导读:本文包含了弯道识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:卡方统计,弯道识别,感兴趣区域,关联性概率
弯道识别论文文献综述
胡延平,王乃汉,魏振亚,唐叩祝[1]（2018）在《一种基于卡方统计的弯道识别算法》一文中研究指出提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。(本文来源于《汽车工程学报》期刊2018年06期）
孙庆凯[2]（2018）在《发展图像识别,实现弯道超车》一文中研究指出1956年夏,在美国达特茅斯大学召开的一场学术会议开启了全球人工智能研究,此次会议确立了人工智能的研究体系和总体框架。同年,卡乃尔大学的教授模拟人的大脑创建了一个最初级的模型,并且用监督学习的方法对其进行训练,这被认为是最早的人工智能。20世纪60年代以后,人工智能的研究经过了几个风口,(本文来源于《银行家》期刊2018年06期）
于洪传,任尊松[3]（2018）在《地铁线路弯道与道岔路况识别方法研究》一文中研究指出文章分析了弯道信号及道岔信号的时、频域特征,并以此提出了利用、来识别地铁线路中弯道与道岔的方法。研究表明:陀螺仪信号对弯道路况响应明显,通过小波包去噪后能够很好的识别弯道;车辆经过道岔,垂向加速度信号幅值短时间内急剧增大,且频谱特性发生变化,通过经验模式分解(EMD)提取信号特征值,再利用支持向量机(SVM)可以有效地识别道岔。(本文来源于《机车车辆工艺》期刊2018年02期）
曾俊延,彭金栓,韩东鑫,闫晓雷[4]（2018）在《变道辅助系统弯道目标车辆位置识别方法》一文中研究指出识别弯道上行驶的后方目标车辆相对自车所在的车道是变道辅助系统的难点。文中提出一种基于雷达传感器识别弯道上行驶的后方目标车辆所在车道的方法,根据自车的转向角及车身结构参数计算自车的转弯半径,再根据雷达探测的目标车辆的方位角和相对自车的距离计算后方目标车辆的转弯半径,通过比较两者的大小,判别后方目标车相对自车的位置关系。(本文来源于《公路与汽运》期刊2018年02期）
雍黎[5]（2017）在《资本也“看脸” 人脸识别领域弯道超车》一文中研究指出早前，旷视科技旗下人脸识别技术平台Face++宣布完成C轮4.6亿美元融资，融资金额超过今年7月获得4.1亿美元融资的竞争对手商汤科技，打破了世界范围内人工智能领域的融资纪录。不过，旷视科技获得巨额融资仅是行业的冰山一角。今年，在人工智能行业趋(本文来源于《科技日报》期刊2017-12-25）
王宝锋,齐志权,马国成,陈思忠[6]（2016）在《基于线性逼近的车道线弯道识别方法》一文中研究指出为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2016年05期）
徐西海[7]（2016）在《分段搜索弯道车道线识别算法研究》一文中研究指出为提高车道弯道标志线识别算法的实时性和鲁棒性,本文提出一种分段搜索车道标志线的弯道识别算法。结合分段直线模型,采用启发式搜索边界点的算法,在各个动态感兴趣区域(ROI)中搜索车道边界线。对于非连续性车道标志线,结合连续性约束,将整个车道线拟合为连续平滑的车道线。研究结果表明,该方法能够有效地识别出弯道标志线,具有很好的实时性、可靠性和鲁棒性。(本文来源于《西南汽车信息：2016年第4期（总第361期）》期刊2016-04-01）
