隨著人工智能技術(shù)在世界范圍內(nèi)的迅速發(fā)展,各行各業(yè)已經(jīng)進(jìn)入智能化的時(shí)代。汽車駕駛也逐步向電子化與智能化發(fā)展。全球汽車數(shù)量的急劇增加使得交通擁堵和交通事故等問題日漸成為人們關(guān)注的話題。為了讓人們有更好的駕駛體驗(yàn),自動(dòng)和輔助駕駛技術(shù)成為了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。車道檢測(cè)是高級(jí)輔助駕駛中的關(guān)鍵技術(shù)之一,在車道偏離預(yù)警中扮演著重要角色�，F(xiàn)有車道檢測(cè)算法檢測(cè)效果需上路實(shí)測(cè)或使用相關(guān)車道線數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)驗(yàn)。針對(duì)當(dāng)前已標(biāo)注車道線數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量較少和種類不足的情況,本文提出一種改進(jìn)的利用透視自適應(yīng)高斯模糊和非極大值抑制相結(jié)合的算法提取車道骨架,并建立相關(guān)高速車道線數(shù)據(jù)集、對(duì)當(dāng)前駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行種類補(bǔ)充。該算法主要分為三部分。首先,對(duì)行車視頻幀進(jìn)行裁剪保留有效信息,之后對(duì)初始幀手動(dòng)標(biāo)定車道線感興趣區(qū)域（Region Of Interest,ROI）;然后,對(duì)車道線按路面場(chǎng)景透視關(guān)系進(jìn)行內(nèi)核大小自適應(yīng)改變的高斯模糊和非極大值抑制處理、以獲得逼近骨架的車道像素點(diǎn);二值化之后進(jìn)行分段最小二乘擬合以獲取最接近骨架線的擬合表達(dá)式;最后,進(jìn)行分段抽樣存儲(chǔ),將存儲(chǔ)結(jié)果作為后續(xù)幀的ROI確定種子點(diǎn),并結(jié)合視頻幀率和車輛行駛速度預(yù)... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＲＯＩ示意??吳彬Ｍ等提出一種基于累計(jì)概率霍夫變換（ＰＰＨＴ）適時(shí)調(diào)整動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域??（ＤＲＯＩ）的方法，但每個(gè)視頻設(shè)備的拍攝范圍都是固定的，對(duì)于不同路型路況，??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???如圖２－１，本文算法對(duì)圖像進(jìn)行裁剪，裁剪之前整幅圖像像素大小為１９２０Ｘ??１０８０，裁剪之后剩余圖像中綠色矩形框部分，像素大小約為１９２０Ｘ２５０。裁剪之后??言車道線手動(dòng)確定ＲＯＩ，將圖２－１中按照從左至右的順序依次將車道線標(biāo)號(hào)為／訓(xùn)Ｍ、??ｌａｎｅＵ?ｌａｎｅｌ，?ｌａｎｅ３……，之后按照車道線標(biāo)號(hào)從小到大對(duì)每條車道線沿圖像像素??坐標(biāo)系－ｖ方向進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注。??圖２－２?車道手動(dòng)標(biāo)注點(diǎn)示意??如圖２－２所示，車道上的藍(lán)色點(diǎn)即為手動(dòng)車道線標(biāo)注點(diǎn)。手動(dòng)標(biāo)注完成之后再??對(duì)初始標(biāo)注點(diǎn)向圖像像素坐標(biāo)系－ｗ和ｗ方向進(jìn)行一定寬度的擴(kuò)展，由于現(xiàn)如今視??頻圖像采集設(shè)備多使用ＣＭＯＳ傳感器和光學(xué)鏡片組合的方式來(lái)記錄圖像和視頻，??其拍攝的結(jié)果存在透視關(guān)系。？中國(guó)高速公路的車行道分界線（圖像中白色車道線區(qū)??域）寬一般為〇．ｌ〇ｍ－０．１５ｍ，行車視頻記錄的圖像由于透視關(guān)系，表現(xiàn)在圖像上即??為平時(shí)熟知的近寬遠(yuǎn)窄，近大遠(yuǎn)小的現(xiàn)象。車道線是具有一定寬度的片狀區(qū)域，因??此其相對(duì)觀察者呈現(xiàn)近寬遠(yuǎn)窄的結(jié)果。針對(duì)此現(xiàn)象，本文算法對(duì)標(biāo)注區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展??時(shí)《方向?qū)挾妊兀龇较螂S車道線寬度進(jìn)行自適應(yīng)變化，擴(kuò)展之后的寬度％與車道線??寬度％和ｖ成正比，即公式（１）。??ＪＶｕｘｗＲ＆ｖ?（１）??按照式（１）進(jìn)行擴(kuò)展后結(jié)果如圖２－３所示。??圖２－３?車道標(biāo)注點(diǎn)擴(kuò)展示意??將圖２－３擴(kuò)展結(jié)果中各點(diǎn)連接裁剪整合，將除車道線區(qū)域之外的圖像去除，最終整??合結(jié)果即為該圖像車道線ＲＯＩ，如圖２－４所示。??圖２－４?車道ＲＯＩ示意??圖２－４為直線車道ＲＯＩ結(jié)果，若車道線為曲線，則ＲＯＩ區(qū)域隨車道線彎曲而自適?

