基于单目视觉的道路感知技术研究与实现

论文摘要

随着现代经济的发展,城市化、汽车化的加快,迫切需要交通管理方法的现代化,这样就产生了对智能交通系统(ITS)的研究。车辆辅助驾驶是智能交通系统的重要组成部分,以其自主式车辆事故预警和行驶导航机制,在提高汽车的主动安全性能和减少交通事故方面有着广阔的应用前景。采用计算机视觉技术的辅助驾驶系统,由于探测范围的完整性和宽广性,具有优越的性价比,是辅助驾驶系统的重点发展方向之一。车载辅助驾驶系统旨在向驾驶员提供驾驶道路环境信息、碰撞预警等信息,在过去十几年里,基于视觉的道路感知技术被越来越多地应用于辅助驾驶系统中,因此研究道路的感知技术对车载辅助驾驶系统具有重要的意义。本文研究的内容是基于车载单目视觉的道路感知技术,研究内容分为三大部分,第一部分建立了3D空间道路成像模型,研究了基于道路模型的图像几何变换,成功地变换成了俯视图,实现了车道偏离警告系统(Lane Departure Warning System: LDWS)中自车在鸟瞰图进行车道的定位,并为其它算法如基于俯视图的车辆、车道识别等提供了基础。第二部分实现了采用基于Retinex算法对低对比度灰度图像的预处理,提出了使之用在特征提取中来提高对象的识别率。最后一部分重点研究了基于边缘的道路检测算法,总结了目前道路的主要检测算法,改进了基于链码的直线检测算法,设计和实现了一种车道线检测算法,从而检测出道路车道区域。实验结果表明该方法得到了较好的识别效果,很好地识别出了道路车道区域,从而为LDWS系统融合多种道路识别算法提供了重要的依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 智能交通系统（ITS）
• 1.1.1 ITS概述
• 1.1.2 ITS现状
• 1.1.3 ITS趋势
• 1.2 车辆辅助驾驶系统（DAS）
• 1.2.1 DAS应用
• 1.2.2 DAS意义
• 1.3 辅助驾驶系统研究的状况
• 1.3.1 国外研究状况
• 1.3.2 国内的研究现状
• 1.4 本课题研究的目的和意义
• 1.4.1 研究的目的
• 1.4.2 研究的意义
• 1.5 本文的主要工作
• 1.5.1 主要研究内容
• 1.5.2 论文的组织结构
• 第2章 道路成像几何变换算法研究
• 2.1 引言
• 2.2 目的和意义
• 2.3 摄像机成像模型
• 2.3.1 坐标系的建立
• 2.3.2 摄像机的成像过程
• 2.4 摄像机的标定
• 2.5 IPM变换算法
• 2.5.1 旋转矩阵
• 2.5.2 道路面投影关系模型
• 2.6 实验效果及分析
• 2.7 本章小结
• 第3章 道路图像预处理算法研究
• 3.1 引言
• 3.2 图像增强方法概述
• 3.3 经典的图像增强方法
• 3.3.1 直方图均衡化
• 3.3.2 对比度拉伸
• 3.4 Retinex理论概述
• 3.5 Retinex理论方法的实现
• 3.6 Retinex算法的发展及分类
• 3.7 基于中心/环绕Retinex的算法
• 3.7.1 单尺度的Retinex算法:Ssr（single-scale-retinex）
• 3.7.2 多尺度的Retinex算法:Msr（muti-scale-retinex）
• 3.8 实验结果及分析
• 3.9 本章小结
• 第4章 基于边缘的道路检测算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于视觉的道路检测技术概述
• 4.3 边缘检测算法
• 4.4 直线检测算法
• 4.4.1 基于链码的直线检测
• 4.4.2 算法流程图与测试效果
• 4.5 道路线过滤
• 4.5.1 道路方向
• 4.5.2 连接线
• 4.6 道路识别
• 4.6.1 车道方向主线识别
• 4.6.2 车道线识别
• 4.7 实验结果
• 4.8 本章小结
• 第5章 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