基于視覺的結(jié)構(gòu)化道路檢測算法研究.pdf

1、近年來，隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，現(xiàn)有的道路運(yùn)輸系統(tǒng)已不能滿足需要。各國政府和研究機(jī)構(gòu)將大量精力投入到智能交通系統(tǒng)的研究。其中汽車輔助駕駛和自主導(dǎo)航是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)?；谝曈X的道路檢測技術(shù)是智能車輛導(dǎo)航方法的研究熱點(diǎn)之一。經(jīng)過多年的發(fā)展，基于視覺的道路檢測技術(shù)已經(jīng)有了很大的進(jìn)步。目前，國內(nèi)外已有很多視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，但在系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、魯棒性和實(shí)用性方面尚不能滿足人們的要求。本文對基于視覺的結(jié)構(gòu)化道路檢測算法進(jìn)行了研究。 ⑴對結(jié)構(gòu)化

2、道路檢測技術(shù)的研究中所涉及到的圖像處理和目標(biāo)識別方法做了深入的研究和分析，介紹了圖像底層處理的基本原理及方法，并且說明了各種方法的特點(diǎn)。 ⑵對結(jié)構(gòu)化道路圖像的底層處理進(jìn)行了分析。通過分析攝像機(jī)模型，本文給出了一種逆透視變換方法。利用逆透視變換方法消除了圖像透視效果，這樣為之后的道路圖像底層處理提供了一個(gè)良好的基礎(chǔ)。根據(jù)逆透視變換圖片的標(biāo)志線特征和投影后圖像質(zhì)量特點(diǎn)，本文給出了道路標(biāo)志線模板增強(qiáng)方法和分段閾值化處理方法。

3、⑶分析了道路模型，采用了Hough變換對結(jié)構(gòu)化道路標(biāo)志線進(jìn)行擬合。并且提出了Hough變換擬合的改進(jìn)方法。利用優(yōu)化的閾值分割圖像和概率Hough變換提高了擬合速度，利用最小二乘法提高了擬合效果。通過Hough變換結(jié)合最小二乘法的方法進(jìn)行道路擬合，從而擺脫了固定道路模板的束縛，使得該算法對道路的適應(yīng)能力大大提高，提高了算法的魯棒性。 ⑷通過建立仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境對算法進(jìn)行了檢驗(yàn)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，分析了各種環(huán)境下的算法執(zhí)行結(jié)果，證明了上述算法的