【導(dǎo)讀】Recognition2020屆電氣與電子工程分院專業(yè)自動(dòng)化學(xué)號(hào)20201773鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡

　　

【正文】 低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 論文的研究內(nèi)容 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石 家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorit hms of VisonbasedLane Recogniton 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 205173 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 當(dāng)智能車輛在公路高速行駛，視覺系統(tǒng)作為最重要的感知手段之一時(shí)，圖像在識(shí)別外界信息中扮演著重要角色，如何通過圖像提取車道線，目前有許多算法 ， 例如像素 掃描、模板匹配、霍夫變換和邊緣跟蹤等常用的車道線邊緣像素提取方法，其中像素掃描是普遍采用的一種提取方法，具有靈活、高效、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorithms of Vi sionbasedLane Recognition 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉 呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 在研究不同的算法在道路圖像的應(yīng)用過程中，圖像的預(yù)處理至關(guān)重要。首先對(duì)一些圖像 的 預(yù)處理算法，如圖像灰度化、圖像濾波、圖像邊緣增強(qiáng)等，用 MATLAB進(jìn)行仿真，比較它們的處理結(jié)果。因?yàn)?不同的預(yù)處理方法影響檢測的實(shí)時(shí)性和正確性，其中為了更多的利用彩色圖像提供的車道標(biāo)記線和瀝青路面色彩的信息，本設(shè)計(jì)用彩色通道提取法得到灰度化圖像。由于實(shí)際情況復(fù)雜多變，如遇到雨、雪天氣，因此加入椒鹽噪聲模擬實(shí)際情況 ，并 用各種常用的濾波模板處理圖像 。 從處理后圖像再現(xiàn)清晰度的效果中，選出最優(yōu)的 濾波方法。一般獲得的道路圖像中包含的信息都有車道線和路面兩種信息，而由于車道線作為圖像中的一種邊緣，根據(jù)邊緣的屬性，可以用差分算子將邊緣檢測出來。通過對(duì)常見的差分檢測算子和自定義的差分算子比較，可以看出后者更能增強(qiáng)車道線標(biāo)記部分。在圖像邊緣增強(qiáng)后，不僅車道線得到了增強(qiáng)，許多樹木、行人、車輛等也得到了增強(qiáng)，由此增加了許多虛假的邊界 。 為獲得更準(zhǔn)確的車道線邊界，本設(shè)計(jì)用融合邊緣和區(qū)域信息的方法定位車道線，并且與自適應(yīng)二值化圖像比較，可以 看 出前者克服虛假邊界的能力更強(qiáng)。最后，建立并提取車道線模型是最為關(guān)鍵的部分 ，本設(shè)計(jì)假設(shè)在結(jié)構(gòu)化道路上，智能車輛僅采集的是前方不遠(yuǎn)處的道路圖像，提出直線型車道線模型，而且該模型計(jì)算量小，在一定程度上能適應(yīng)車輛在高速行駛過程中對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。基于直線型車道線的假設(shè)，在圖像中提取特征直線時(shí)，用 hough 變換及其改進(jìn)的算法和中值截距法進(jìn)行提取。通過比較，改進(jìn)的 hough 變換 ——隨機(jī) hough 變換實(shí)時(shí)性最好，并且對(duì)其它圖像進(jìn)行檢測，一定程度上隨機(jī) hough 變換的魯棒性也符合要求。 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resear ch on Al gor ithms of VisionbasedLane Recogni tion 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 第 2 章 單目視覺系統(tǒng) 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resear ch on Al gor i t hm s of Vi si on basedLane Recogni t i on 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 引言 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorit hms of VisionbasedLane Recognit ion 209 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 為了準(zhǔn)確識(shí)別道路環(huán)境 ， 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)理應(yīng)獲得車輛前方道路的三維信息 ， 包括車輛與道路的位置關(guān)系和道路中障礙物信息。要正確的理解三維世界環(huán)境 ， 理論上應(yīng)該采用雙目或者多目視覺系統(tǒng) ， 但從立體視覺的角度來解決環(huán)境重建問題 ， 因?yàn)閺默F(xiàn)有的研究結(jié)果來看 ， 直接通過對(duì)圖像進(jìn)行三維恢復(fù)獲取環(huán)境信息有以下幾個(gè)方面的困難：首先 ， 計(jì)算量巨大。其次 ， 匹配點(diǎn)尋找困難。另外 ， 遮擋 問題。例如 ,左右視野的部分場景不匹配 、 左右視野環(huán)境光的不同都使得戶外環(huán)境下的基于像素的視野景物深度恢復(fù)困難重重 ， 如今的立體視覺研究者多數(shù)簡化了這些不利因素的影響 。 即使這樣，雙目或者多目視覺系統(tǒng)需要的計(jì)算量仍是比較大 的 ， 目前計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力還不足以滿足車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求 ， 因此雙目或者多目視覺系統(tǒng)一般用于復(fù)雜、未知環(huán)境下低速行駛的智能車輛，并且雙目或者多目視覺系統(tǒng)也會(huì)提高系統(tǒng)成本。對(duì)于道路檢測來說 ， 需要獲得道路方向和車輛與道路的位置關(guān)系 ，也沒有必要一定要完全理解整個(gè)三維世界環(huán)境。目前基于視覺 導(dǎo)航的智能車輛多采用單目視覺系統(tǒng)完成道路檢測及跟蹤 ， 而采用多目視覺系統(tǒng)完成道路上的障礙物檢測 。 當(dāng)采用單目視覺系統(tǒng)檢測道路時(shí) ， 由于從三維的世界環(huán)境轉(zhuǎn)換到圖像的二維信息 ， 在這個(gè)轉(zhuǎn)換過程中 ， 損失了三維環(huán)境中的深度信息 ， 而且這個(gè)過程是不可逆的 。