本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺的先進輔助駕駛系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《東南大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 機器視覺 車道線檢測 車輛檢測與識別 交通標志識別

【摘要】：先進輔助駕駛系統(tǒng)是智能交通的一個重要組成部分,對于減少交通事故、降低人員傷害、提高公路運輸能力都有著極為重要的意義。因感知方式與人類視覺相似且成本較低,機器視覺技術(shù)被廣泛的應用于各類先進輔助駕駛系統(tǒng)。本文以先進輔助駕駛系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵技術(shù)問題為研究對象,研究并提出了基于機器視覺技術(shù)的解決方法,為先進駕駛輔助系統(tǒng)提供了更加全面、及時和準確的行車環(huán)境信息。論文圍繞車道線檢測、前方車輛檢測與識別及交通標志識別等先進輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)問題展開研究,主要研究內(nèi)容及成果包括：(1)研究了車載攝像機的內(nèi)部參數(shù)與外部參數(shù)標定方法。使用了平面靶標方法在離線狀態(tài)下對車載攝像機的內(nèi)部參數(shù)進行標定。借助圖像中車道線消失點的位置以及車道線斜率關(guān)系,提出了車載攝像機外部參數(shù)在線調(diào)整處理方法,從而避免了對所有攝像機內(nèi)外參數(shù)進行標定的復雜過程。(2)提出了基于雙向窗口特征提取技術(shù)的車道線檢測算法。采用邊緣分布函數(shù)(EDF)和Hough變換技術(shù)初步確定車道線直線部分在圖像中的位置。提出的雙向窗口特征提取技術(shù),提高了車道線檢測的準確性和適用性,能夠準確的提取直線和曲線車道線的特征點,在與同類算法的比較中取得了較好的檢測結(jié)果。在檢測出的特征點的基礎(chǔ)上,選用了直線與雙曲線結(jié)合的模型對車道線進行擬合。(3)研究了同車道的前方車輛檢測與識別問題。借助車道線約束條件與車道線內(nèi)灰度統(tǒng)計方法確定前方車輛候選區(qū)域。創(chuàng)新性的提出了垂直對稱HOG描述算子,其更適用于描述車輛等對稱物體的特征,而且比經(jīng)典的HOG向量維數(shù)更少,可以有效降低后繼機器學習的復雜程度。提出了基于垂直對稱HOG和極限學習機的車輛識別方法,能夠在消耗較少計算學習代價的條件下取得良好的車輛分類效果。(4)研究了交通標志識別技術(shù)。在交通標志檢測階段,利用了交通標志的顏色特征,使用多尺度滑動窗口技術(shù)對圖像中的交通標志候選區(qū)域進行提取。在交通標志分類階段,充分利用交通標志的形狀特征,分別提出形狀特征向量、灰度HOG特征向量和彩色HOG特征向量等圖像特征描述方式。最后,選用SVM分類器實現(xiàn)了交通標志的大類粗分類和小類細分類。實驗結(jié)果證明,本文提出的基于SVM逐級分類的交通標志分類算法可以獲得良好的識別精度。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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本文編號：1336261