主动安全相关的路面状况识别方法研究

发布时间：2021-12-19 10:56

　　现阶段的主动安全系统有着较大的局限性,开发人员多以良好路面条件标定系统,难以适应不同工况。路面状况对车辆的操纵稳定性和制动性能有很大影响,对行车安全密切相关,路面识别系统是定位于主动安全系统相关的子系统,准确的识别路面能有效扩大主动安全系统的工作范围,因此探究路面识别方法意义重大。本文采用了基于原因的图像处理识别路面和基于效应的车辆动力学响应估算路面附着系数的方法,完成了两种方法的独立运行和验证,并提出一种融合策略,能够将两种方法的识别结果融合起来,融合结果同时具备两种方法的优点。在基于图像处理识别路面方面,本文的识别流程为:输入原始图像后,第一个卷积神经网络对图像进行语义分割并提取图像中的路面区域,将提取的仅有路面区域的图像送至第二个卷积神经网络对路面进行分类,通过查表并结合车速将路面种类与附着系数对应起来,输出相应附着系数值和其他提醒信号。文章首先建立了图像识别法需要的数据集,并针对路面分类和语义分割的任务,对比、修改和训练了不同的神经网络模型,根据本文任务探究了卷积神经网络提高精度的训练方法和修改策略,探究了对识别系统精度的影响因素。最后编写代码,实现了对系统输入视频、直连摄像头... 

【文章来源】：重庆理工大学重庆市

【文章页数】：119 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

总体技术路线

小鹏G3车顶的可伸缩摄像机

非重叠曝光模式

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于BP神经网络的输电线路故障检测系统[J]. 肖欢,阳习党,朱威.  信息通信. 2019(04)
[2]基于深度学习的隧道裂缝识别方法[J]. 刘新根,陈莹莹,朱爱玺,杨俊,何国华.  广西大学学报(自然科学版). 2018(06)
[3]变附着系数路面的紧急避撞控制研究[J]. 汪,严明月,张佳佳,吴树凡,张凤娇,魏民祥.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(05)
[4]路面附着系数识别方法发展现状综述及展望[J]. 袁朝春,张龙飞,陈龙.  机械制造与自动化. 2018(02)
[5]基于路面识别的汽车紧急避撞控制算法[J]. 魏民祥,严明月,汪,张凤娇.  汽车安全与节能学报. 2017(04)
[6]基于机器学习的车辆路面类型识别技术研究[J]. 王世峰,都凯悦,孟颖,王锐.  兵工学报. 2017(08)
[7]基于支持向量机的路面图像分类方法[J]. 段瑗,李春书,闫尧.  河北农业大学学报. 2016(06)
[8]基于路面附着系数估计的汽车纵向碰撞预警策略[J]. 朱冰,朴奇,赵健,吴坚,邓伟文.  汽车工程. 2016(04)
[9]基于路面识别的汽车驱动力模糊滑模控制[J]. 赵健,张进,朱冰.  吉林大学学报(工学版). 2015(04)
[10]用于汽车稳定性控制的路面附着识别算法[J]. 李亮,朱宏军,陈杰,宋健,冉旭.  机械工程学报. 2014(02)

博士论文
[1]基于机器视觉路面状态识别关键技术研究[D]. 李虹.吉林大学 2009

硕士论文
[1]基于机器学习的手势识别技术研究[D]. 张迪.南京邮电大学 2019
[2]智能汽车的路面类型认知[D]. 李力.吉林大学 2019
[3]基于深度学习的视频中的人体姿态估计[D]. 赵昱文.宁夏大学 2019
[4]汽车AEB仿真控制算法优化及验证[D]. 吕章洁.重庆理工大学 2017
[5]基于支持向量机的路面状态视频图像识别技术研究[D]. 武洪强.北京交通大学 2017
[6]沥青路面潮湿与积水条件下典型车辆制动行为研究[D]. 张海泉.东南大学 2016
[7]基于实时路面附着条件的跟驰模型研究[D]. 龚节坤.哈尔滨工业大学 2015
[8]车辆自动紧急制动系统建模与仿真研究[D]. 郑杰.武汉理工大学 2015
[9]基于深度卷积神经网络的智能车辆目标检测方法研究[D]. 赵锟.国防科学技术大学 2015
[10]移动机器人路面识别技术的研究[D]. 高伟.河北工业大学 2014



本文编号：3544292