基于單目視覺的車輛可行駛路面檢測的研究.pdf

1、近年來，隨著私人汽車持有量的增加和車輛的迅速普及，行車安全已經成為全球關注的熱點。由于道路狀況的復雜性和信息的多樣性，駕駛員的注意力不能時刻保持集中，導致交通數據的錯失，嚴重者釀成交通事故。因此，作為智能車輛核心技術之一的路面檢測技術越來越得到關注。作為輔助駕駛系統(tǒng)和無人駕駛系統(tǒng)的重要組成部分，路面檢測技術的研究不僅可以幫助駕駛員獲取場景中路面區(qū)域的相關信息，也可以為其他輔助駕駛技術（如車道線識別，障礙物碰撞預警等）有效的提供保證。因此

2、路面檢測技術的研究是非常有必要的。本文結合應用數學的有關理論，建立數學模型，提出一種基于單目視覺的路面檢測算法。
　　首先，基于路面平坦的假設，提出了基于平面單應性原理的路面檢測，本文利用經單應性矩陣轉換過的前一幀圖像路面部分與后一幀圖像路面部分重疊的原理來檢測路面。首先，獲得單應性矩陣的過程中，需要路面部分的匹配特征點對，本文提出基于SVM（支持向量機）和LBP以及HOG特征的路面部分預識別算法，對分割的圖像塊提取特征進行路面識

3、別，然后運用SURF和Flann算法實現路面特征點的選取以及匹配，根據匹配點對求取單應性矩陣，并通過RANSAC的優(yōu)化得到最終的單應性矩陣結果。根據求得的單應性矩陣做圖像變換并設置圖像窗口塊大小和閾值對單幀（即幀間）圖像進行路面區(qū)域檢測。
　　然后，結合當前幀和歷史幀信息做多幀信息融合，提出了一個融合歷史幀檢測信息的概率更新模型，完成對圖像的多幀融合路面檢測。
　　最后，通過對圖像的形態(tài)學修剪和道路邊界約束，合理填補檢測結果