周维洁[8]（2015）在《基于智能手机的车辆弯道识别与相对定位的研究》一文中研究指出车辆在弯路上行驶时,由于驾驶员的技术生疏或是违规行驶等原因,极易造成车辆转弯时产生侧滑、碰撞等交通事故的现象。所以,保障弯道处的交通安全尤为重要。其中,车道识别尤其是弯道识别在智能交通领域作用也更为显着。同时,智能手机作为一种好的载体,能够为智慧交通领域提供多种功能应用,这使得利用智能手机进行智能交通领域的设备开发成为了一种新的解决问题的思路与方法。本文研究的问题正是基于智能手机的车辆弯道识别与相对定位问题。首先,本文研究了探测弯道的传感器的选择问题。本文通过实际采集车辆在道路上的行驶数据信息,将数据按照弯道的类型进行分类,利用假设检验的拟合检验处理,最终确定识别弯道所需的传感器以及其变量值。实验证明,这些被筛选出来的传感器以及变量值可以使弯道识别算法达到百分之九十以上的准确率。其次,本文研究了基于智能手机传感器的弯道识别算法。在探索弯道识别所需传感器的基础上,本文针对实验采集数据的特点,提出了一种融合距离最近判别准则和卡方统计量的弯道识别方法,探索手机传感器采集的数据对弯道识别的影响。通过大量实验证明,该算法可以很好的对于七种道路类型进行识别,准确率在90%以上。最后,本文研究了基于智能手机的车辆相对位置定位算法。该算法分为两种情景,一种是直路情景,一种是弯路情景。本文证明了直道中的车辆相对位置定位算法不适用于弯道中的车辆相对位置定位,并提出了融合弯道识别算法与手机wifi的信号强度值的弯道车辆相对位置定位算法。试验结果显示,定位的平均准确率可以达到90%以上,而且不会受到天气和汽车类型的影响。(本文来源于《黑龙江大学》期刊2015-03-30）
葛平淑,徐国凯,宫长明,赵秀春[9]（2014）在《基于特征点提取的弯道识别算法研究》一文中研究指出针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。(本文来源于《大连民族学院学报》期刊2014年01期）
侯顺艳,李志远,王涛[10]（2013）在《基于轮速信号的汽车巡航系统弯道行驶状态识别》一文中研究指出弯道识别是汽车巡航系统弯道控制的关键技术之一,直接决定汽车弯道巡航控制的效果。为提高汽车巡航控制系统的性能,完善巡航控制系统的弯道控制策略,提出了基于汽车弯道行驶动力学模型和4车轮轮速信号的汽车弯道运动状态识别方法。该方法不需要增加前轮转角传感器,根据汽车行驶时采集的4车轮轮速信号估算汽车弯道行驶状态参数。实车试验表明:计算结果和传感器实测结果比较接近,利用4车轮轮速信号能够对汽车弯道运动状态进行准确识别与判断,满足汽车巡航控制的需要。(本文来源于《河北农业大学学报》期刊2013年05期）
弯道识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
1956年夏,在美国达特茅斯大学召开的一场学术会议开启了全球人工智能研究,此次会议确立了人工智能的研究体系和总体框架。同年,卡乃尔大学的教授模拟人的大脑创建了一个最初级的模型,并且用监督学习的方法对其进行训练,这被认为是最早的人工智能。20世纪60年代以后,人工智能的研究经过了几个风口,
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
弯道识别论文参考文献
[1].胡延平,王乃汉,魏振亚,唐叩祝.一种基于卡方统计的弯道识别算法[J].汽车工程学报.2018
[2].孙庆凯.发展图像识别,实现弯道超车[J].银行家.2018
[3].于洪传,任尊松.地铁线路弯道与道岔路况识别方法研究[J].机车车辆工艺.2018
[4].曾俊延,彭金栓,韩东鑫,闫晓雷.变道辅助系统弯道目标车辆位置识别方法[J].公路与汽运.2018
[5].雍黎.资本也“看脸”人脸识别领域弯道超车[N].科技日报.2017
[6].王宝锋,齐志权,马国成,陈思忠.基于线性逼近的车道线弯道识别方法[J].北京理工大学学报.2016
[7].徐西海.分段搜索弯道车道线识别算法研究[C].西南汽车信息：2016年第4期（总第361期）.2016
[8].周维洁.基于智能手机的车辆弯道识别与相对定位的研究[D].黑龙江大学.2015
[9].葛平淑,徐国凯,宫长明,赵秀春.基于特征点提取的弯道识别算法研究[J].大连民族学院学报.2014
[10].侯顺艳,李志远,王涛.基于轮速信号的汽车巡航系统弯道行驶状态识别[J].河北农业大学学报.2013