隨著科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市化步伐的加快,車(chē)輛的數(shù)目不斷增多。與此同時(shí),車(chē)載智能設(shè)備的研究受到越來(lái)越多的關(guān)注,并且相關(guān)技術(shù)也逐漸開(kāi)始成熟。在眾多車(chē)輛輔助技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中,車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)和車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)是最常見(jiàn)的問(wèn)題,也是最繁瑣的問(wèn)題。由于車(chē)輛自身的復(fù)雜性,如不同的顏色或是不同的車(chē)型,這些因素都增加了車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)的難度。同時(shí),不同的外界環(huán)境或是拍攝裝置角度放置的不同,也會(huì)對(duì)最終檢測(cè)結(jié)果造成一定影響。因此,本文對(duì)車(chē)輛輔助駕駛系統(tǒng)中道路車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)和車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了相關(guān)的研究,本文主要的工作如下:車(chē)道線(xiàn)檢測(cè),提出了改進(jìn)的基于Hough變換和Kalman濾波的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)算法。首先對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域的選擇,然后利用逆透視變換,對(duì)視角進(jìn)行轉(zhuǎn)換。最后利用Hough變換和Kalman濾波算法,對(duì)車(chē)道線(xiàn)進(jìn)行檢測(cè),并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行篩選輸出最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法在車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)過(guò)程中具有良好的穩(wěn)定性和較高的準(zhǔn)確性。同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了基于顏色空間和邊緣檢測(cè)的車(chē)道線(xiàn)算法。通過(guò)Lab顏色空間,利用二值圖像中像素點(diǎn)的分布,找出圖像中車(chē)道線(xiàn)所在位置并擬合曲線(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該車(chē)道檢測(cè)算法精度較高,有較好的適應(yīng)性,能夠適應(yīng)大部分彎曲車(chē)道線(xiàn)的檢測(cè)。車(chē)輛目標(biāo)識(shí)別,提出并實(shí)現(xiàn)了基于梯度方向直方圖特征和支持向量機(jī)的車(chē)輛目標(biāo)識(shí)別方法。先獲取所需的數(shù)據(jù)樣本,提取出所需樣本的HOG特征,然后通過(guò)SVM分類(lèi)器進(jìn)行樣本訓(xùn)練。在提取HOG特征之前,需要對(duì)圖像進(jìn)行YCrCb顏色空間轉(zhuǎn)換,分析出最適合提取特征的通道,然后支持向量機(jī)通過(guò)數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí),尋找出特征向量數(shù)據(jù)樣本中的支持向量,生成最優(yōu)超平面,最后通過(guò)掃描窗口進(jìn)行搜索,標(biāo)出車(chē)輛目標(biāo)。
【學(xué)位單位】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：U463.6;TP391.41
【部分圖文】：

像素點(diǎn)分布與模版假設(shè)，則模糊半徑為1的權(quán)重矩陣如圖2.4(a)所示

(a) 半徑為 1 的權(quán)重矩陣 (b) 高斯模糊數(shù)值圖 2.4 權(quán)重矩陣與模糊數(shù)值的所有像素點(diǎn)重復(fù)這個(gè)過(guò)程，就可以得到高斯濾波模糊后的圖像，可以考慮分別對(duì)各個(gè)通道單獨(dú)進(jìn)行處理。波是一種非線(xiàn)性平滑濾波器[14]，是以所在區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)

中值濾波結(jié)果
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