2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著我國交通運輸業(yè)的快速發(fā)展和汽車保有量的急劇增加,交通安全問題日益嚴峻,行車安全問題也越來越受到社會的重視。為提高車輛的整體安全性能,人們開始尋求能夠提高車輛安全性能的輔助駕駛系統(tǒng),而基于機器視覺技術的車道偏離預警系統(tǒng)是汽車輔助駕駛系統(tǒng)中關鍵部分。車道偏離預警系統(tǒng)能夠在駕駛員處于疲勞狀態(tài)下注意力分散時,導致車輛無意識的偏離車道時發(fā)出報警信號,提醒駕駛員及時調(diào)整車輛行駛狀態(tài),避免發(fā)生交通意外。本文針對基于機器視覺的車道偏離預警系統(tǒng)中的車

2、道線檢測與跟蹤算法和車道偏離預警決策算法進行研究和實現(xiàn)。
  論文首先介紹本課題研究的背景及意義,然后對車道偏離預警系統(tǒng)中的核心技術在國內(nèi)外的研究發(fā)展現(xiàn)狀進行概述。本文的研究對象為結構化道路環(huán)境,為更好的提取車道線特征,對道路圖像預處理每個步驟的常用算法進行實驗對比和分析,選取一套適合本課題的道路圖像預處理算法:首先,設定圖像下半部分為靜態(tài)感興趣區(qū)域,采用加權平均法對圖像灰度化;然后,用中值濾波法去除噪聲,再用大津閾值法分割圖像;

3、最后,采用改進的Sobel算子進行車道線邊緣增強。
  然后,建立車道線直線模型,采用一種基于先驗知識的改進 Hough變換算法全局提取車道線;改進車道線跟蹤方法,采用經(jīng)典 Kalman濾波算法預測車道線參數(shù),建立車道線動態(tài)局部感興趣搜索區(qū)域,用最小二乘法對感興趣區(qū)域內(nèi)的車道線邊緣特征點進行擬合,提取車道線參數(shù)。在車道線初始檢測階段和跟蹤階段選取不同的車道線檢測方法,保證車道線檢測準確性的同時,提高了車道線檢測算法的實時性。實驗結

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