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基于机器视觉的车道线检测和识别技术的研究与实现
| 论文题名： | 基于机器视觉的车道线检测和识别技术的研究与实现 |
| 关键词： | 车道线;检测技术;识别技术;机器视觉;图像处理 |
| 摘要： | 随着社会的不断进步，汽车的使用越来越普遍，逐渐成为人们生活中必不可少的交通工具，但是伴随着的道路交通安全问题也逐渐引起了社会的普遍关注。提高汽车安全性能、减少交通事故的发生是我们目前面临的一个比较严峻的问题。因此，智能交通辅助驾驶系统应运而生，此系统对保障车辆的安全行驶起着非常重要的作用。 车道线是车辆在行驶中最主要的标识之一，也是道路中最基本的标志。基于机器视觉的车道线检测和识别是车辆安全辅助驾驶系统的研究方向之一。本文对机器视觉采集来的视频进行研究，提取每一帧图像的车道线信息，利用参数进行车道偏离预警。本系统的主要流程为:首先，针对采集的图像进行预处理操作，过滤掉图像中大量的干扰信息，预处理包括图像灰度化、滤波平滑、图像增强、二值化处理和边缘修补。经过预处理后，对图像进行特征区域提取。根据车道线自身的特点确定筛选条件对特征区域进行筛选过滤，并采用最小二乘法对筛选后的特征区域进行拟合，识别出图像中的车道线。序列图像的信息之间具有相关连续性，因此可以用前一帧识别的车道线来预测下一帧车道线，得到预测区域即感兴趣区域，这样可以减少扫描范围，提高系统的实时性，实现车道线的跟踪识别，并利用得到的一些参数指标决定是否对车辆发生预警。与此同时，行驶在道路上的车辆不可避免的会发生一些突发状况，又或者由于光照等原因导致车道线提取不完整，因此本文做了一些修补工作，保证系统的鲁棒性。 实验结果表明，本文提出的算法能够比较准确的识别出车道线，并且可以实现对机器视觉的跟踪处理，具有较好的准确性和实时性。 |
| 作者： | 孙思思 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 王剑 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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