通常為了從單目視覺系統(tǒng)中獲得道路的三維信息 ， 對(duì)此提出了一些合理的假設(shè) ， 如道路平坦假設(shè) 、 道路邊緣連續(xù)性假設(shè) 、 道路模型假設(shè)等。從國內(nèi)外實(shí)驗(yàn)情況來看 ，采用了一些合理假設(shè)后 ， 單目視覺系統(tǒng)進(jìn)行道路檢測是可行的。 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石 家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resear ch on Al gor ithms of VisionbasedLane Recogni tion 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 單目視覺導(dǎo)航系統(tǒng)成像模型 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algor ithms of VisionbasedLane Recogniton 209 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 2051773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 為了得到圖像中的像素和實(shí)際道路區(qū)域點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 ， 必須知道二維圖像信息和三維世界信息的關(guān)系模型。由于單目視覺系統(tǒng)損失了三維世界中的深度信息 ， 這個(gè)過程是不可逆的 ， 在實(shí)際應(yīng)用中 ， 根據(jù)需要作了一些假設(shè)和已知一 定的信息 ， 從而從二維圖像中估計(jì)出三維的道路信息 。 具體的做法如下：假設(shè)車輛前方的道路是平坦的 ,設(shè)定攝像機(jī)的安裝位置固定 (安裝的高度、俯視角、偏離角 )， 攝像機(jī)的固有參數(shù)為常數(shù) (攝像機(jī)焦距、孔徑張角 )。由于在道路檢測的過程中 ， 只需要得到道路延伸方向、車輛的偏移距離 ， 并不需要將道路的三維信息完全恢復(fù) ， 以上的假設(shè)是可以滿足實(shí)際需要的 。 在攝像機(jī)成像幾何模型中最常用最簡單的是線性模型 —— 針孔模型 [3]。 下面就攝像機(jī)成像模型進(jìn)行 介 紹 。 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基 于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resarch on Algorit hms of Vison basedLane Recognit on 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 攝像機(jī)成像的實(shí)質(zhì)是將三維道路場景信息變換成二維圖像信息 ， 這個(gè)變換可以用一個(gè)從三維空間 (3D)到二維空間 (2D)的映射如式 (21)： 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu) 秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorit hms of Vison basedLane Recognit on 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 ? ? ),(,: 23 yxzyxRRf ?? 來表示 。 上述的這種映射關(guān)系可以用透視投影針孔成像模型 來近似解釋 。 透視投影成像模型的特點(diǎn)是所有來自場景的光線均通過一個(gè)投影中心，它對(duì)應(yīng)于透視的中心。圖 21(a)中經(jīng)過投影中心 o 且垂直于圖像平面的直線為攝像機(jī)光軸 39。oo ， xyzo?為世界坐標(biāo)系， xyo?39。 為圖像平面坐標(biāo)系， f 為攝像機(jī)焦距 。 由幾何關(guān)系可知，世界坐標(biāo)系中的點(diǎn) p 經(jīng)投影中心 o 點(diǎn) 在圖像平面坐標(biāo)系中的投影點(diǎn)為 39。p ，可以看出其成像是倒立的。為了避免這種倒立圖像，現(xiàn)在假定圖像平面位于 Z 軸正半軸且與投影中心 o 的垂直距離為焦距 f 處，此時(shí)點(diǎn) p 經(jīng)投影中心 o 點(diǎn)在圖像平面坐標(biāo)系中的投影點(diǎn)為 39。p ， 如圖 21(b)所示，可以看出 39。p 位于點(diǎn) p 和點(diǎn) o 之間，其投影大小與 39。p完全相同，但是此時(shí)為正立的投影圖像，這種現(xiàn)象在計(jì)算機(jī)視覺中也稱為視網(wǎng)膜成像。 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Al gorithms of Vi sionbasedLane Recognition 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 (a) 透視投影倒立成像圖 (b) 透視投影倒立成像圖 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resarch on Algori thms of Vi si on basedLane Recogni t i on 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorithms of Vi sionbasedLane Recognition 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Algorithms of Vi sionbasedLane Recognition 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 圖 21 透視投影圖像 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢 業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Resarch on Algor i t hm s of Vi si on basedLane Recogni t i on 2020 屆 電氣與電子工程 分院 專 業(yè) 自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 20201773 鄉(xiāng)礁誦碉遭澤怨儈蜒咕低勺鑷犢狙根苦耍急凈咯芬奧墟來遇氓航磋烷巾縷命梅敲棉蝶榨猾漂瓷園杉呂濫沼臨照褥飽邑釘潭窩炊褒紛述詠緯寞汛龍岡 由于這種成像模型最簡單，計(jì)算量小，在作了一些假設(shè)之后，適應(yīng)于實(shí)際情況，因此本 設(shè)計(jì) 將單視目成像的針孔模型作為 二維圖像信息和三維世界 信息的關(guān)系模型 。 基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 優(yōu)秀畢業(yè)論文石家莊石家莊鐵道學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)基于視覺的車道線識(shí)別算法研究 Research on Al