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题名语义信息处理方式分类的车道线检测技术研究综述
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作者
洪书颖
张东霖
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
江苏省模式识别计算智能工程实验室
科技部中英人工智能联合实验室
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第5期1-17,共17页
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基金
国家自然科学基金(62202204)
中央高校基本科研计划(JUSRP123032)。
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文摘
随着自动驾驶技术的迅猛发展,车道线检测作为其关键组成部分,引起了广泛关注,并在智能交通系统中展现出巨大的应用潜力。然而,在应对复杂环境挑战时,传统车道线检测技术往往难以提供足够的识别精度。回顾车道线检测技术的发展轨迹,系统性地梳理了84种先进算法,并创新性地根据语义处理方式划分为四类别:语义分割辅助类、语义信息融合类、语义信息增强类和语义关系建模类。通过深入剖析算法的技术特点和优势,揭示了当前车道线检测技术所面临的主要局限。最后,对未来车道线检测技术的发展方向提出见解,特别是在语义信息利用方面,指出了潜在的研究方向。
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关键词
车道线检测
语义信息
自动驾驶
深度学习
计算机视觉
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Keywords
lane line detection
semantic information
autonomous driving
deep learning
computer vision
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于HALCON的点胶质量检测系统设计
被引量：14
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作者
彭赟
刘燕子
张东霖
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机构
常州信息职业技术学院
江苏大学
常州铭赛机器人科技股份有限公司
江苏科技大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2018年第15期204-209,共6页
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基金
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015C237)
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文摘
目的针对现有点胶质量检测过程中存在的检测成本高、速度慢、精度低等问题,提出一种基于HALCON的点胶质量检测方案。方法通过图像去噪、模板分析、图像分割以及形态学处理等手段获得待检工件胶水轮廓,将其与标准合格工件胶水轮廓中心线作差集操作,以检测是否存在断胶现象,并根据胶水轮廓的宽度值判断是否存在波浪胶。结果实验结果表明,该方案能够快速、准确、有效地判别出合格品,检测出波浪胶、断胶等问题,检测准确率达99.6%,平均检测时间约为475 ms。结论该方案的检测精度和检测速度均符合工业生产线的检测要求,能够应用于实际生产中。
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关键词
胶水检测
机器视觉
HALCON
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Keywords
glue detection
machine vision
HALCON
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分类号
TB486
[一般工业技术—包装工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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