發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 17:34

　　統(tǒng)計(jì)表明,交通事故多數(shù)情況是由駕駛員大意疏忽造成的。當(dāng)車輛在行駛時(shí)偏離了車道標(biāo)線,車道偏離預(yù)警系統(tǒng)就能夠馬上給駕駛員發(fā)出警告,使車輛能夠正常行駛,從而防止發(fā)生交通事故。在該系統(tǒng)中首先要解決的技術(shù)問(wèn)題就是車道標(biāo)線識(shí)別。因此本文對(duì)車道標(biāo)線識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了比較深入的研究。車道標(biāo)線是汽車在行駛過(guò)程中識(shí)別的最基本的標(biāo)志,車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的車道標(biāo)線識(shí)別方法研究是汽車輔助駕駛系統(tǒng)的研究方向之一。本文針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路提出了其具體的檢測(cè)方法。視覺(jué)導(dǎo)航時(shí),對(duì)道路監(jiān)測(cè)方面的實(shí)時(shí)性、道路定位方面的準(zhǔn)確性都有非常高的要求。為了實(shí)現(xiàn)上述要求,論文對(duì)車道標(biāo)線的識(shí)別方法進(jìn)行了研究,比較詳細(xì)的介紹了車道標(biāo)線識(shí)別的圖像處理流程和方法,利用Matlab對(duì)各模塊進(jìn)行了多種處理算法的仿真對(duì)比分析,對(duì)最大類間方差二值化方法及Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn),提高了識(shí)別效果,并根據(jù)所提出的算法流程進(jìn)行了實(shí)例仿真分析。本文通過(guò)對(duì)機(jī)器視覺(jué)采集來(lái)的車道標(biāo)線圖像進(jìn)行分析,對(duì)提取的每一幀圖像,首先使用加權(quán)平均法灰度化及中值濾波的圖像預(yù)處理算法,過(guò)濾掉車道標(biāo)線圖像中干擾信息,減少圖像需要處理的數(shù)據(jù),簡(jiǎn)化后續(xù)分析處理;然后利用直方圖均衡化的方法,... 

【文章來(lái)源】：遼寧工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

車道標(biāo)線圖像采集Fig.2.2Lanelineimageacquisition

里將攝像裝置放置于車輛的后視圖 2.2 車道標(biāo)線圖像采集Fig. 2.2 Lane line image acquisition與車體的安裝位置如圖 2.3 所示

圖 2.4 攝像頭與車道和車體之間的關(guān)系.4 Camera and lane and body of the relationship 環(huán)境下的車道標(biāo)線，圖 2.5（b）是從高速把車道標(biāo)線圖像保存為 jpg 文件。市區(qū)與區(qū)車道 （b）圖 2.5 車道標(biāo)線原圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于車道偏離的防碰撞預(yù)警系統(tǒng)算法研究[D]. 門光文.遼寧工業(yè)大學(xué) 2017
[2]無(wú)人駕駛車輛的行道線檢測(cè)方法研究[D]. 李強(qiáng).南京理工大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺(jué)的道路及車輛檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 戰(zhàn)宇辰.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[4]車道偏離預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 田鵬.遼寧工業(yè)大學(xué) 2016
[5]汽車在車道中運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別方法研究[D]. 張貴洋.遼寧工業(yè)大學(xué) 2015
[6]車輛視覺(jué)導(dǎo)航中道路檢測(cè)算法研究[D]. 劉天輝.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2015
[7]結(jié)構(gòu)化道路中的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 孫朋.山東大學(xué) 2014
[8]基于機(jī)器視覺(jué)的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵算法研究[D]. 劉媛.湖南大學(xué) 2013
[9]基于視覺(jué)的道路檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 王敏杰.北京交通大學(xué) 2012
[10]道路交通標(biāo)線的檢測(cè)算法研究[D]. 介炫惠.中南大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2909094