基于單目視覺(jué)的車道識(shí)別與車輛識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國(guó)高速交通系統(tǒng)的迅速發(fā)展,交通安全成為越來(lái)越重要的社會(huì)問(wèn)題,引起了社會(huì)的普遍關(guān)注。因此,智能汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)已成為研究的前沿和熱點(diǎn),在確保車輛行駛安全中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。 本文研究了基于單目視覺(jué)的汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)--車道識(shí)別和車輛識(shí)別技術(shù)。從理解車輛行駛環(huán)境的角度出發(fā),運(yùn)用單目視覺(jué)技術(shù)對(duì)行駛車輛前景中的車道和前方目標(biāo)車輛進(jìn)行檢測(cè),以獲取本車與當(dāng)前車道的相對(duì)位置信息和方向信息,以及與目標(biāo)車之間的距離信

2、息。文中在綜合設(shè)計(jì)了整個(gè)車道識(shí)別與車輛識(shí)別系統(tǒng)的同時(shí),主要對(duì)處理算法進(jìn)行了深入研究。 首先,提出一種基于統(tǒng)計(jì)特征的車道識(shí)別方法。針對(duì)車道的方向特征,采用了改進(jìn)Sobel算子和最大類間方差法對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。采用Hough變換法對(duì)車道進(jìn)行初始檢測(cè)。利用統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法和Kalman濾波技術(shù)對(duì)車道進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。該方法提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性。 其次,提出一種基于改進(jìn)SUSAN算法的車輛識(shí)別方法。采用了自適應(yīng)雙閾值法提取車輛底

3、部陰影；結(jié)合車道參數(shù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃車輛初始檢測(cè)區(qū)域,在該區(qū)域內(nèi)采用改進(jìn)SUSAN算法進(jìn)行前方目標(biāo)車輛邊緣檢測(cè),準(zhǔn)確定位車輛邊緣；在車輛跟蹤模塊中加入了Kalman濾波算法,提高了目標(biāo)識(shí)別的連續(xù)性。 再次,提出一種實(shí)用的攝像機(jī)線性標(biāo)定方法。該方法利用透視投影的交比不變性原理標(biāo)定鏡頭的畸變系數(shù),基于攝像機(jī)成像的單應(yīng)性矩陣及內(nèi)部參數(shù)的基本約束,線性標(biāo)定出其他攝像機(jī)參數(shù)。該標(biāo)定方法簡(jiǎn)單,容易實(shí)現(xiàn),只用到線性算法,避免了非線性算法可能遇到的不穩(wěn)

4、定性問(wèn)題。 最后,在車道識(shí)別和車輛識(shí)別的基礎(chǔ)上,利用逆透視變換法實(shí)時(shí)測(cè)量本車與兩邊車道的位置關(guān)系,根據(jù)本文提出的車道偏離預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)了車道偏離報(bào)警功能；同時(shí),利用單目測(cè)距算法實(shí)時(shí)檢測(cè)本車與前方目標(biāo)車的距離,實(shí)現(xiàn)了前車防碰撞報(bào)警功能。 進(jìn)行了基于單目視覺(jué)的車道識(shí)別和車輛識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究后,為了驗(yàn)證系統(tǒng)效果,開(kāi)發(fā)了仿真及實(shí)車實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及整體性能進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明,系統(tǒng)在不同光照、天氣、道路等條