車道偏離預(yù)警技術(shù)簡介-資料下載頁
2025-05-02 04:56本頁面
【正文】 處理和可行區(qū)域的建立三部分組成。圖像預(yù)處理 過程： 彩色圖像灰度化、灰度拉伸、邊界增強與邊界檢測、 用大律法求圖像閾值、 圖像二值化（ 把灰度圖像轉(zhuǎn)化為 黑白圖像 ） 。 圖 1. 原始車道圖像與車道圖像處理效果 1. 基于 hough變換的車道識別算法原理 霍夫變換 [30]是由霍夫于 1468年提出的一種用參數(shù)來檢測線性目標(biāo)的方法，它將原始圖像中給定形狀的曲線或直線變換到參數(shù)空間的一個點，即原始圖像中給定形狀的曲線或直線上的所有點都集中到參數(shù)空間的某個點上形成峰值。這樣，就把原始圖像中給定形狀的曲線或直線的檢測問題，變成了尋找參數(shù)空間中峰值的問題，也即把檢測整體特性（給定曲線的點集）變成檢測局部特性的問題 車道偏離識別方法 1 、 主要有基于道路模型與圖像信息結(jié)合的方法和僅基 于圖像信息來識別車道偏離兩種方法。 主要有基于道路模型與圖像信息結(jié)合的方法和僅基于圖像信息來識別車道偏離兩種方法。 目前基于道路模型與圖像信息結(jié)合的車道偏離警告系統(tǒng)采用的預(yù)警模型大致可分為：基于車輛在車道的當(dāng)前位置（ Car’s Current Position）、基于將來偏離量的不同（ Future Offset Difference）、基于車輛將橫越車道邊界的時間（ Time to Lane Crossing）。特點為是通過從圖像中提取有用信息作為特征量即車輛在車道中位置依靠精確定位車道線來獲取車輛與車道邊界的間距，簡單易行但建立路面、攝像機、車輛系統(tǒng)的幾何成像模型會受到攝像機的選取、光學(xué)鏡頭與攝像機的安裝位置、道路類型以及車輛型號尺寸等影響 僅基于圖像信息的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)采用的模型可分為：基于知識的道路場景感知（ KnowledgeBased Interpretation of Road Scenes）、基于對車輛在行駛中航向變化、車道夾角法。特點車道線與圖像平面坐標(biāo)軸夾角不會發(fā)生變化，不用進行攝像機的標(biāo)定，但由于外界環(huán)境復(fù)雜會出現(xiàn)識別錯誤的情況。 The End
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