本文關(guān)鍵詞：車道偏離預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：交通事故發(fā)生的原因有一定共性,抓住事故的共性可以有效避免事故的發(fā)生。根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦公路局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,美國(guó)2006年造成重大傷亡的交通事故中,竟有百分之四十的事故發(fā)生是與車輛偏離車道線有關(guān),而且有逐年上升的趨勢(shì)�？梢�(jiàn),車道偏離現(xiàn)象是行車安全首要解決的問(wèn)題。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是對(duì)車輛即將偏離車道線的情況進(jìn)行提前預(yù)警,提醒駕駛員糾正偏離錯(cuò)誤,避免偏離現(xiàn)象發(fā)生的預(yù)警裝置。因此,引入車道偏離預(yù)警系統(tǒng),對(duì)減少交通事故的發(fā)生率,保障行車安全,意義重大。如何分割車道圖像并提取標(biāo)線信息是車道偏離預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)關(guān)鍵。在車輛行駛過(guò)程中,由于天氣或障礙物遮擋等原因,導(dǎo)致場(chǎng)景圖像中“雜質(zhì)”過(guò)多,不能有效提取出準(zhǔn)確的標(biāo)線特征點(diǎn),造成擬合道路標(biāo)線失敗的后果。本文將道路圖像分塊信息提取,用動(dòng)態(tài)確定閾值來(lái)分割道路圖像,在去除光照不均干擾的情況下,極大的保留車道標(biāo)線信息。結(jié)合沈俊算子和prewitt算子提取的梯度圖,篩選出車道標(biāo)線點(diǎn)。采用hough變換提取車道標(biāo)線,根據(jù)透視后的兩條車道線幾何特征,進(jìn)一步過(guò)濾檢測(cè)出來(lái)的車道線。最后利用基于統(tǒng)計(jì)特性的后驗(yàn)算法驗(yàn)證車道線的可靠性,為偏離報(bào)警機(jī)制提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。彎道檢測(cè)也是車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。由于道路線形的復(fù)雜和攝像機(jī)的透視效果,準(zhǔn)確提取彎道標(biāo)線并擬合重建也是一大挑戰(zhàn)。本文采用直線-類雙曲線模型來(lái)匹配復(fù)雜多變的道路線形。在保證提取精度的情況下簡(jiǎn)化模型,省去模型中的高階項(xiàng),避免求解過(guò)程中繁瑣的計(jì)算。在視頻圖像連續(xù)的假設(shè)下,利用kalman濾波法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行跟蹤,減少了單幀圖像處理時(shí)間,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。根據(jù)前后幀和遠(yuǎn)近場(chǎng)景兩條車道線的夾角變化作為模型切換的條件,使整個(gè)系統(tǒng)工作更加靈活,方便。
【關(guān)鍵詞】：車道偏離 車道線提取 動(dòng)態(tài)閾值 hough變換 彎道檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-21
• 1.1 課題研究背景和意義9-13
• 1.1.1 研究背景9-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀13-20
• 1.2.1 車道偏離預(yù)警系統(tǒng)13-15
• 1.2.2 車道保持系統(tǒng)15-17
• 1.2.3 視覺(jué)感知系統(tǒng)17-20
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容20-21
• 2 攝像機(jī)標(biāo)定與圖像預(yù)處理21-34
• 2.1 標(biāo)定方法簡(jiǎn)述21
• 2.2 三大坐標(biāo)系統(tǒng)21-24
• 2.3 攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)估計(jì)24-29
• 2.3.1 焦距估計(jì)25-27
• 2.3.2 光心坐標(biāo)估計(jì)27
• 2.3.3 攝像機(jī)高度估計(jì)27-29
• 2.4 道路圖像預(yù)處理29-33
• 2.4.1 提取灰度圖像30
• 2.4.2 圖像ROI設(shè)置30-32
• 2.4.3 縮小圖像32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 3 車道線點(diǎn)提取和直線檢測(cè)34-50
• 3.1 分塊動(dòng)態(tài)閾值分割圖像34-36
• 3.2 邊緣檢測(cè)算子選擇36-42
• 3.2.1 sobel算子37
• 3.2.2 Roberts算子37-38
• 3.2.3 Prewitt算子38
• 3.2.4 Shenjun算子38-40
• 3.2.5 幾種算子檢測(cè)結(jié)果比較40-42
• 3.3 車道線上點(diǎn)的提取42-45
• 3.3.1 利用先驗(yàn)知識(shí)過(guò)濾邊緣點(diǎn)42-44
• 3.3.2 道路候選點(diǎn)再次過(guò)濾44-45
• 3.4 Hough直線檢測(cè)45-49
• 3.4.1 Hough變換的原理45-46
• 3.4.2 車道線過(guò)濾46-47
• 3.4.3 車道線配對(duì)47-48
• 3.4.4 車道線后驗(yàn)算法48-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 4 彎道檢測(cè)與重建50-59
• 4.1 種子點(diǎn)提取和歸類50-51
• 4.2 彎道模型與參數(shù)求解51-57
• 4.2.1 近景模型參數(shù)的確定51-53
• 4.2.2 遠(yuǎn)景模型參數(shù)的確定53-57
• 4.3 車道模型的切換57-58
• 4.3.1 直道模型向彎道模型轉(zhuǎn)換57-58
• 4.3.2 彎道模型向直道模型轉(zhuǎn)換58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 5 系統(tǒng)預(yù)警策略分析59-63
• 5.1 劃定危險(xiǎn)區(qū)域59-61
• 5.1.1 劃定區(qū)域的方法59-61
• 5.1.2 危險(xiǎn)區(qū)域劃分61
• 5.2 危險(xiǎn)預(yù)警策略61-62
• 5.2.1 偏離判定條件61-62
• 5.2.2 偏離報(bào)警策略62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 6 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 論文總結(jié)63
• 6.2 論文展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況67-68
• 致謝68-69
• 附錄 關(guān)鍵技術(shù)算法實(shí)現(xiàn)的部分程序69-74

