基于雙目視覺的可行道路檢測方法研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來針對室外場景的智能移動設(shè)備研究愈演愈熱，交通安全問題已成為該研究領(lǐng)域的熱點，而道路檢測技術(shù)無疑是其中的一大重點。道路檢測的主要目的是確定當前環(huán)境的可行區(qū)域，提醒移動設(shè)備沿著特定的邊緣躲避障礙，最終到達指定位置。目前道路檢測技術(shù)發(fā)展的難點在于感知道路中的道路區(qū)域、道路線和障礙物，傳統(tǒng)方法利用的特征主要包括：顏色、紋理、邊緣和路標等信息，然而由于道路環(huán)境的復(fù)雜多變，傳統(tǒng)特征已經(jīng)很難滿足實際項目中的各種需求。針對這一問題，本文提出基于雙

2、目視覺的可行道路檢測方法，在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上增加了道路視差信息，以此提高檢測結(jié)果的準確度。
　　本文研究內(nèi)容主要包括：
　　1．研究了基于圖像分割的道路區(qū)域檢測算法。先將圖像進行超像素分割或均勻分塊，然后在分割的基礎(chǔ)上提取特征，利用雙目視覺的優(yōu)點在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上增加視差信息，以此提高分類器檢測精度，最后通過相鄰關(guān)系矩陣或二位直方圖進行后處理，進一步提高檢測精度。
　　2．研究了基于道路區(qū)域的道路線和障礙物檢測算法。利

3、用道路區(qū)域提取感興趣區(qū)域，提高直線檢測的效率，基于顏色差異、道路邊緣和道路線距離對道路線進行分類，該算法可以有效地檢測出道路邊緣線和斑馬線。利用道路邊緣信息確定障礙物位置，通過視差值得到障礙物的距離信息，基于視頻幀間信息計算出障礙物的相對運動情況。最終將道路線和障礙物的檢測結(jié)果融合，確定了圖像中的可行道路。
　　3．搭建嵌入式開發(fā)平臺，實現(xiàn)了移動場景下的實時道路檢測。基于DM8168開發(fā)板搭建雙目視覺嵌入式硬件平臺，將本文算法移植