快速準(zhǔn)確的車道線識(shí)別是智能交通系統(tǒng)非常重要的組成部分,其不僅被廣泛地應(yīng)用在商業(yè)駕駛系統(tǒng)中,而且被引入到軍事訓(xùn)練中。當(dāng)前的車道線識(shí)別技術(shù)存在準(zhǔn)確率低、用時(shí)久、受光照影響大等缺點(diǎn),為了克服以上缺點(diǎn),本文對(duì)車道線識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了豐富的研究和改進(jìn)。首先對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)進(jìn)行了研究和分析,然后改進(jìn)了識(shí)別步驟和識(shí)別算法,還提出了車輛偏移距離的計(jì)算方法,最后將車道線識(shí)別技術(shù)用在軍事應(yīng)用中,研發(fā)了基于車道線識(shí)別的閱兵車輛訓(xùn)練及考核系統(tǒng)。下面簡(jiǎn)要介紹本文的主要研究?jī)?nèi)容:(1)圖像預(yù)處理過程中,在研究了經(jīng)典的二值化算法后提出了新算法,將其稱為混合正態(tài)分布法。新算法是通過尋找目標(biāo)和背景正態(tài)分布曲線的交點(diǎn)來求取分割閾值,此閾值是自適應(yīng)的,能夠用來分割實(shí)時(shí)變化的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,新方法能夠得到良好的二值化效果,其用時(shí)比傳統(tǒng)算法大約減少了 27%。(2)邊緣檢測(cè)的過程中,首先分析了經(jīng)典的算法,然后對(duì)Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的Canny邊緣檢測(cè)算法,是在原算法的基礎(chǔ)上利用高斯分布求取高低閾值。同時(shí),為了消除更多的背景干擾而增加了高斯平滑次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法的邊緣檢測(cè)效果更好,其用時(shí)跟傳統(tǒng)算法基本一致。... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２閱兵車輛編隊(duì)??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｐａｒａｄｅ?ｖｅｈｉｃｌｅｓ??１．２基于車道線識(shí)別的閱兵車輛訓(xùn)練及考核系統(tǒng)簡(jiǎn)述??

?如下：７？?＝?０，Ｇ?＝?０，５?＝?０；灰色的７？、Ｇ、５二原色色值基本相等，或者差別??不大，如圖２－１所示。??通過以上的分析，設(shè)置如下的判斷條件來識(shí)別背景：??（７？?＜２００）ｆ１（Ｇ＜２００）〇（｜／？－Ｇ｜＜?１０）〇（｜?Ｇ－Ｓ｜＜１０）ｎ（｜?５－／？｜＜?１０）??將背景之外的像素點(diǎn)定為目標(biāo)。??蠹色?？色ｈｅｘ?？色ＲＧＢ??増〇〇〇〇??Ｉ?＝ＦＦＯＯＯＯ?ｒｇｂ（２５５，０．０）??Ｉ?ｒＯＯＦＦＯＯ?ｒｇｂ（０，２５５，０）??ｒＦＦＦＦＯＯ?ｒｇｂ（２５５，２５５，０）??Ｉ?ｒＯＯＦＦＦＦ?ｒｇｂ（０，２５５，２５５）??｜?＊ＦＦ００ＦＦ?ｒｇｂ（２５５，０，２５５）??、Ｃ０Ｃ０Ｃ０?ｒｇｂ（１９２，１９２，１９２）??＊ＦＦＦＦＦＦ?ｒｇｂ（２５５

在正態(tài)分布中，期望／／左右兩邊各一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差〇■范圍內(nèi)包含有４６．２％的??概率面積，期望＃左右兩邊各兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（７范圍內(nèi)包含有９５．２％的概率面積，期望??Ａ左右兩邊各三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差＾范圍內(nèi)包含９９．７％的概率面積，如圖２－３所示：??＇…一?．．??Ｍ?－?３〇?Ｍ?－?２〇?Ｍ?－?ｏ?Ｐ?Ｍ?＋?ａ?ｗ?？?２〇?ｕ?＋?３ａ??圖２－３正態(tài)分布??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｎｏｒｍａｌ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ??因此，如果最后得到的閾值能夠滿足公式（２－１４），二值化效果將更好。??＋?２ｃｒ：?＜Ｔ?＜／ｕ＼－２ｍ?（２－１４）??通過以上的分析得知，基于混合正態(tài)分布求取的分割閾值更加合理，能夠確??保良好的二值化效果。??１６??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2917812