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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)今社會(huì),一方面,隨著城市化的進(jìn)展及汽車的普及,交通環(huán)境日趨惡劣,交通擁擠加劇,交通事故頻發(fā),交通問題已經(jīng)成為全球范圍令人困擾的嚴(yán)重問題;另一方面,計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展日新月異。在這種背景下,將各種先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用到汽車工程中,來(lái)減少交通事故,提高運(yùn)輸效率,減輕駕駛員的工作負(fù)荷,以及提高車輛在緊急情況下的應(yīng)急反應(yīng)能力成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。因此,基于圖像的視覺導(dǎo)航研究在汽車自動(dòng)駕駛中日益受到重視。
計(jì)算機(jī)視覺
2、系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛研究中主要起到環(huán)境探測(cè)和辯識(shí)的作用。環(huán)境的探測(cè)和辨識(shí)主要包括對(duì)道路邊界、行駛標(biāo)識(shí)線、行駛周圍環(huán)境和行車狀態(tài)標(biāo)志符及交通符號(hào)的探測(cè)和識(shí)別。因此,道路邊界的識(shí)別問題是基于圖像的視覺導(dǎo)航技術(shù)的核心問題之一。
本文以道路圖像序列為研究對(duì)象,主要對(duì)道路圖像中的道路邊界識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究和改進(jìn),并提出了新的方法。
針對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路,本文首先根據(jù)一定的區(qū)域擴(kuò)散規(guī)則,得到區(qū)域的粗分割結(jié)果。然后,基于Snakes
3、模型具有良好的目標(biāo)邊界表示能力,本文以粗分割的結(jié)果為初始邊界線,使用Snakes算法搜索真實(shí)的道路邊界。但是傳統(tǒng)的Snakes算法耗時(shí)嚴(yán)重,無(wú)法滿足高速行駛中的車輛對(duì)道路檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。因此,本文提出了新的算法以滿足實(shí)時(shí)性要求。
針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路,本文提出了基于快速直線段提取的道路標(biāo)識(shí)線識(shí)別算法。首先在分析現(xiàn)有直線檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)鏈碼直線檢測(cè)算法,結(jié)合結(jié)構(gòu)化道路圖像中道路標(biāo)識(shí)線存在的固有特征,逐級(jí)篩選出有用特征,最后
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