車道線檢測和道路目標(biāo)檢測是智能輔助無人駕駛的重要組成部分,在智能交通、無人駕駛等領(lǐng)域具有重要的科學(xué)研究和工程實踐意義。由于道路車道線復(fù)雜、目標(biāo)種類多樣,同時檢測也容易受環(huán)境影響,對于車道線以及目標(biāo)檢測是極具挑戰(zhàn)的問題。因此,本文主要圍繞車道線檢測和目標(biāo)檢測展開研究,對于智能輔助駕駛具有一定的理論和現(xiàn)實意義。本文在總結(jié)目前車道線及目標(biāo)檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀之后,明確本文研究內(nèi)容和目標(biāo),分析并選取本文卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),便于后續(xù)進行車道線檢測和目標(biāo)檢測。首先,針對傳統(tǒng)車道線檢測算法,基于駕駛?cè)艘曇皡^(qū)域的不同,提出一種三分視野法的劃定感興趣區(qū)域方法,并對車道像素進行檢測濾波,之后采用逐行橫向掃描閾值的方法對像素進行擬合。檢測結(jié)果分析表明本文算法具有較高檢測精度。其次,基于深度學(xué)習(xí)理論,提出了結(jié)合雙分支網(wǎng)絡(luò)和自定義函數(shù)網(wǎng)絡(luò),將車道線檢測問題轉(zhuǎn)化為實例分割問題。先分析經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層的編碼器結(jié)構(gòu),減小共享編碼器參數(shù),組成雙分支網(wǎng)絡(luò);而后,端到端訓(xùn)練生成具有自定義損失函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),參數(shù)可變換矩陣解決遠處以及坡道路面車道像素擬和差的問題。通過對比傳統(tǒng)檢測算法以及經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車道線檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 道路目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)及內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
2 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 ALexNet網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 VGGNet網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 Res Net網(wǎng)絡(luò)
    2.3 目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于三分視野法的車道線檢測算法
    3.1 數(shù)據(jù)集組成
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.2.1 感興趣區(qū)域選取
        3.2.2 圖像灰度化
        3.2.3 圖像逆透視變換
        3.2.4 濾波處理
    3.3 車道線檢測與擬合
    3.4 本章小結(jié)
4 結(jié)合雙分支網(wǎng)絡(luò)和自定義函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的車道線檢測
    4.1 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)介紹
    4.2 車道線像素檢測
        4.2.1 二值分割
        4.2.2 車道實例嵌入分割
        4.2.3 聚類
    4.3 車道線擬合
        4.3.1 網(wǎng)絡(luò)介紹
        4.3.2 像素擬合
    4.4 實驗結(jié)果分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集及模型
        4.4.2 實驗結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙目視覺的道路目標(biāo)檢測
    5.1 數(shù)據(jù)集采集及實驗環(huán)境
    5.2 檢測網(wǎng)絡(luò)介紹
    5.3 目標(biāo)檢測評價指標(biāo)
        5.3.1 交并比說明
        5.3.2 平均準(zhǔn)確度說明
    5.4 街景道路目標(biāo)檢測
        5.4.1 攝像頭標(biāo)定
        5.4.2 圖像匹配融合
        5.4.3 雙目測距
    5.5 檢測結(jié)果分析
        5.5.1 道路圖像檢測結(jié)果
        5.5.2 道路視頻檢測結(jié)果
        5.5.3 實際道路測試結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3852301