基于單目視覺的車輛可行駛路面檢測(cè)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(jīng)成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)。由于道路狀況的復(fù)雜性和信息的多樣性，駕駛員的注意力不能時(shí)刻保持集中，導(dǎo)致交通數(shù)據(jù)的錯(cuò)失，嚴(yán)重者釀成交通事故。因此，作為智能車輛核心技術(shù)之一的路面檢測(cè)技術(shù)越來越得到關(guān)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(cè)技術(shù)的研究不僅可以幫助駕駛員獲取場(chǎng)景中路面區(qū)域的相關(guān)信息，也可以為其他輔助駕駛技術(shù)（如車道線識(shí)別，障礙物碰撞預(yù)警等）有效的提供保證。因此

2、路面檢測(cè)技術(shù)的研究是非常有必要的。本文結(jié)合應(yīng)用數(shù)學(xué)的有關(guān)理論，建立數(shù)學(xué)模型，提出一種基于單目視覺的路面檢測(cè)算法。
　　首先，基于路面平坦的假設(shè)，提出了基于平面單應(yīng)性原理的路面檢測(cè)，本文利用經(jīng)單應(yīng)性矩陣轉(zhuǎn)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(cè)路面。首先，獲得單應(yīng)性矩陣的過程中，需要路面部分的匹配特征點(diǎn)對(duì)，本文提出基于SVM（支持向量機(jī)）和LBP以及HOG特征的路面部分預(yù)識(shí)別算法，對(duì)分割的圖像塊提取特征進(jìn)行路面識(shí)

3、別，然后運(yùn)用SURF和Flann算法實(shí)現(xiàn)路面特征點(diǎn)的選取以及匹配，根據(jù)匹配點(diǎn)對(duì)求取單應(yīng)性矩陣，并通過RANSAC的優(yōu)化得到最終的單應(yīng)性矩陣結(jié)果。根據(jù)求得的單應(yīng)性矩陣做圖像變換并設(shè)置圖像窗口塊大小和閾值對(duì)單幀（即幀間）圖像進(jìn)行路面區(qū)域檢測(cè)。
　　然后，結(jié)合當(dāng)前幀和歷史幀信息做多幀信息融合，提出了一個(gè)融合歷史幀檢測(cè)信息的概率更新模型，完成對(duì)圖像的多幀融合路面檢測(cè)。
　　最后，通過對(duì)圖像的形態(tài)學(xué)修剪和道路邊界約束，合理填補(bǔ)檢測(cè)結(jié)果