gps测坡度

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简述信息一览：

• 1、道路检测算法

道路检测算法

道路检测算法有：定长度直尺法、断面描绘法、顺簸累积法。路面检测指的是路表面纵向的凹凸量的偏差值。路面平整度是路面评价及路面施工验收中的一个重要指标，主要反映的是路面纵断面剖面曲线的平整性。当路面纵断面剖面曲线相对平滑时，则表示路面相对平整，或平整度相对好，反之则表示平整度相对差。

参数调整：根据仿真结果调整高斯滤波器的参数、Sobel滤波器的方向数量、梯度合成的方法以及边缘检测的阈值等，以获得更好的道路检测和提取效果。算法融合：可以考虑将其他图像处理技术与高斯滤波和Sobel边缘提取相结合，进一步提升算法的性能和准确性。

车辆检测器分多种类型：线圈式的，在路面下埋有2组感应线圈，当车辆通过时，用两组线圈的距离除以检测的时间差，就得到车速了。微波式和雷达式的基本相同。***检测式的是根据摄像机图像，通过***分析软件计算出车速，计算原理简单的说也是距离除以时间得到的。

基于图像处理的方法：这种方法主要利用图像处理技术来检测车道线的关键点。常见的技术包括边缘检测、霍夫变换等。通过检测图像中的边缘特征或直线特征，可以找到车道线的关键点。 基于特征提取的方法：这种方法利用计算机视觉中的特征提取技术来检测车道线的关键点。

算法研究范围包括检测各种路面上的积水反射光、主动和被动光源的识别、反射光强度与区域检测，以及在不同天气与复杂路况下进行多场景识别。技术开发方案涉及图像裁剪、二值化处理、形态学滤波、Canny边缘检测等，通过路面颜色特征和纹理提取识别道路区域，进一步区分主动与被动光源。

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。技术背景 人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。

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