第二十届智能车越野组识别锥桶
时间: 2025-04-29 08:30:52 浏览: 41
### 锥桶识别的技术方法
在智能车竞赛中,锥桶识别是一项关键技术。对于第二十届智能车竞赛中的越野组而言,通常采用视觉传感器来完成这一任务。具体来说,相机被安装于车辆前方,用于捕捉赛道图像并检测其中的锥桶位置。
为了提高识别精度和速度,可以利用颜色特征来进行初步筛选。因为大多数情况下,锥桶的颜色较为鲜艳且固定(如橙色或红色)。通过设置合适的HSV阈值范围[^2],能够有效提取出感兴趣区域内的目标物体轮廓:
```python
import cv2
import numpy as np
def detect_cones(image):
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_orange = np.array([0, 150, 150])
upper_orange = np.array([20, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_orange, upper_orange)
contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
cones_positions = []
for contour in contours:
((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(contour)
if radius > 10: # Filter out small detections which are likely false positives.
cones_positions.append((int(x), int(y)))
return cones_positions
```
除了基于颜色的空间过滤外,还可以引入形状匹配算法进一步验证候选对象是否为真正的锥形标志物。例如,计算Hu矩不变量并与已知模板对比相似度得分;或者借助深度学习框架训练专门针对特定场景下的分类器模型以增强鲁棒性和泛化能力。
此外,在实际应用环境中还需考虑光照变化、阴影干扰等因素的影响,适当调整预处理策略以及优化参数配置从而确保系统的稳定运行性能。
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