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???如圖２－１，本文算法對(duì)圖像進(jìn)行裁剪，裁剪之前整幅圖像像素大小為１９２０Ｘ??１０８０，裁剪之后剩余圖像中綠色矩形框部分，像素大小約為１９２０Ｘ２５０。裁剪之后??言車道線手動(dòng)確定ＲＯＩ，將圖２－１中按照從左至右的順序依次將車道線標(biāo)號(hào)為／訓(xùn)Ｍ、??ｌａｎｅＵ?ｌａｎｅｌ，?ｌａｎｅ３……，之后按照車道線標(biāo)號(hào)從小到大對(duì)每條車道線沿圖像像素??坐標(biāo)系－ｖ方向進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注。??圖２－２?車道手動(dòng)標(biāo)注點(diǎn)示意??如圖２－２所示，車道上的藍(lán)色點(diǎn)即為手動(dòng)車道線標(biāo)注點(diǎn)。手動(dòng)標(biāo)注完成之后再??對(duì)初始標(biāo)注點(diǎn)向圖像像素坐標(biāo)系－ｗ和ｗ方向進(jìn)行一定寬度的擴(kuò)展，由于現(xiàn)如今視??頻圖像采集設(shè)備多使用ＣＭＯＳ傳感器和光學(xué)鏡片組合的方式來(lái)記錄圖像和視頻，??其拍攝的結(jié)果存在透視關(guān)系。？中國(guó)高速公路的車行道分界線（圖像中白色車道線區(qū)??域）寬一般為〇．ｌ〇ｍ－０．１５ｍ，行車視頻記錄的圖像由于透視關(guān)系，表現(xiàn)在圖像上即??為平時(shí)熟知的近寬遠(yuǎn)窄，近大遠(yuǎn)小的現(xiàn)象。車道線是具有一定寬度的片狀區(qū)域，因??此其相對(duì)觀察者呈現(xiàn)近寬遠(yuǎn)窄的結(jié)果。針對(duì)此現(xiàn)象，本文算法對(duì)標(biāo)注區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展??時(shí)《方向?qū)挾妊兀龇较螂S車道線寬度進(jìn)行自適應(yīng)變化，擴(kuò)展之后的寬度％與車道線??寬度％和ｖ成正比，即公式（１）。??ＪＶｕｘｗＲ＆ｖ?（１）??按照式（１）進(jìn)行擴(kuò)展后結(jié)果如圖２－３所示。??圖２－３?車道標(biāo)注點(diǎn)擴(kuò)展示意??將圖２－３擴(kuò)展結(jié)果中各點(diǎn)連接裁剪整合，將除車道線區(qū)域之外的圖像去除，最終整??合結(jié)果即為該圖像車道線ＲＯＩ，如圖２－４所示。??圖２－４?車道ＲＯＩ示意??圖２－４為直線車道ＲＯＩ結(jié)果，若車道線為曲線，則ＲＯＩ區(qū)域隨車道線彎曲而自適?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]距離變換與中軸變換在變形問題中的應(yīng)用研究[D]. 車武軍.浙江大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3117152