基于視覺的智能汽車道路檢測與預(yù)警算法的研究.pdf

1、經(jīng)濟和社會的快速發(fā)展，給人們的生活帶來了巨大變化，人們對汽車的需求量也越來越多。近年來，隨著汽車數(shù)量的迅速增長，交通事故頻繁發(fā)生。因此，為了更好的幫助駕駛員安全行車，避免交通事故的發(fā)生，開展以預(yù)防為主的智能汽車安全輔助駕駛技術(shù)顯得尤為重要。其中，基于視覺的車道線檢測與車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是目前智能汽車研究的熱點課題，也是實現(xiàn)汽車安全輔助駕駛功能的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　基于視覺的車道線識別與車道偏離報警系統(tǒng)的算法流程：首先，對采集的圖像進

2、行平滑處理，以消除圖像中的噪聲干擾；接著對圖像進行閾值分割和邊緣檢測，以減少背景的干擾，本文采用基于線段的區(qū)域增長法進行閾值圖像分割；然后，利用最小二乘法和Hough變換的方法對車道線特征進行提取，通過仿真比較選取適合本文車道線提取的最佳算法。最后建立車道偏離模型和車道偏離決策準則，實現(xiàn)車道的偏離預(yù)警功能。
　　本文的實驗條件是以全景視頻圖像為基礎(chǔ)，利用車載前方攝像頭拍攝的圖像算法的研究，實驗仿真結(jié)果表明算法是可行有效的，并且達到