由于汽車數(shù)量劇增,交通事故頻發(fā)已經(jīng)成為當(dāng)前世界一大難題。在長(zhǎng)時(shí)間行車時(shí),人類駕駛員承擔(dān)負(fù)荷重,其生理和心理狀態(tài)容易波動(dòng),不能保持注意力集中,增加了交通事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。為提高駕駛安全性和舒適性,以車道線檢測(cè)與跟蹤技術(shù)為基礎(chǔ)的先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)成為近年來研究熱點(diǎn)。論文針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路,對(duì)基于主動(dòng)投票法的車道線檢測(cè)與跟蹤算法做了研究。主要工作如下:首先,對(duì)道路圖像進(jìn)行灰度化和中值濾波處理,利用逆透視變換得到車道線互相平行的俯視圖,設(shè)置感興趣區(qū)域減少干擾,使用直方圖均衡化進(jìn)行圖像增強(qiáng),降低亮度變化帶來的影響。分析了不同的邊緣檢測(cè)算子,分別從原理和實(shí)際應(yīng)用效果對(duì)比,確定選用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。使用Hough變換檢測(cè)邊緣圖中的直線,針對(duì)道路圖像特點(diǎn),通過對(duì)極角進(jìn)行約束,極大程度減少了Hough變換的計(jì)算量。提出了一種基于主動(dòng)投票法的車道線檢測(cè)算法,其主動(dòng)表現(xiàn)在每一根直線都被假設(shè)成車道線,將自身特點(diǎn)屬性作為車道線標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)其他直線進(jìn)行投票,根據(jù)總票數(shù)篩選出車道線。在車道線擬合穩(wěn)定后,利用卡爾曼濾波進(jìn)行車道線跟蹤,進(jìn)一步縮小感興趣區(qū)域,降低計(jì)算量,提高了算法的實(shí)時(shí)性,擬合出的車道線也更加精確。為了縮... 

【文章來源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

均值濾波效果圖

(a)ROI 區(qū)域示意 (b)真實(shí) ROI 區(qū)域圖 5 確定感興趣區(qū)域Fig5 region of interest established表 1 不同速度下道路設(shè)計(jì)最小轉(zhuǎn)彎半徑Table1 the minimum turning radius in road design for different speeds速度(km/h) 100 80 60 50 40 30(m)自由地形 1600 1000 600 400 300 150受限地形 650 400 300 200 150 85特別地形 400 250 150 100 70 40緣檢測(cè)檢測(cè)算法一般基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)。經(jīng)過均值濾波

Sobel算子邊緣檢測(cè)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于結(jié)構(gòu)化道路的車道偏離實(shí)時(shí)預(yù)警算法[J]. 高琪,馮燕,梁瑞波.  計(jì)算機(jī)仿真. 2018(09)
[2]基于感興趣區(qū)域模型的車道線快速檢測(cè)算法[J]. 錢基德,陳斌,錢基業(yè),陳剛.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]一種基于特征點(diǎn)投票統(tǒng)計(jì)的車道線快速檢測(cè)算法[J]. 時(shí)利,談東奎,王乃漢,袁寧,張一營(yíng).  汽車工程學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與最小二乘法的車道線檢測(cè)算法研究[J]. 賈會(huì)群,魏仲慧,何昕,李沐雨.  汽車工程. 2018(03)
[5]基于混合貝塞爾曲線模型的車道檢測(cè)算法[J]. 韓浩,王舜燕.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(03)
[6]基于改進(jìn)簡(jiǎn)單圖像統(tǒng)計(jì)算法的車道線識(shí)別[J]. 段建民,張?jiān)骑w,鄭榜貴.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(03)
[7]車道線實(shí)時(shí)檢測(cè)與偏離預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[J]. 李�？�,顧敏明.  光電子·激光. 2018(03)
[8]一種魯棒性的多車道線檢測(cè)算法[J]. 宣寒宇,劉宏哲,袁家政,李青,牛小寧.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(11)
[9]針對(duì)復(fù)雜路面虛線條件的車道線偏離預(yù)警[J]. 朱雨桐,劉華軍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(S1)
[10]一種基于邊緣點(diǎn)投影的車道線快速識(shí)別算法[J]. 陳無畏,蔣玉亭,談東奎.  汽車工程. 2017(03)

博士論文
[1]基于視覺的自主車道路環(huán)境理解技術(shù)研究[D]. 杜明芳.北京理工大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于路段傳輸模型的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)出發(fā)時(shí)間及路徑選擇模型[D]. 王超.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[2]危險(xiǎn)超車預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)及DSP實(shí)現(xiàn)[D]. 孫焱標(biāo).中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]基于車道線的路面標(biāo)志檢測(cè)識(shí)別研究[D]. 許媛媛.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[4]基于圖像的車道線檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 劉國(guó)榮.湖南大學(xué) 2014
[5]基于雙曲線模型的車道識(shí)別與偏離預(yù)警算法的研究[D]. 陳本智.湖南大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器視覺的車道偏離預(yù)警理論與算法研究[D]. 初雪梅.湖南大學(xué) 2013
[7]基于嵌入式平臺(tái)的H.264編碼器的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[D]. 李茜.西安電子科技大學(xué) 2012
[8]基于DSP的數(shù)字音效處理器設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[D]. 唐新燦.華南理工大學(xué) 2010
[9]車道線檢測(cè)在車道偏離預(yù)警中的應(yīng)用研究[D]. 圣華.合肥工業(yè)大學(xué) 2010
[10]MIMO-OFDM通信機(jī)中MIMO檢測(cè)算法及實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究[D]. 譚晉.電子科技大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3509852