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基于车载单目摄像头的高速公路自车行驶区域障碍物检测研究
| 论文题名： | 基于车载单目摄像头的高速公路自车行驶区域障碍物检测研究 |
| 关键词： | 高速公路;自车行驶区;障碍物检测;车载单目摄像头 |
| 摘要： | 交通事故数随机动车保有量增长而持续增长，交通安全问题得到关注。随计算机技术发展，交通行业的智能化发展已成必然，障碍物检测无疑是智能化交通中不可或缺的部分。通过分析现有障碍物检测方法中传感器通常受环境影响较大、检测范围有限、计算耗时长、价格高昂等问题，结合高速公路环境下行车速度快、图像中目标尺寸小、对实时性要求高、换道频率低等特点，充分考虑到车载单目摄像头机动性较强、投入成本较低等特点，提出了采用车载单目摄像头实现高速公路障碍物检测模型。现有障碍物检测模型中的检测范围通常与输入图像尺寸一致，或截取路面在输入图像中所占的图像下半部作为感兴趣区域，抑或是将所有路面区域定义为可行驶区域。考虑到换道行为对环境感知和车辆控制的要求较其他驾驶行为更高，具有复杂度高、危险性大的特点，高速公路环境中应尽量保持匀速行驶且尽量固定保持在一个正确车道行驶，避免驾驶人不必要的换道行为以提高交通安全性。因此本研究提出了自车行驶区域检测模型，在此基础上进行障碍物检测，旨在车辆行驶区域前方出现障碍物时标出并对驾驶人发出警示信息，为障碍物检测提供一种新的解决方案。论文的主要研究内容如下： （1）建立车辆自车行驶区域检测的全卷积神经网络模型。为减少发出不必要的预警信息，缩小检测感兴趣区域，提出一种基于全卷积特征提取、双线性插值上采样、融合低层和高层信息的跳跃结构的车辆自车行驶区域检测模型；模型选用修正线性单元为激活函数；并在激活函数前加入批归一化层；实验测试本模型准确性和实时性。 （2）建立高速公路障碍物检测模型。详细分析现有目标检测方法的原理及特点，为实现高速公路环境下的快速目标检测，采用多尺度特征检测方法；训练时将真值框与确定尺度及宽高比的默认框中与之交并比最大的一个进行匹配；通过实验，验证本模型检测效果。 （3）完成基于车载摄像头的高速公路自车行驶区域障碍物检测模型搭建与实验。为对基于上述算法搭建的障碍物检测模型进行可行性分析，考虑高速公路环境下道路实验的危险性，提出基于PreScan仿真平台搭建公路场景进行性能测试的方法，实验结果表明：该模型可以满足高速公路环境下障碍物检测的准确性和实时性需求。 |
| 作者： | 朱瑶 |
| 专业： | 载运工具运用工程 |
| 导师： | 袁伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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