基于單目視覺的車道識別與車輛識別技術研究.pdf

1、隨著我國高速交通系統(tǒng)的迅速發(fā)展,交通安全成為越來越重要的社會問題,引起了社會的普遍關注。因此,智能汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)已成為研究的前沿和熱點,在確保車輛行駛安全中發(fā)揮著至關重要的作用。 本文研究了基于單目視覺的汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)中的關鍵技術--車道識別和車輛識別技術。從理解車輛行駛環(huán)境的角度出發(fā),運用單目視覺技術對行駛車輛前景中的車道和前方目標車輛進行檢測,以獲取本車與當前車道的相對位置信息和方向信息,以及與目標車之間的距離信

2、息。文中在綜合設計了整個車道識別與車輛識別系統(tǒng)的同時,主要對處理算法進行了深入研究。 首先,提出一種基于統(tǒng)計特征的車道識別方法。針對車道的方向特征,采用了改進Sobel算子和最大類間方差法對原始圖像進行預處理。采用Hough變換法對車道進行初始檢測。利用統(tǒng)計預測法和Kalman濾波技術對車道進行實時跟蹤。該方法提高了系統(tǒng)的實時性和魯棒性。 其次,提出一種基于改進SUSAN算法的車輛識別方法。采用了自適應雙閾值法提取車輛底

3、部陰影；結合車道參數(shù)動態(tài)規(guī)劃車輛初始檢測區(qū)域,在該區(qū)域內采用改進SUSAN算法進行前方目標車輛邊緣檢測,準確定位車輛邊緣；在車輛跟蹤模塊中加入了Kalman濾波算法,提高了目標識別的連續(xù)性。 再次,提出一種實用的攝像機線性標定方法。該方法利用透視投影的交比不變性原理標定鏡頭的畸變系數(shù),基于攝像機成像的單應性矩陣及內部參數(shù)的基本約束,線性標定出其他攝像機參數(shù)。該標定方法簡單,容易實現(xiàn),只用到線性算法,避免了非線性算法可能遇到的不穩(wěn)

4、定性問題。 最后,在車道識別和車輛識別的基礎上,利用逆透視變換法實時測量本車與兩邊車道的位置關系,根據(jù)本文提出的車道偏離預警模型實現(xiàn)了車道偏離報警功能；同時,利用單目測距算法實時檢測本車與前方目標車的距離,實現(xiàn)了前車防碰撞報警功能。 進行了基于單目視覺的車道識別和車輛識別關鍵技術研究后,為了驗證系統(tǒng)效果,開發(fā)了仿真及實車實驗平臺,通過大量的實驗對系統(tǒng)的關鍵技術及整體性能進行了測試。結果表明,系統(tǒng)在不同光照、天氣、道路等條