隨著社會的迅猛發(fā)展和國民經(jīng)濟的逐步提高,汽車作為人們出行的代步工具基本普遍了各個家庭,出行安全也自然成了人們最關(guān)注的話題之一。根據(jù)調(diào)查顯示,絕大多數(shù)的交通事故都是由于駕駛員的錯誤駕駛所致。在這樣的道路交通背景下,智能交通應(yīng)運而生,智能交通系統(tǒng)有兩個重要的研究對象:汽車輔助駕駛與無人駕駛,其中汽車輔助駕駛系統(tǒng)作為駕駛車輛安全的保障,當發(fā)生偏離或者車輛即將相撞的時候能夠提醒司機,避免事故發(fā)生,而車道線的檢測作為車道偏離預(yù)警等輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分,有著重要的研究意義與價值。本文的主要工作內(nèi)容如下:1.先對所采集到的道路圖像進行預(yù)處理,包括灰度化、濾波平滑和邊緣檢測等,以消除噪聲干擾和減少背景帶來的復(fù)雜信息。在此基礎(chǔ)上,通過對比中值截距法和Hough變換的優(yōu)缺點,選用Hough變換。由于Hough變換包括標準Hough變換和累計概率Hough變換,因此對這兩種Hough變換分別進行算法仿真,并分析實驗結(jié)果。2.針對累計概率Hough變換的實驗結(jié)果進行進一步擬合。采用最小二乘法得到車道線擬合參數(shù),進而提取出車輛位置參數(shù)達到擬合的目的。然后,使用Kalman濾波算法對車道線進行跟蹤,以此來驗...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 智能交通系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 車道線檢測技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
    本章小結(jié)
第二章 圖像預(yù)處理
    2.1 引言
    2.2 圖像灰度化
    2.3 圖像濾波
        2.3.1 均值濾波
        2.3.2 高斯濾波
        2.3.3 中值濾波
    2.4 邊緣檢測
        2.4.1 幾種邊緣檢測算子
        2.4.2 幾種邊緣檢測算法對比
    2.5 感興趣區(qū)域選取
    本章小結(jié)
第三章 車道線檢測算法仿真
    3.1 引言
    3.2 車道線的模型建立
        3.2.1 透視投影變換
        3.2.2 直線模型的建立
    3.3 車道線的檢測算法
        3.3.1 中值截距法
        3.3.2 Hough變換
    3.4 Hough變換算法與仿真
        3.4.1 標準Hough變換
        3.4.2 累計概率Hough變換
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 檢測結(jié)果冗余處理
    本章小結(jié)
第四章 車道線擬合與跟蹤算法仿真
    4.1 引言
    4.2 車道線的擬合算法
        4.2.1 最小二乘擬合原理
        4.2.2 車輛位置參數(shù)的提取
        4.2.3 實驗結(jié)果分析
    4.3 車道線的跟蹤算法
        4.3.1 Kalman濾波算法的原理
        4.3.2 Kalman濾波跟蹤的過程
        4.3.3 基于Kalman濾波的車道線跟蹤原理
        4.3.4 實驗結(jié)果分析
    本章小結(jié)
第五章 車道線檢測算法測試與應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 不同路況下的測試結(jié)果
    5.3 車道線檢測在車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用
        5.3.1 車道偏離區(qū)域劃分
        5.3.2 車道偏離決策策略
    本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文
致謝



本文編號：3924527