作為人工智能問題之母的“自動駕駛”一直處在人工智能浪潮的風口浪尖。根據調查顯示,目前所有的智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）中,自動泊車成為用戶最為迫切需要的智能駕駛輔助系統(tǒng)。但目前搭載自動泊車系統(tǒng)的量產車大都以超聲波作為車位檢測手段,由于超聲波檢測車位只能識別出兩端有車的車位而不能識別出路面上的停車位,因此在應用場景上具有很大的局限性。此外,現(xiàn)有的車位檢測算法大都采用傳統(tǒng)的圖像處理方法,算法精度低且魯棒性較差,因此至今沒有大規(guī)模應用到實際場景中去。隨著圖像處理技術的發(fā)展,全景環(huán)視系統(tǒng)慢慢成為中高端車型的標配,而以車載環(huán)視系統(tǒng)為基礎的車位線識別方法應用到自動泊車系統(tǒng)之中漸漸成為未來的發(fā)展方向,因此提高基于全景環(huán)視系統(tǒng)的車位識別精度對于完善自動泊車系統(tǒng)有著十分重要的意義。首先,本文采用Prescan軟件搭建場景并進行算法驗證,利用仿真軟件設置了四個大廣角魚眼攝像頭,搭建了多種復雜的場景來驗證環(huán)視拼接算法與車位識別算法的效果,并將采集到的數據作為應用深度學習進行感興趣區(qū)域提取的訓練樣本。其次,本文針對車載環(huán)視系統(tǒng)拼接時圖像配準流程復雜的問題進行了改進,針對雙經度模型算法流程中人工取點易產生精度誤... 

【文章來源】：湖南大學湖南省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

魚眼相機結構迭代示意圖

魚眼相機成像過程示意圖

枕形畸變示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于車載環(huán)視系統(tǒng)的圖像拼接技術研究[D]. 任維.北京工業(yè)大學 2015
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[5]車聯(lián)網智能車載終端的設計與實現(xiàn)[D]. 連猛.中北大學 2015
[6]圖像融合技術研究與應用[D]. 郭雄飛.中北大學 2014
[7]基于全景環(huán)視的道路交通標線檢測與識別方法研究[D]. 顧霄琳.上海交通大學 2014
[8]汽車全景環(huán)視系統(tǒng)的研究[D]. 程德俊.南京農業(yè)大學 2013
[9]基于DSP嵌入式平臺多路實時視頻拼接技術[D]. 周宇浩崴.上海交通大學 2013



本文編號：3616124