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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展和汽車保有量的急劇增加,交通安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻,行車安全問(wèn)題也越來(lái)越受到社會(huì)的重視。為提高車輛的整體安全性能,人們開始尋求能夠提高車輛安全性能的輔助駕駛系統(tǒng),而基于機(jī)器視覺技術(shù)的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是汽車輔助駕駛系統(tǒng)中關(guān)鍵部分。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)能夠在駕駛員處于疲勞狀態(tài)下注意力分散時(shí),導(dǎo)致車輛無(wú)意識(shí)的偏離車道時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào),提醒駕駛員及時(shí)調(diào)整車輛行駛狀態(tài),避免發(fā)生交通意外。本文針對(duì)基于機(jī)器視覺的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的車
2、道線檢測(cè)與跟蹤算法和車道偏離預(yù)警決策算法進(jìn)行研究和實(shí)現(xiàn)。
論文首先介紹本課題研究的背景及意義,然后對(duì)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的核心技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的研究發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行概述。本文的研究對(duì)象為結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境,為更好的提取車道線特征,對(duì)道路圖像預(yù)處理每個(gè)步驟的常用算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比和分析,選取一套適合本課題的道路圖像預(yù)處理算法:首先,設(shè)定圖像下半部分為靜態(tài)感興趣區(qū)域,采用加權(quán)平均法對(duì)圖像灰度化;然后,用中值濾波法去除噪聲,再用大津閾值法分割圖像;
3、最后,采用改進(jìn)的Sobel算子進(jìn)行車道線邊緣增強(qiáng)。
然后,建立車道線直線模型,采用一種基于先驗(yàn)知識(shí)的改進(jìn) Hough變換算法全局提取車道線;改進(jìn)車道線跟蹤方法,采用經(jīng)典 Kalman濾波算法預(yù)測(cè)車道線參數(shù),建立車道線動(dòng)態(tài)局部感興趣搜索區(qū)域,用最小二乘法對(duì)感興趣區(qū)域內(nèi)的車道線邊緣特征點(diǎn)進(jìn)行擬合,提取車道線參數(shù)。在車道線初始檢測(cè)階段和跟蹤階段選取不同的車道線檢測(cè)方法,保證車道線檢測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí),提高了車道線檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)
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