由于汽車數(shù)量劇增,交通事故頻發(fā)已經成為當前世界一大難題。在長時間行車時,人類駕駛員承擔負荷重,其生理和心理狀態(tài)容易波動,不能保持注意力集中,增加了交通事故發(fā)生的風險。為提高駕駛安全性和舒適性,以車道線檢測與跟蹤技術為基礎的先進駕駛輔助系統(tǒng)成為近年來研究熱點。論文針對結構化道路,對基于主動投票法的車道線檢測與跟蹤算法做了研究。主要工作如下:首先,對道路圖像進行灰度化和中值濾波處理,利用逆透視變換得到車道線互相平行的俯視圖,設置感興趣區(qū)域減少干擾,使用直方圖均衡化進行圖像增強,降低亮度變化帶來的影響。分析了不同的邊緣檢測算子,分別從原理和實際應用效果對比,確定選用Canny算子進行邊緣檢測。使用Hough變換檢測邊緣圖中的直線,針對道路圖像特點,通過對極角進行約束,極大程度減少了Hough變換的計算量。提出了一種基于主動投票法的車道線檢測算法,其主動表現(xiàn)在每一根直線都被假設成車道線,將自身特點屬性作為車道線標準來對其他直線進行投票,根據(jù)總票數(shù)篩選出車道線。在車道線擬合穩(wěn)定后,利用卡爾曼濾波進行車道線跟蹤,進一步縮小感興趣區(qū)域,降低計算量,提高了算法的實時性,擬合出的車道線也更加精確。為了縮... 

【文章來源】：安徽理工大學安徽省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

均值濾波效果圖

(a)ROI 區(qū)域示意 (b)真實 ROI 區(qū)域圖 5 確定感興趣區(qū)域Fig5 region of interest established表 1 不同速度下道路設計最小轉彎半徑Table1 the minimum turning radius in road design for different speeds速度(km/h) 100 80 60 50 40 30(m)自由地形 1600 1000 600 400 300 150受限地形 650 400 300 200 150 85特別地形 400 250 150 100 70 40緣檢測檢測算法一般基于圖像強度的一階和二階導數(shù)。經過均值濾波

Sobel算子邊緣檢測圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于結構化道路的車道偏離實時預警算法[J]. 高琪,馮燕,梁瑞波.  計算機仿真. 2018(09)
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[3]一種基于特征點投票統(tǒng)計的車道線快速檢測算法[J]. 時利,談東奎,王乃漢,袁寧,張一營.  汽車工程學報. 2018(03)
[4]基于神經網絡與最小二乘法的車道線檢測算法研究[J]. 賈會群,魏仲慧,何昕,李沐雨.  汽車工程. 2018(03)
[5]基于混合貝塞爾曲線模型的車道檢測算法[J]. 韓浩,王舜燕.  計算機工程與設計. 2018(03)
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[7]車道線實時檢測與偏離預警系統(tǒng)設計與研究[J]. 李福俊,顧敏明.  光電子·激光. 2018(03)
[8]一種魯棒性的多車道線檢測算法[J]. 宣寒宇,劉宏哲,袁家政,李青,牛小寧.  計算機科學. 2017(11)
[9]針對復雜路面虛線條件的車道線偏離預警[J]. 朱雨桐,劉華軍.  計算機應用. 2017(S1)
[10]一種基于邊緣點投影的車道線快速識別算法[J]. 陳無畏,蔣玉亭,談東奎.  汽車工程. 2017(03)

博士論文
[1]基于視覺的自主車道路環(huán)境理解技術研究[D]. 杜明芳.北京理工大學 2015

碩士論文
[1]基于路段傳輸模型的動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)出發(fā)時間及路徑選擇模型[D]. 王超.合肥工業(yè)大學 2018
[2]危險超車預警系統(tǒng)設計及DSP實現(xiàn)[D]. 孫焱標.中國科學技術大學 2014
[3]基于車道線的路面標志檢測識別研究[D]. 許媛媛.中國科學技術大學 2014
[4]基于圖像的車道線檢測與跟蹤算法研究[D]. 劉國榮.湖南大學 2014
[5]基于雙曲線模型的車道識別與偏離預警算法的研究[D]. 陳本智.湖南大學 2013
[6]基于機器視覺的車道偏離預警理論與算法研究[D]. 初雪梅.湖南大學 2013
[7]基于嵌入式平臺的H.264編碼器的優(yōu)化與實現(xiàn)[D]. 李茜.西安電子科技大學 2012
[8]基于DSP的數(shù)字音效處理器設計及實現(xiàn)[D]. 唐新燦.華南理工大學 2010
[9]車道線檢測在車道偏離預警中的應用研究[D]. 圣華.合肥工業(yè)大學 2010
[10]MIMO-OFDM通信機中MIMO檢測算法及實現(xiàn)技術研究[D]. 譚晉.電子科技大學 2008



本文編號：3509852