隨著社會(huì)信息化、智能化的快速發(fā)展,汽車的使用率也在不斷的上升,成了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡慕煌üぞ�。在其提供便利的同時(shí),也帶來(lái)了一系列的交通安全問(wèn)題。提高車輛的安全駕駛性能和降低交通事故發(fā)生率,便成了當(dāng)下急需解決的核心問(wèn)題。因此,安全輔助駕駛系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,然而車道線識(shí)別與預(yù)警技術(shù)是其領(lǐng)域的一個(gè)重要的技術(shù)核心,對(duì)保障車輛的安全駕駛起著至關(guān)重要的作用。目前的車道線識(shí)別與預(yù)警技術(shù)的魯棒性和精準(zhǔn)度較低,特別在面對(duì)復(fù)雜路況下的檢測(cè)過(guò)程中,由于車道線缺失、陰影區(qū)域過(guò)大、對(duì)比度低、異物遮擋等不利因素,給最終檢測(cè)結(jié)果帶來(lái)較多的漏檢與誤檢,降低算法的檢測(cè)精度,難以達(dá)到對(duì)車道線的實(shí)時(shí)檢測(cè)和偏離預(yù)警。本文基于數(shù)字圖像處理知識(shí),通過(guò)對(duì)現(xiàn)有車道線識(shí)別與預(yù)警算法的深入研究,以實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)為對(duì)象,提出了一套新的車道線識(shí)別與預(yù)警算法,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)首先進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定,對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行精確定位,獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息。然后通過(guò)預(yù)處理算法可以很好的對(duì)噪聲進(jìn)行抑制,同時(shí)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng),利于后續(xù)車道線目標(biāo)的特征提取和擬合。(2)車道線的檢測(cè)與識(shí)別中,主要分為車道線區(qū)域檢測(cè)和車道線識(shí)別兩部分。車道線區(qū)域檢測(cè)分為三個(gè)步驟:...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖9車道線識(shí)別

Hough變換的具體編程實(shí)現(xiàn)步驟為:首先選用一個(gè)二維數(shù)組類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用來(lái)存儲(chǔ)（ρ，θ）平面參數(shù)值，并將該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)初始化為0；然后對(duì)道路圖像空間中（也就是(x,y)空間）的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行Hough變換，接著對(duì)上面使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行遍歷，使用相應(yīng)的遍歷算法遍歷所有的θ，計(jì)算出對(duì)應(yīng)....

本文編號(hào)：3946225