汽車在非結(jié)構(gòu)化道路中的偏離檢測-全文預(yù)覽
【正文】 。邊界線是分隔物體與物體之間的線。圖像閥值化的目地是要按照灰度級(jí)，對(duì)圖像集合進(jìn)行一個(gè)劃分，得到的每個(gè)子集形成一個(gè)與現(xiàn)實(shí)景物相對(duì)應(yīng)的區(qū)域，使得各個(gè)區(qū)域內(nèi)部具有一致的屬性，而相鄰區(qū)域布局也有這樣一致屬性。邊緣檢測法首先檢測出圖像局部特征的不連續(xù)性，然后再將不連續(xù)的邊緣連成完整的邊界。 圖像分割的定義[2]圖像分割可以形式化定義如下：令有序集合R表示圖像區(qū)域（像點(diǎn)集），對(duì)R分割是將R分成若干個(gè)滿足下面5個(gè)條件的有序非空子集:(1) 、(2) 、(3) 、(4) 、(5) 、是連通區(qū)域式中， 是對(duì)集合 中所有元素的邏輯謂詞，即屬性或特征均一性準(zhǔn)則，是空集。第4章 圖像處理 圖像分割 圖像分割的作用圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，也是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，在實(shí)際中得到了大量的應(yīng)用。經(jīng)過高斯濾波后的圖像和中值濾波似乎沒有什么不同，但是后期的處理會(huì)有很大的不同，高斯濾波去除了攝像頭和上傳時(shí)候電子系統(tǒng)對(duì)圖像所產(chǎn)生的噪聲，中值濾波去除了圖像中的脈沖噪聲。f(x+1,y1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]。rowhigh=m1。)。 hg(x,y)=exp((u^2+v^2)/(2*pi*delta^2))。 高斯濾波高斯濾波源程序：close allclear all%生成高斯平滑濾波模板%hg=zeros(3,3)。k2=medfilt2(b,[5,5])。39。所以系統(tǒng)選擇中值濾波對(duì)攝像頭上傳來的數(shù)字圖像進(jìn)行去噪處理。線性濾波器主要有均值濾波、線性加權(quán)濾波、倒數(shù)梯度加權(quán)濾波。但脈沖噪聲遠(yuǎn)大于高斯噪聲。圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理最基本方法之一。脈沖噪聲是一種不連續(xù)的噪聲，最主要是外界的干擾所引起的。 、絕大多數(shù)灰度級(jí)集中在20~125的范圍內(nèi)，但均衡化后圖像的對(duì)比度有很大的提高。subplot(1,2,1),subimage(a)subplot(1,2,2),subimage(b) 。Matlab中源程序?yàn)椋篴=imread(39。當(dāng)汽車在道路上行駛時(shí)候，攝像頭按照一定的拍照頻率對(duì)汽車前方的道路進(jìn)行拍照，并把拍下來的數(shù)字圖像上傳到系統(tǒng)的車載計(jì)算機(jī)。相對(duì)于結(jié)構(gòu)化道路，非結(jié)構(gòu)化道路的檢測很難。而非結(jié)構(gòu)道路一般是指越野環(huán)境道路、鄉(xiāng)村道路或者一些結(jié)構(gòu)化較低的道路等。主要對(duì)汽車在非結(jié)構(gòu)化道路中行駛時(shí)的偏離檢測。 第2章 系統(tǒng)介紹 設(shè)計(jì)思路根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，約有44%的汽車事故與汽車偏離車道行駛有關(guān)，主要原因是駕駛員注意力不集中或者疲勞駕駛而造成汽車的無意識(shí)偏離。 膨脹與腐蝕處理 圖像在經(jīng)過濾波和邊緣檢測后，仍存在一些噪音，為了使后續(xù)的處理更加容易，減少車道標(biāo)志線在檢測過程中受噪聲的干擾，matlab圖像處理采用了先膨脹后腐蝕的處理過程來消除遺留噪音。為了有效地進(jìn)行圖像描述和分析，往往需要先將圖像劃分成若干個(gè)有意義的區(qū)域。 主要研究內(nèi)容 攝像頭的相關(guān)參數(shù)在攝像頭相關(guān)參數(shù)中包括攝像頭的內(nèi)參、外參。攝像頭將汽車前方的實(shí)時(shí)道路通過拍照，然后向車載計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。在由于非結(jié)構(gòu)化道路的道路區(qū)域和非道路區(qū)域難以區(qū)分，所以針對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路的道路檢測技術(shù)尚處于研究階段。