BAILEYIMMFPO3水电监测器

BAILEY IMMFPO3  水电监测器

BAILEY IMMFPO3  水电监测器

BAILEY IMMFPO3  水电监测器

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 

车道线检测技术

目前已有的车道线检测技术研究成果中，主要涉及设备和算法两个方面。车道线检测技术的数据采集基于不同的传感器设备，例如激光雷达、立体视觉、单目视觉等。对采集到的信息，需要匹配适合的算法，例如基于模型的方法和基于特征的方法进行计算和决策。

激光雷达的机器视觉原理是通过不同的颜色或材质有不同反射率的特点进行道路识别；

立体视觉与激光雷达相比性高，但实现图像匹配难度大，设备成本较高，且由于算法复杂，导致了实时性较差；

单目视觉在应用中主要通过基于特征、模型、融合和机器学习的方法实现，是目前进行车道线识别主流的方法。

基于特征的算法首行图像特征提取，比如边缘信息。利用这些特征信息，按照预定规则获得车道线标记。例如Lee等人在2002年就提出了一种基于特征的车道线检测方法，他们使用边缘分布函数来统计全局的梯度角累积分化找出大的累积量，结合左右车道线的对称特性，确定出车道线的位置。此类算法的主要优点在于其对车道线的形状不敏感，在噪声干扰较强的情况下（如阴影、标志线磨损等）仍具有较好的鲁棒性，能较为可靠地检测出车道线的直线模型。

Lopez等人于2010年提出使用图像的「脊峰」替代图像边缘信息提取车道线特征数据的方法。「脊峰」可以反映图像邻域像素点的汇聚程度，在车道线标志线区域中，它的表示形态是在车道线中间的具有局部值的明亮区域。与图像边缘相比较，「脊峰」更加适合应用于车道线检测的应用场合。

基于模型的车道线识别方法是运用数学的思维建立道路模型，分析图像信息获取参数，从而完成车道线检测。ShengyanZhou等提出了一种基于Gabor滤波器与几何模型的车道线识别方法。在智能车前方存在车道标示线的前提下，可以用车道线原点、宽度、曲率、起始位置这4个参数对其进行描述。先对摄像机进行预标定，在计算完模型参数后筛选出若干车道线模型。算法通过局部Hough变换和区域定位估算所需参数，确定终使用模型并完成与实际车道线的匹配。

一般来讲，基于模型的车道线识别方法主要分为简单的直线模型和较为复杂的模型（如二次曲线和样条曲线），实际应用中需要根据具体的使用场合和道路特点选择不同的方法。例如大多数的车道偏离预警系统均采用简单的直线模型来刻画车道线；而需要灵活拟合车道线的场合下，如车道线预估与跟踪问题，则通常使用较复杂的模型算法。