简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)含量的快速分析检测。