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文檔簡介
1、目前,單目視覺導航系統(tǒng)中的道路檢測技術常用一個簡單的模型來描述道路的特征,如假設道路是在一個二維平面上,道路邊緣是平行的,道路是平坦的。當實際道路不滿足這些條件時,測得的車輛在道路中的位置將有較大的偏差。因此本文的主要目的是克服單一傳感器的缺陷,提高視覺導航中道路檢測算法的魯棒性、準確性以及實時性。
首先,通過大量研究,總結出目前所采用的單目視覺導航系統(tǒng)的缺陷,如無法得到車輛的深度信息,無法解決道路中的遮擋問題,等等。論文
2、從道路環(huán)境理解的角度出發(fā),建立立體視覺導航模型,提出運用圖像融合方法中的圖像匹配技術,來消除對道路的一般性假設,有效解決道路中的遮擋問題,保證行駛的安全性。
其次,在道路圖像預處理中,文中提出先對道路圖像閾值分割,在對二值化的道路圖像濾波,這種道路圖像預處理方法,與傳統(tǒng)的先濾波,再進行閾值分割的圖像預處理方法相比,具有速度快,效果明顯的特點。在道路圖像閾值分割時,提出循環(huán)迭代閾值分割方法,在各種道路環(huán)境下對道路圖像二值化,
3、都取得了較好的處理效果:在道路圖像濾波時,提出快速并行的中值濾波算法,這種方法與傳統(tǒng)的中值濾波算法相比,比較次數(shù)減少了近2倍,所以快速并行的中值濾波算法大大提高了濾波的速度;在道路圖像邊緣提取時,對各種微分算子的處理效果進行實驗分析對比,最后運用基于二階導數(shù)的Laplacian邊緣檢測算子進行邊緣檢測。
再次,對現(xiàn)有的視覺導航道路檢測算法進行分析研究,得到各種常見道路檢測算法的優(yōu)缺點,從而提出基于邊緣特征的道路檢測方法進行
4、道路檢測識別。道路圖像經(jīng)過預處理后,得到道路標識線的邊界特征,利用Hough變換進行車道標識線擬合。如果沒有擬合出車道標識線,或者擬合出的車道標識線與實際相差甚遠,則采用歷史幀的提取結果和當前幀的信息進行推導,得到正確的車道標識線位置參數(shù)信息。
最后,考慮車輛行駛的速度很快,相鄰兩幀圖像中車道標識線的位置不會發(fā)生突變。為此,建立梯形感興趣區(qū)域,對車道標識線進行跟蹤。本文通過建立仿真實驗環(huán)境,對算法進行了檢驗,結果表明,在識
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