基于视觉的车道线识别算法研究毕业论文.docx
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基于视觉的车道线识别算法研究毕业论文
毕业设计
基于视觉的车道线识别算法研究
ResearchonAlgorithmsofVision-based
LaneRecognition
毕业设计任务书
题 目
基于视觉的车道线识别算法研究
学生姓名
学号
班级
专业
自动化
承担指导任务单位
电气与电子工程分院
导师
姓名
导师
职称
讲师
一、主要内容
利用MATLAB对车道线识别算法进行仿真研究,并从仿真的结果中,提出具有一定实时性和鲁棒性的识别算法。
二、基本要求
1、研究车道线识别中的几种算法;
2、软件编程,找出最优的算法;
3、算法具有一定的实时性、鲁棒性。
三、主要研究方法
1、车道图像预处理算法,如灰度化,滤波。
2、正确获取车道线像素的区域生长法。
3、基于模型假设的车道线提取算法。
四、应收集的资料及参考文献
1、MATLAB图形图像处理、图像分析,数字图像处理等书籍.
2、道路识别算法相关的网上资料。
五、进度计划
1、第1周—第3周收集资料,完成开题报告;
2、第4周—第8周初步确定算法;
3、第9周—第13周软件编程,MATLAB调试仿真,完成论文;
4、第14周—第15周整理论文,准备答辩。
教研室主任签字
时 间
2009年2月16日
毕业设计开题报告
题 目
基于视觉的车道线识别算法研究
学生姓名
学号
班级
专业
自动化
一、本课题的研究背景、国内外研究现状
随着城市化的发展和汽车的普及,交通环境日趋恶劣,交通拥挤加剧,交通事故频发,交通问题已经成为全球范围内人们普遍关注的社会问题。
基于21世纪信息和计算机技术的高速发展,对待道路交通问题上,人们越来越倾向于依靠高科技寻求解决之路,世界各国都竞相开展智能车路系统和智能交通系统。
随之,智能车辆导航的概念应运而生。
在车辆视觉导航系统中最为关键的技术就是计算机视觉,计算机视觉的主要任务是完成道路的识别和跟踪。
国内外许多学者对视觉导航进行了研究,有试图用双目或多目视觉完成导航任务,但面临的最大难点是不能较好的解决多目视觉系统的匹配问题且设备的成本较高;也有致力于单视目视觉技术的研究,但其方法缺少实时性;有尝试用三维重建的方法识别车道线,但由于其算法复杂度高难以满足实时性的要求。
提高算法实时性和鲁棒性是目前急需解决的问题。
二、主要工作和所采用的方法、手段
根据对车道线识别算法的要求,研究几种算法的实时性和鲁棒性,并且用软件编程,仿真算法在道路图像中的检测效果,在众多算法的研究中,提出具有一定实时性和鲁棒性的识别算法。
并用语言实现该算法,得到仿真结果。
在算法选定中,通过对比实验仿真的结果,可以看出用彩色通道提取法灰度化道路图像更能增强车道标记线的白色部分,融合沥青路面区域信息和车道线边缘信息获取车道线像素点,具有克服虚假边界的优点。
最后,通过简化车道线模型,提出直线型车道线模型假设,并用hough变换及其改进算法和中值截距法提取车道线,分别通过MATLAB仿真得到实验结果。
三、预期达到的结果
通过对算法的研究,预期提出的最优算法在结构化道路的情况下能够检测出车道线,同时具有一定的实时性和鲁棒性。
指导教师签字
时间
2009年3月10日
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺:
所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名:
日 期:
指导教师签名:
日 期:
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:
按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名:
日 期:
学位论文原创性声明
本人郑重声明:
所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:
日期:
年月日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:
日期:
年月日
导师签名:
日期:
年月日
注意事项
1.设计(论文)的内容包括:
1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)
2)原创性声明
3)中文摘要(300字左右)、关键词
4)外文摘要、关键词
5)目次页(附件不统一编入)
6)论文主体部分:
引言(或绪论)、正文、结论
7)参考文献
8)致谢
9)附录(对论文支持必要时)
2.论文字数要求:
理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括:
任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。
4.文字、图表要求:
1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写
2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画
3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印
4)图表应绘制于无格子的页面上
5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档
5.装订顺序
1)设计(论文)
2)附件:
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订
3)其它
摘要
目前,许多国家有计划地开展了视觉导航系统的研究,其中道路检测是视觉导航系统的重要组成部分,检测的精度直接关系到智能车辆行驶的安全性,因此备受关注。
本设计研究基于视觉的道路识别算法。
首先分析了已有的图像预处理算法,并根据本设计中图像处理的具体要求,选取了合适的图像预处理算法。
提出对获得的彩色图像,采用彩色通道提取法使其灰度化更能增强车道标记线的白色部分;根据车道线倾斜的特征,自定义差分模板处理灰度化后的图像,得到车道线的边缘;为了提高道路识别的实时性和抗干扰能力,论文提出了区域生长法,选取合适的种子点生长出路面区域。
然后,根据边缘和区域信息所表示的道路边界线,应该在空间上占据相同或相近的位置,论文提出用融合边缘和路面区域两种信息获取车道线像素点。
在获取车道线像素点后,论文采用直线道路模型假设作为约束条件,分别用hough变换及其改进算法和中值截距算法提取车道线,并用MATLAB对算法进行了仿真,得出了改进后的hough变换在车道线检测上具有较好的实时性和鲁棒性的结论。
关键词:
图像预处理彩色通道提取区域生长改进的hough变换
Abstract
RecenttheresearchonVisualnavigationsystemshavebeendevelopedinmanycountries.Andalane-detectionsystemisanimportantcomponentofmanyvisualnavigationsystems.Therehasbeenactiveresearchonthelane-detection,becauseitcloselyrelatestothesafetyofintelligentvehicles.Inthisthesis,theroadpositioningalgorithmsbasedonimageareresearched.Atfirst,thecurrentalgorithmsofimagepreprocessingareanalyzed.Bythespecificrequirementsoftheimageprocessinginthisthesis,theappropriatealgorithmischosen.Forexample,inordertogetagreylevelimagefromacolourone,weintroducedamethodcalledgettingfrommulticolorchannel.Astheresult,thewhitelineontheroadimagecanbeintensifiedstrongerthantheotherways.Thengiventhefeaturesofroadline,adifferencecyclostyleisdefinedtoextracttheedge.Atthesame,inordertoimprovethereal-timeperformanceofroadsandanti-jammingcapability,regionalgrowthwaysisintroduced,throughitwecanchoseaproperseedtogetaregionalroadimage.Thenedgeextractionandintegrationofregionalgrowthwayisusedtoidentifytheroadedgeaccordingtomarginalandregionalinformationshouldoccupyspaceinthesameorsimilarposition.Aftergettingtheroadlinepoints,straightroadmodelisconsideredastheconstraintsandthreealgorithms,suchashoughtransform,improvedhoughtransformalgorithmandmedianoftheinterceptsalgorithm,areestablishedforlinearfeatureextraction.ThenthereisacomparsionbetweentheiradvantagesanddisadvantagesbyusingMATLAB.Finally,aconclusionisdrawedthattheimprovedhoughtransformalgori
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- 关 键 词:
- 基于 视觉 车道 识别 算法 研究 毕业论文