國外車道偏離預(yù)警系統(tǒng)有:AURORA系統(tǒng)；AutoVue系統(tǒng)；Mobileye_AWS系統(tǒng)；Driver Support System系統(tǒng)。如果駕駛者打開轉(zhuǎn)向燈，正常進(jìn)行變線行駛，那么系統(tǒng)不會(huì)做出任何提示。無論是現(xiàn)在汽車中的ACC主動(dòng)巡航系統(tǒng)還是自動(dòng)剎車系統(tǒng)等輔助系統(tǒng)，處理的都是車輛行駛時(shí)縱向上的問題，而當(dāng)車輛發(fā)生橫向上的位移時(shí)，它們是無能為力的。很多事故的發(fā)生是因?yàn)轳{駛員疲勞后無意識(shí)偏移而發(fā)生事故，所以如果偏移檢測系統(tǒng)在這時(shí)候向駕駛?cè)藛T發(fā)出預(yù)警就可以大大降低事故的發(fā)生率。 而且隨著技術(shù)的發(fā)展和人們對(duì)于駕駛安全性和舒適性要求的不斷提高。而在側(cè)翻車禍中車道偏離是最主要的原因。車禍給人們帶來很大的傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。汽車已經(jīng)是現(xiàn)代社會(huì)中人們工作、生活不可缺少的一部分?？諝馕廴?，噪聲污染，能源的緊缺等很多的問題，可是最煩惱的問題還是生命的問題，就是車禍的問題。目 錄第1章 緒論 1 研究意義 1 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 1 研究的關(guān)鍵技術(shù) 2 圖像的獲取 2 圖像的處理 2 預(yù)警系統(tǒng) 3 主要研究內(nèi)容 3 攝像頭的相關(guān)參數(shù) 3 圖像的處理 3 3 3 3 膨脹與腐蝕處理 3 車道標(biāo)志線識(shí)別與跟蹤 3 預(yù)警系統(tǒng) 4 建模與仿真 4第2章 系統(tǒng)介紹 5 設(shè)計(jì)思路 5 非結(jié)構(gòu)化道路的理解 5第3章 圖像收集與預(yù)處理 6 6 圖像的灰度化 6 7 噪聲消除 8 中值濾波 8 高斯濾波 9 11第4章 圖像處理 12 圖像分割 12 圖像分割的作用 12 圖像分割的定義 12 圖像分割的方法 12 閥值分割法 13 邊緣檢測 13 區(qū)域分割法 15 形態(tài)學(xué)修正 15 膨脹 15 腐蝕 15 開運(yùn)算 15 閉運(yùn)算 16 邊緣檢測 16 灰度梯度算子 16 Roberts算子 16 Sobel算子 17 Laplace算子 19 幾種算子的比較和選擇 20 Hough變換 21第5章 判斷是否偏離并預(yù)警 22 各種道路情況的討論 22 判斷是否發(fā)生偏移并預(yù)警 31 基于simulink的仿真 32 另一條道路的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 33總結(jié) 35致謝 36參考文獻(xiàn) 3725 / 28第1章 緒論 研究意義從1886年德國著名的戴姆勒－奔馳汽車公司的創(chuàng)始人：卡爾汽車給我們帶來了很大便利的同時(shí)也帶來了很大的煩惱。越來越多的汽車走進(jìn)普通人家的家庭。我國每年都超過10萬人在車禍中傷亡。在平時(shí)開車時(shí)候受到側(cè)風(fēng)、爆胎等影響時(shí)候汽車可能會(huì)發(fā)生側(cè)翻。所以車道偏離系統(tǒng)的存在將減少很多車禍的發(fā)生，減少不必要的人員和財(cái)產(chǎn)損失。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是一種通過報(bào)警的方式輔助駕駛員減少汽車因車道偏離而發(fā)生交通事故的系統(tǒng)。 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀車輛輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)不斷的發(fā)展。這種系統(tǒng)的作用就是在車輛偏離車道時(shí)，傳感器檢測到車頭前方兩側(cè)的分道線發(fā)生了變化，就會(huì)迅速判斷這個(gè)變化是否來自于駕駛者的真實(shí)意愿。在對(duì)車輛控制介入程度更高的
語文相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1