基于视频的ADAS车道检测系统的研究

发布时间：2020-04-20 03:58

【摘要】：中国目前的交通状况是事故量大、死亡率高,ADAS(高级驾驶辅助系统)和智能驾驶技术可以解决行车安全问题,但目前都没有大量普及应用,部分功能还处在研究阶段,且国内的研究现状落后于国外。车道检测系统是ADAS和智能驾驶里不可或缺的重要模块,所以很有必要对此进行研究。本文旨在研究一套可以实时绘制车道并可实现车道偏离预警(LDW)的车道检测系统。首先,对ADAS、智能驾驶和车道检测系统进行了分析,然后分析了本文研究的车道检测系统及面临的问题。其次,针对图像预处理、边缘检测、车道绘制、车道偏离预警功能模块进行了研究。在图像预处理模块,采用了特定系数的加权平均法进行图像灰度化。然后采用平滑滤波中的高斯滤波和直方图均衡化方法进行图像增强。在边缘检测模块,分析了边缘检测的技术原理,然后对比分析了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子,采用了改进的Sobel算子进行边缘检测。在车道绘制模块,提出了一种寻找消失点和感兴趣区域的方法,然后提出了一种候选点和代表点的思想以及车道线推算方法。在车道偏离预警模块,首先对比分析了CCP、FOD、TLC、EDF等现有的几种偏离预警算法模型,然后提出了一种中位线偏离预警算法,并进行了实验和结果分析。然后,针对系统软硬件实现方面:在硬件上主要从整体上进行了描述;在软件上,主要采用分层分模块的思想组织软件结构,由底层驱动层、车道检测中间件层和车道检测应用程序层三个模块构成,各模块之间通过API接口联系,每一部分各司其职,耦合性低。最后,在对系统进行测试时,先介绍了实验平台并分析了测试数据集,然后针对功能完整性、准确率、稳定性和多种路况进行测试。测试结果表明,该系统能够实现车道绘制和偏离预警功能且准确率高稳定性好。
【图文】：

杭州电子科技大学硕士学位论文tection）、注意力辅助系统（AttentionAuxiliary System,AAS）、自动泊车系统（Autorking）、自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)等，如图 1.1 所示。结合 V2I对基础设施通信）、V2V（车与车之间的通信）等技术以及高精度地图的使用，车联拓，其辅助功能将开拓得更深入、更细分、更全面，也将在各种应用场景下得到发挥正的无人驾驶方向更进一步[4-6]。

杭州电子科技大学硕士学位论文可分为两类：一类是 ADAS；另一类是无人驾驶，典型的例子为 Google 和百度的无人车。政策分析：各国新车评价规程对汽车安全需求不断提高，我国汽车工程学会受国家制造强国战略咨询委员会和工业信息化部委托，，发布的《中国无人驾驶技术旅行图报告》中提出我国无人驾驶“三步走”战略，提出了 2026-2030 年每辆车都应采用无人驾驶或辅助驾驶系统的目标。智能驾驶发展阶段如图 1.2 所示。
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6;TP391.41

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本文编号：2634122