征的识别方法
基于形状特征识别的方法
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