原文传递
基于视觉的车道线识别与偏离预警方法研究
| 论文题名： | 基于视觉的车道线识别与偏离预警方法研究 |
| 关键词： | 机器视觉;图像预处理;车道线检测;偏离预警 |
| 摘要： | 驾驶员在开车过程中,由于注意力不集中或者打瞌睡疲劳驾驶等原因,很容易造成车辆偏离原本行驶的车道而发生交通事故。车道偏离预警系统是一种通过报警的方法协助驾驶员避免车辆因车道偏移而发生交通意外的系统。系统可以智能的提供车道偏离警示,能够在汽车即将发生偏离车道的时候发出警报,给驾驶员提供足够的反应时间,极大减少了汽车因为车道偏离所引起的交通事故。 本文首先对车道偏离预警方法进行了现状分析,了解国内外对系统的研究现状。然后详细阐述了机器视觉系统的概念,使对系统的组成有所了解。进而对本系统软件的实现进行了需求分析和模块划分,为后续的系统详细设计奠定了基础。在软件系统开发中包括对获取的道路图像的预处理(图像灰度化、图像的平滑处理、图像的边缘检测、阈值分割等),达到去除干扰信息提高系统的准确性和实时性的效果。在完成了必要的图像预处理后,详细分析实现了车道线检测的不同方法,包括基于Hough算法的车道线检测、基于最小二乘法的车道线检测、改进的中值截距法的车道线检测,并对比了各个方法的实时性效果,选用了实时性较好的改进的中值截距法完成了本文的车道线检测及拟合。根据拟合的车道线方程并结合适当的参数选择确定了基于车辆在当前车道中的横向位置以及方向参数的车道偏离预警决策算法。 系统使用上述技术,结合道路行车图像对软件进行了测试,测试结果表明该软件能够检测各种道路和天气情况下的图像,实现了预期的功能。 |
| 作者： | 刘娜 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 郭兰英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
