基于雙目視覺的可行道路檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來針對(duì)室外場(chǎng)景的智能移動(dòng)設(shè)備研究愈演愈熱，交通安全問題已成為該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，而道路檢測(cè)技術(shù)無疑是其中的一大重點(diǎn)。道路檢測(cè)的主要目的是確定當(dāng)前環(huán)境的可行區(qū)域，提醒移動(dòng)設(shè)備沿著特定的邊緣躲避障礙，最終到達(dá)指定位置。目前道路檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的難點(diǎn)在于感知道路中的道路區(qū)域、道路線和障礙物，傳統(tǒng)方法利用的特征主要包括：顏色、紋理、邊緣和路標(biāo)等信息，然而由于道路環(huán)境的復(fù)雜多變，傳統(tǒng)特征已經(jīng)很難滿足實(shí)際項(xiàng)目中的各種需求。針對(duì)這一問題，本文提出基于雙

2、目視覺的可行道路檢測(cè)方法，在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上增加了道路視差信息，以此提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。
　　本文研究?jī)?nèi)容主要包括：
　　1．研究了基于圖像分割的道路區(qū)域檢測(cè)算法。先將圖像進(jìn)行超像素分割或均勻分塊，然后在分割的基礎(chǔ)上提取特征，利用雙目視覺的優(yōu)點(diǎn)在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上增加視差信息，以此提高分類器檢測(cè)精度，最后通過相鄰關(guān)系矩陣或二位直方圖進(jìn)行后處理，進(jìn)一步提高檢測(cè)精度。
　　2．研究了基于道路區(qū)域的道路線和障礙物檢測(cè)算法。利

3、用道路區(qū)域提取感興趣區(qū)域，提高直線檢測(cè)的效率，基于顏色差異、道路邊緣和道路線距離對(duì)道路線進(jìn)行分類，該算法可以有效地檢測(cè)出道路邊緣線和斑馬線。利用道路邊緣信息確定障礙物位置，通過視差值得到障礙物的距離信息，基于視頻幀間信息計(jì)算出障礙物的相對(duì)運(yùn)動(dòng)情況。最終將道路線和障礙物的檢測(cè)結(jié)果融合，確定了圖像中的可行道路。
　　3．搭建嵌入式開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)道路檢測(cè)?；贒M8168開發(fā)板搭建雙目視覺嵌入式硬件平臺(tái)，將本文算法移植