基于车载环视系统的车位识别算法研究

发布时间：2022-02-09 01:27

　　作为人工智能问题之母的“自动驾驶”一直处在人工智能浪潮的风口浪尖。根据调查显示,目前所有的智能驾驶辅助系统（ADAS）中,自动泊车成为用户最为迫切需要的智能驾驶辅助系统。但目前搭载自动泊车系统的量产车大都以超声波作为车位检测手段,由于超声波检测车位只能识别出两端有车的车位而不能识别出路面上的停车位,因此在应用场景上具有很大的局限性。此外,现有的车位检测算法大都采用传统的图像处理方法,算法精度低且鲁棒性较差,因此至今没有大规模应用到实际场景中去。随着图像处理技术的发展,全景环视系统慢慢成为中高端车型的标配,而以车载环视系统为基础的车位线识别方法应用到自动泊车系统之中渐渐成为未来的发展方向,因此提高基于全景环视系统的车位识别精度对于完善自动泊车系统有着十分重要的意义。首先,本文采用Prescan软件搭建场景并进行算法验证,利用仿真软件设置了四个大广角鱼眼摄像头,搭建了多种复杂的场景来验证环视拼接算法与车位识别算法的效果,并将采集到的数据作为应用深度学习进行感兴趣区域提取的训练样本。其次,本文针对车载环视系统拼接时图像配准流程复杂的问题进行了改进,针对双经度模型算法流程中人工取点易产生精度误... 

【文章来源】：湖南大学湖南省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

鱼眼相机结构迭代示意图

鱼眼相机成像过程示意图

枕形畸变示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]宝马:远程3D环视影像[J]. 马宁.  产品可靠性报告. 2017(06)
[2]3D车载环视全景生成方法[J]. 刘冬,秦瑞,陈曦,李庆.  计算机科学. 2017(04)
[3]基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法[J]. 程梦娇,申夏晶,肖江剑,宋文祥.  光学学报. 2017(03)
[4]基于全景鸟瞰视图的障碍物检测方法研究[J]. 常嘉义,秦瑞,李庆,陈曦,徐坚俊.  计算机科学. 2014(S2)
[5]汽车360°多视角立体全景视频成像技术[J].   中国电子商情(基础电子). 2014(09)
[6]全景鸟瞰拼接图像的质量评价方法[J]. 常嘉义,秦瑞,李庆,陈大鹏.  计算机科学. 2014(06)
[7]车载环视拼接方法的研究[J]. 鲁斌,秦瑞,李庆,陈大鹏.  计算机科学. 2013(09)
[8]一种基于环视相机的自动泊车方法[J]. 王旭东,王春香,杨明,王冰.  上海交通大学学报. 2013(07)
[9]一种基于折反射相机的客车全景环视系统[J]. 迟瑞娟,赵木祯,王建强,张德兆.  哈尔滨工程大学学报. 2013(02)
[10]基于OpenCV的曲面全景投影算法研究[J]. 刘晓妮,卢奕南,杨华民,范静涛.  计算机仿真. 2011(02)

硕士论文
[1]超广角镜头的标定及其在车载环视系统中的应用[D]. 邹存宇.吉林大学 2016
[2]基于鱼眼相机的全景环视系统关键技术研究[D]. 刘祥峰.电子科技大学 2016
[3]基于车载环视系统的图像拼接技术研究[D]. 任维.北京工业大学 2015
[4]基于无人驾驶车辆的图像处理研究[D]. 谷庆广.广西科技大学 2015
[5]车联网智能车载终端的设计与实现[D]. 连猛.中北大学 2015
[6]图像融合技术研究与应用[D]. 郭雄飞.中北大学 2014
[7]基于全景环视的道路交通标线检测与识别方法研究[D]. 顾霄琳.上海交通大学 2014
[8]汽车全景环视系统的研究[D]. 程德俊.南京农业大学 2013
[9]基于DSP嵌入式平台多路实时视频拼接技术[D]. 周宇浩崴.上海交通大学 2013



本文编号：3616124