BAILEY IMMFPO3  水電監測器

BAILEY IMMFPO3  水電監測器

BAILEY IMMFPO3  水電監測器

SERVOMOTOR ACB11S20/3/RC/TH 2000MIN-1  

FBS4008/B  

BRUSHLESS MOTOR F-4030-Q-H04AA  

1FT5072-DAC01-2-Z FT5  

HMS01.1N-W0054 

6SC6100-0GB12 6SC61000GB12 

1 FT5066-0AF01-Z 

A.C. SERVO CONTROLLER TDM1.2-050-300W1

DC-S1A 

33.9321SE.2M.21 EVS9321-ES 

ARPS3 DDT1E0610S3002V03 

6SC5120-0FE01 

DDS2.1-W050-DS04-00 R911247201 

OPERATOR PANEL 15" 6AV7764-0AA04-0AT0 A5E00156488 

車道線檢測技術

目前已有的車道線檢測技術研究成果中，主要涉及設備和算法兩個方面。車道線檢測技術的數據采集基于不同的傳感器設備，例如激光雷達、立體視覺、單目視覺等。對采集到的信息，需要匹配適合的算法，例如基于模型的方法和基于特征的方法進行計算和決策。

激光雷達的機器視覺原理是通過不同的顏色或材質有不同反射率的特點進行道路識別；

立體視覺與激光雷達相比性高，但實現圖像匹配難度大，設備成本較高，且由于算法復雜，導致了實時性較差；

單目視覺在應用中主要通過基于特征、模型、融合和機器學習的方法實現，是目前進行車道線識別主流的方法。

基于特征的算法首行圖像特征提取，比如邊緣信息。利用這些特征信息，按照預定規則獲得車道線標記。例如Lee等人在2002年就提出了一種基于特征的車道線檢測方法，他們使用邊緣分布函數來統計全局的梯度角累積分化找出大的累積量，結合左右車道線的對稱特性，確定出車道線的位置。此類算法的主要優點在于其對車道線的形狀不敏感，在噪聲干擾較強的情況下（如陰影、標志線磨損等）仍具有較好的魯棒性，能較為可靠地檢測出車道線的直線模型。

Lopez等人于2010年提出使用圖像的「脊峰」替代圖像邊緣信息提取車道線特征數據的方法。「脊峰」可以反映圖像鄰域像素點的匯聚程度，在車道線標志線區域中，它的表示形態是在車道線中間的具有局部值的明亮區域。與圖像邊緣相比較，「脊峰」更加適合應用于車道線檢測的應用場合。

基于模型的車道線識別方法是運用數學的思維建立道路模型，分析圖像信息獲取參數，從而完成車道線檢測。ShengyanZhou等提出了一種基于Gabor濾波器與幾何模型的車道線識別方法。在智能車前方存在車道標示線的前提下，可以用車道線原點、寬度、曲率、起始位置這4個參數對其進行描述。先對攝像機進行預標定，在計算完模型參數后篩選出若干車道線模型。算法通過局部Hough變換和區域定位估算所需參數，確定終使用模型并完成與實際車道線的匹配。

一般來講，基于模型的車道線識別方法主要分為簡單的直線模型和較為復雜的模型（如二次曲線和樣條曲線），實際應用中需要根據具體的使用場合和道路特點選擇不同的方法。例如大多數的車道偏離預警系統均采用簡單的直線模型來刻畫車道線；而需要靈活擬合車道線的場合下，如車道線預估與跟蹤問題，則通常使用較復雜的模型算法。