【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆导航领域,具体涉及一种智能车辆导航系统。
技术介绍
如果行驶过程中车辆能够对场景进行判定,从而切换到不同的导航模式,无疑会给驾驶员和乘客带来更好的体验。但是,目前的车辆导航系统并不具备场景判定功能。此外,为了对大量的图像数据进行处理,需要提高分析处理效率和精度。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术提供一种智能车辆导航系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现:提供了一种智能车辆导航系统,该导航系统具有场景识别功能,包括:(1)图像预处理模块,其包括用于将彩色图像转化为灰度图像的图像转换子模块和用于对所述灰度图像进行滤波的图像滤波子模块,所述图像转换子模块的图像灰度转换公式为: I ( x , y ) = m a x ( R ( x , y ...
【技术保护点】
一种智能车辆导航系统,该导航系统具有场景识别功能,其特征是,包括:(1)图像预处理模块,其包括用于将彩色图像转化为灰度图像的图像转换子模块和用于对所述灰度图像进行滤波的图像滤波子模块,所述图像转换子模块的图像灰度转换公式为:I(x,y)=max(R(x,y),G(x,y),B(x,y))+min(R(x,y),G(x,y),B(x,y))2+2[max(R(x,y),G(x,y),B(x,y))-min(R(x,y),G(x,y),B(x,y))]]]>其中,R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别代表像素点(x,y)处的红绿蓝强度值,I(x,y)代表像素点(x,y)处的灰度值;(2)图像极值点检测模块,其通过由高斯差分算子与图像进行卷积建立成的图像的高斯差分尺度空间来检测各极值点的位置,当采样点相对于与它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的18个点的值皆大时,所述采样点为极大值点,当采样点相对于与它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的18个点的值皆小时,所述采样点为极小值点,所述高斯差分尺度空间的简化计算公式为:D(x,y,σ)=(G(x,kσ)‑G(x, ...
【技术特征摘要】
1.一种智能车辆导航系统,该导航系统具有场景识别功能,其特征是,包括:(1)图像预处理模块,其包括用于将彩色图像转化为灰度图像的图像转换子模块和用于对所述灰度图像进行滤波的图像滤波子模块,所述图像转换子模块的图像灰度转换公式为: I ( x , y ) = m a x ( R ( x , y ) , G ( x , y ) , B ( x , y ) ) + m i n ( R ( x , y ) , G ( x , y ) , B ( x , y ) ) 2 + 2 [ m a x ( R ( x , y ) , G ( x , y ) , B ( x , y ) ) - m i n ( R ( x , y ) , G ( x , y ) , B ( x , y ) ) ] ]]>其中,R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别代表像素点(x,y)处的红绿蓝强度值,I(x,y)代表像素点(x,y)处的灰度值;(2)图像极值点检测模块,其通过由高斯差分算子与图像进行卷积建立成的图像的高斯差分尺度空间来检测各极值点的位置,当采样点相对于与它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的18个点的值皆大时,所述采样点为极大值点,当采样点相对于与它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的18个点的值皆小时,所述采样点为极小值点,所述高...
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