隨著汽車(chē)工業(yè)的飛速發(fā)展,帶來(lái)交通便利的同時(shí)也給人們帶來(lái)了安全隱患。交通事故頻繁發(fā)生,大部分事故是由于不安全駕駛造成。為了減少交通事故的發(fā)生,保證行車(chē)安全,先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)是先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分,當(dāng)駕駛員在行駛過(guò)程中無(wú)意識(shí)偏離車(chē)道時(shí),系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警告信號(hào)來(lái)提醒駕駛?cè)藛T,有效減少因車(chē)道偏離而引發(fā)的交通事故。本文以車(chē)道偏離預(yù)警算法作為研究?jī)?nèi)容,主要包括圖像預(yù)處理、車(chē)道線檢測(cè)、車(chē)道線跟蹤和偏離預(yù)警等部分。論文的工作和研究成果主要包括以下幾個(gè)方面:1.實(shí)現(xiàn)了車(chē)道偏離預(yù)警算法。算法使用霍夫變換檢測(cè)候選直線集,然后結(jié)合滅點(diǎn)約束和隨機(jī)樣本一致性（RANSAC）算法對(duì)候選車(chē)道線進(jìn)行篩選得到最佳左、右車(chē)道線。2.利用獨(dú)立的Kalman濾波器分別對(duì)左、右車(chē)道線參數(shù)進(jìn)行跟蹤。3.提出一種利用車(chē)道線斜率估算車(chē)輛相對(duì)橫向偏移及其移動(dòng)趨勢(shì)的偏離預(yù)警算法,提高了系統(tǒng)的魯棒性。4.將車(chē)道偏離預(yù)警算法移植到Android平臺(tái)并進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明在Android平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用具有較好的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。 

【文章來(lái)源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

攝像機(jī)空間坐標(biāo)示意圖

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第三章 車(chē)道線檢測(cè)與跟蹤能否正確識(shí)別出車(chē)道線是車(chē)道偏離預(yù)警算法的關(guān)鍵點(diǎn)，只有準(zhǔn)確估算出車(chē)道線數(shù)才能進(jìn)行下一步的偏離預(yù)警。而在實(shí)際環(huán)境中，光照、陰影等未知狀況，以及復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和多樣化的交通場(chǎng)景都會(huì)對(duì)檢測(cè)造成干擾，因此如何保證車(chē)道線的最佳效果一直是研究的重點(diǎn)。1 圖像預(yù)處理1.1 分割 ROI 區(qū)域與圖像灰度化

應(yīng)該包含車(chē)道線的主要信息。常見(jiàn) ROI 形狀包括矩形、扇形等，本文使用矩形I。如圖 3-1(a)為采集的原始視頻圖像，圖像中具有相當(dāng)明顯的分界線，上半部、背景等與車(chē)道線無(wú)關(guān)的信息，而本文關(guān)注的車(chē)道信息則主要位于下半部分。息不僅會(huì)增加計(jì)算量，還會(huì)對(duì)車(chē)道線檢測(cè)造成干擾，因此可以直接切掉部分圖一般情況下，攝像頭采集圖像中路面信息主要位于圖像的下方，取圖像大小的~2/3 均是合理的。本文設(shè)置的 ROI 區(qū)域在圖像下方約 1/2 處，結(jié)果如圖 3-1(b)所不同情況下可根據(jù)圖像尺寸稍作調(diào)整。采集的視頻圖像通常為 RGB 格式的三通道彩色圖像，可以轉(zhuǎn)換為灰度圖像處 RGB 轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D的方法[24]為加權(quán)平均法，即: ( ) = ЁЁ ( ) ( ) ( ) （式中 IR、IG、IB分別代表 RGB 各分量的值， ( )為灰度圖的像素值。經(jīng)過(guò)處理后效果如圖 3-2 所示。

【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
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本文編號(hào)：2955032