基于sobel算子的道路图像边缘检测算法

应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息，为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快，能满足道路图像边缘检测实时性的要求，但由于只获取了水平和垂直两个方向的边缘梯度信息，且阈值选取全靠人为设置，因此边缘信息检测效果不理想。文中提出改进sobel算子的边缘检测算法，算法通过扩大构造5×5的梯度权值模板计算出图像边缘信息，应用K-means聚类算法获取的最佳自适应阈值完成图像分割，最后通过改进的边缘细化算法，保留了更完整有效的边缘信息。通过实验表明，该算法能够较快、较好的提取道路图像边缘信息，而且具有一定的抗干扰能力。     

榆林工业信息化的三体联动发展模式

针对榆林工业信息化智能化建设,分析了目前存在服务质量低、人才外流、人才引进困难、实训基地缺乏和合作困难等五大现状问题,指出"业务技术不对称"和"关键技术瓶颈"是问题的根本原因。据此,提出了三体联动发展模式,由高校、甲方(业务单位)和乙方(技术单位)及其相关合作方式形成三体模型,研究了该模型的框架结构和基本原理,结合榆林本地工业信息化实际,以榆林学院为高校形体,给出了具体的信息化实施方案步骤,该模式可作为解决榆林工业信息化建设问题的有效途径和方案,可积极提高技术服务质量,推动地方经济发展。