基于机器视觉的汽车驾驶辅助系统研究

发布时间：2018-05-09 22:16

  本文选题：机器视觉 + 边缘检测　； 参考：《长春理工大学》2014年硕士论文

【摘要】：提出了利用机器视觉技术实现汽车驾驶辅助系统的研究方案。介绍了基于计算机视觉的车辆驾驶辅助系统的国内外发展情况。结合针孔成像原理及其透视模型,根据几何光学知识,推导出了道路平面坐标系与摄像机像平面坐标系之间的投影关系。对图像处理中的灰度化、滤波去噪,边缘检测和二值化进行了研究。通过大量对比实验,决定采用中值滤波、Sobel算子、迭代选择阈值分割法分别对道路图像进行去噪,边缘检测和二值化处理。提出了一种结合粒子滤波器和粒子群优化的新算法,得到了与输入图像相对应的全局最优解。汽车驾驶辅助系统可以利用该全局最优解的数据在多种道路条件下完成对车道线的探测,追踪和偏离预警。
[Abstract]:In this paper, the research scheme of vehicle driving assistant system using machine vision technology is put forward. This paper introduces the development of vehicle driving assistant system based on computer vision at home and abroad. Based on the principle of pinhole imaging and its perspective model, the projection relationship between the road plane coordinate system and the camera image plane coordinate system is derived according to the knowledge of geometry optics. The grayscale image processing, filter denoising, edge detection and binarization are studied. Through a large number of comparative experiments, it is decided to use median filter Sobel operator and iteratively select threshold segmentation method for road image denoising, edge detection and binary processing. A new algorithm combining particle filter and particle swarm optimization is proposed and the global optimal solution corresponding to the input image is obtained. The vehicle driving assistance system can use the data of the global optimal solution to detect track track and deviate from the warning system under various road conditions.
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U463.6;U495;TP391.41

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