基于形態(tài)特征的車(chē)道線檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，給人們的出行工具帶來(lái)了很大的變革，人們對(duì)汽車(chē)的需求量也越來(lái)越大。伴隨著汽車(chē)的普及，汽車(chē)行駛的安全問(wèn)題也日益突出。面對(duì)日益嚴(yán)峻的交通安全形勢(shì)，提高汽車(chē)安全性能、減少交通事故的發(fā)生成為人們的關(guān)注的焦點(diǎn)。開(kāi)展對(duì)智能交通系統(tǒng)的研究迫在眉睫，對(duì)確保車(chē)輛行駛安全起著重要的作用。
　　車(chē)道偏離預(yù)警技術(shù)是車(chē)輛安全輔助駕駛系統(tǒng)的研究方向之一，車(chē)道線識(shí)別是汽車(chē)行駛的重要標(biāo)識(shí)，所以對(duì)車(chē)道線識(shí)別和車(chē)道偏離預(yù)警的研究是智能輔助駕駛系統(tǒng)的

2、重要研究?jī)?nèi)容，本文從分析車(chē)道線的形態(tài)特征入手對(duì)車(chē)道線識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究并提取車(chē)道線識(shí)別的參數(shù)對(duì)進(jìn)行車(chē)道偏離預(yù)警。本系統(tǒng)的主要流程為:首先，對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、平滑濾波、圖像增強(qiáng)、二值化處理和邊緣修補(bǔ)等一系列必要的預(yù)處理，并利用道路區(qū)域和非道路區(qū)域之間存在的自然分界線，對(duì)圖像進(jìn)行自底向上的垂直二分掃描，提取出車(chē)道線的特征區(qū)域。其次，利用車(chē)道線特有的形態(tài)特征對(duì)特征區(qū)域進(jìn)行篩選過(guò)濾、合并擬合以及預(yù)測(cè)處理。然后，根據(jù)對(duì)前面圖像處理得到的識(shí)別信息，利

3、用序列圖像之間的相關(guān)連續(xù)性對(duì)后續(xù)圖像進(jìn)行跟蹤檢測(cè)，縮小了掃描范圍，減少了存在的干擾信息，提高了跟蹤識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。最后，利用提取已識(shí)別的車(chē)道線參數(shù)與車(chē)道偏離預(yù)警決策算法結(jié)合起來(lái)，再根據(jù)一定的參數(shù)指標(biāo)決定是否對(duì)車(chē)輛發(fā)出預(yù)警。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的基于形態(tài)特征的車(chē)道線識(shí)別算法可以較為準(zhǔn)確的識(shí)別出車(chē)道線，并且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻的跟蹤處理，利用提取已識(shí)別的車(chē)道線參數(shù)提出的車(chē)道偏離預(yù)警決策算法，能準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的檢測(cè)出發(fā)生車(chē)道偏離，具有較