基于全景環(huán)視的道路交通標(biāo)線檢測(cè)與識(shí)別方法研究.pdf

1、道路作為城市的脈絡(luò),其信息的價(jià)值越來(lái)越明顯,無(wú)論是輔助駕駛還是GPS導(dǎo)航,抑或未來(lái)的無(wú)人駕駛車,都依賴于對(duì)道路的認(rèn)知。為了拓展現(xiàn)有地圖,豐富道路信息,本文對(duì)道路面上的多種信息進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別,主要包括車道線的檢測(cè)識(shí)別、路面交通標(biāo)志的檢測(cè)識(shí)別、基于視覺(jué)的車輛主運(yùn)動(dòng)估計(jì)等,具體有以下幾個(gè)方面的研究:
　　針對(duì)傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)感知范圍有限且容易受其它車輛遮擋問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一種基于車載環(huán)視和全景的環(huán)境感知系統(tǒng),其中環(huán)視系統(tǒng)由車輛周身四個(gè)魚(yú)眼相

2、機(jī)構(gòu)成,用于獲取近視野的當(dāng)前車道信息,避免了其它車輛遮擋導(dǎo)致的車道線檢測(cè)失敗;全景系統(tǒng)由一臺(tái)可以拍攝360度全景圖的相機(jī)構(gòu)成,用于獲取大范圍的多車道信息。經(jīng)標(biāo)定融合后兩個(gè)系統(tǒng)可以協(xié)同工作、信息互補(bǔ),最大限度地提供全面的道路信息,消除環(huán)境感知盲區(qū)。
　　針對(duì)當(dāng)前車道標(biāo)線檢測(cè)和類型識(shí)別問(wèn)題,本文提出了一種基于環(huán)視的方法。本文采用基于興趣區(qū)域的車道線提取方法進(jìn)行檢測(cè),該方法可以有效地對(duì)抗噪聲;對(duì)興趣區(qū)域內(nèi)的車道線進(jìn)行y方向直方圖統(tǒng)計(jì)和色

3、彩空間閾值劃分,以分析行車線的類型和顏色,識(shí)別結(jié)果通過(guò)決策濾波器濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文方法的可靠性。
　　針對(duì)多車道檢測(cè)問(wèn)題,本文提出了一種基于全景的多車道檢測(cè)方法。在環(huán)視獲得當(dāng)前車道寬度和行車線位置的基礎(chǔ)上,本文利用寬度不變假設(shè),采用像素搜索方法和外推方法對(duì)車道線像素進(jìn)行聚類,并用二次曲線擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在綜合情況下本文方法對(duì)多車道的檢測(cè)識(shí)別率較高。
　　針對(duì)路面交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別問(wèn)題,本文提出了一種基于滑動(dòng)窗口的標(biāo)

4、志檢測(cè)方法,并使用模板匹配和支持向量機(jī)進(jìn)行標(biāo)志識(shí)別。對(duì)于支持向量機(jī),本文對(duì)比了Zernike矩、小波矩以及傅里葉描述子三種形狀特征不變量,最后以效果最好的傅里葉描述子結(jié)合模板匹配方法實(shí)現(xiàn)標(biāo)志識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,建立在車道檢測(cè)基礎(chǔ)上的該方法能應(yīng)對(duì)多種路面交通標(biāo)志,準(zhǔn)確率較高。
　　針對(duì)實(shí)際交通環(huán)境中存在車輛干擾的問(wèn)題,本文單純依靠視覺(jué)方法,通過(guò)主運(yùn)動(dòng)估計(jì)實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)以排除干擾。由于環(huán)視圖像動(dòng)態(tài)信息少而灰度等級(jí)變化較弱,本文采用ICP