目前,無人駕駛已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點之一。而高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的研究,對于無人駕駛的實現(xiàn)具有重要的意義。傳統(tǒng)的車道線檢測算法,通常僅對單一的目標場景進行識別,且需要人工設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)進行特征提取。但是,面對城市道路的復雜環(huán)境,車道線的檢測往往同時受到光照、陰影遮擋等多種因素的影響,使得傳統(tǒng)算法的魯棒性不強。因此,本文針對這一缺陷對城市道路場景下的車道線檢測進行了研究,主要的貢獻如下:（1）對雙車道線進行檢測。提出了一種基于線性判別分析（LDA）的灰度化算法進行特征提取,和一種基于增加了混沌擾動的粒子群（PSO）算法進行車道線擬合。首先將高維的RGB（紅藍綠）彩色圖像通過最佳鑒別向量投影到低維的子空間,進而實現(xiàn)圖像的灰度化;然后通過混沌粒子群（CPSO）算法根據(jù)車道線特征,遍歷粒子取值范圍內(nèi)的空間,尋找適應(yīng)度函數(shù)最大的解;最后根據(jù)最優(yōu)解來獲得直線的參數(shù)。實驗結(jié)果表明,算法能夠?qū)崿F(xiàn)各種道路情況下的車道線檢測功能,驗證了其具有良好的魯棒性。（2）對多車道線進行檢測。首先,提出了一種基于FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）的改進模型進行車道線特征提取,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)像素級的車道線圖像分類... 

【文章來源】：河南工業(yè)大學河南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

ROI區(qū)域的確定濾波器的選取

LDA訓練圖示例

第二章基于混沌粒子群的雙車道線檢測16(a)左車道線特征(b)右車道線特征圖10邊長為3×3的車道線像素特征對于左車道線來說，正常情況下圖(a)特征比較明顯，對于右車道線來說圖(b)特征比較明顯。根據(jù)以上特征，可以得出適應(yīng)度函數(shù)表達式：111J,1，左車道線，右車道線naainbbinnMiTikbMiTi(2.20)式中，k,b為直線參數(shù)，α、β為像素塊兩個參數(shù)差值相應(yīng)的權(quán)系數(shù)。n為有效像素點的個數(shù)，這里取閾值為20，當n小于20時，認為該線不是車道線，函數(shù)值J(k,b)取0。將每個粒子的適應(yīng)度值與Pbest的值進行比較，如果大于該值，那么就更新Pbest。將此次迭代后的Gbest與上一次迭代后的Gbest進行比較。若此次得到的值更大，則更新Gbest；否則，停滯計數(shù)器次數(shù)加1，如果次數(shù)達到了T次，觸發(fā)外在干預(yù)，由混沌擾動更新Pbest的取值。Step4：確認下一次粒子將要移動的方向和速度：11122*DTDTDTDTkdkdkdkdgdkdVkVarPXarPX(2.21)11DTDTDTkdkdkdXXV(2.22)其中，kd=1,2,...,D,a1、a2為粒子的加速度,r是一個隨機數(shù)，取值范圍是[0，1],k為粒子的速度對下一次更新的影響值。從式(2.21)可以得到，影響粒子速度的因素有三個：慣性權(quán)數(shù)k，個體極值Pbest，全體極值Gbest。Step5：判斷迭代次數(shù)是否達到DTMax,若沒有繼續(xù)執(zhí)行Step3。否則，輸出最優(yōu)的直線的參數(shù)信息。在原圖像上根據(jù)最優(yōu)解得到的直線模型參數(shù)，擬合車道線。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]車道偏離預(yù)警中車道線識別算法研究[D]. 狄?guī)?河南工業(yè)大學 2013



本文編號：3492345