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 田炳香;鄭榜貴;吳晴;;高速公路車道線檢測(cè)與跟蹤算法研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2008年09期

2 葉慶;趙明輝;李菲;孫曉泉;;夜間車道線檢測(cè)與跟蹤算法研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2009年13期

3 余厚云;張為公;;直線模型下的車道線跟蹤與車道偏離檢測(cè)[J];自動(dòng)化儀表;2009年11期

4 余厚云;張為公;;基于動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域的車道線識(shí)別與跟蹤[J];工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置;2009年05期

5 劉富強(qiáng);張姍姍;朱文紅;李志鵬;;一種基于視覺(jué)的車道線檢測(cè)與跟蹤算法[J];同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

6 胡慶新;吳林成;顧愛(ài)華;;高速公路中搜索車道線的方法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年22期

7 高德芝;段建民;楊磊;楊喜寧;;應(yīng)用多階動(dòng)態(tài)規(guī)劃的車道線識(shí)別方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2011年08期

8 楊晶東;楊敬輝;樸松昊;;一種有效的車道線識(shí)別與偏道預(yù)警方法[J];控制工程;2011年02期

9 徐后杰;李會(huì)方;繆國(guó)鋒;;基于單目視覺(jué)的車道線分離警告算法研究[J];微處理機(jī);2011年03期

10 錢鷹;劉仕照;;分段切換車道模型在車道線識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年S2期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 畢雁冰;;提高車道線識(shí)別精度的一種方法[A];第三屆中國(guó)CAE工程分析技術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

2 楊廣林;苗冬霜;;結(jié)構(gòu)化道路車道線檢測(cè)與跟蹤算法[A];2005年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

3 劉曉龍;鄧志東;;基于全局與局部模型相互制約及具有模型不確定性評(píng)估的車道線檢測(cè)方法[A];2013年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2013年

4 張潔穎;王生進(jìn);丁曉青;;基于車輛軌跡的車道線檢測(cè)與劃分[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

5 余貴珍;李芹;王迪;;車輛智能化車道線跟蹤方法研究[A];第八屆中國(guó)智能交通年會(huì)優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C];2013年

6 李鋼;圣華;張仁斌;;基于LMedSquare選取最佳子集的車道線檢測(cè)算法[A];2009全國(guó)虛擬儀器大會(huì)論文集（二）[C];2009年

7 劉天輝;李飛;;車輛視覺(jué)導(dǎo)航中道路檢測(cè)算法研究[A];第十一屆沈陽(yáng)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)暨中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)發(fā)展與合作論壇論文集（信息科學(xué)與工程技術(shù)分冊(cè)）[C];2014年

8 孫曉軍;李華;;基于Facet模型的一種車道線提取方法[A];第八屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 杜明芳;基于視覺(jué)的自主車道路環(huán)境理解技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 陳軍;基于DSP的高速公路車道偏離報(bào)警系統(tǒng)研究[D];天津大學(xué);2010年

3 沈\

本文編號(hào)：292382