基于机器视觉的车道线识别与预警

发布时间：2024-04-02 21:24

　　随着社会信息化、智能化的快速发展,汽车的使用率也在不断的上升,成了人们日常生活中不可或缺的交通工具。在其提供便利的同时,也带来了一系列的交通安全问题。提高车辆的安全驾驶性能和降低交通事故发生率,便成了当下急需解决的核心问题。因此,安全辅助驾驶系统应运而生,然而车道线识别与预警技术是其领域的一个重要的技术核心,对保障车辆的安全驾驶起着至关重要的作用。目前的车道线识别与预警技术的鲁棒性和精准度较低,特别在面对复杂路况下的检测过程中,由于车道线缺失、阴影区域过大、对比度低、异物遮挡等不利因素,给最终检测结果带来较多的漏检与误检,降低算法的检测精度,难以达到对车道线的实时检测和偏离预警。本文基于数字图像处理知识,通过对现有车道线识别与预警算法的深入研究,以实时视频数据为对象,提出了一套新的车道线识别与预警算法,具体研究内容如下:(1)首先进行摄像机标定,对目标区域进行精确定位,获取实时数据信息。然后通过预处理算法可以很好的对噪声进行抑制,同时对目标区域进行增强,利于后续车道线目标的特征提取和拟合。(2)车道线的检测与识别中,主要分为车道线区域检测和车道线识别两部分。车道线区域检测分为三个步骤:...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图9车道线识别

Hough变换的具体编程实现步骤为:首先选用一个二维数组类似的数据结构用来存储（ρ，θ）平面参数值，并将该数据结构初始化为0；然后对道路图像空间中（也就是(x,y)空间）的每一个像素点进行Hough变换，接着对上面使用的数据结构进行遍历，使用相应的遍历算法遍历所有的θ，计算出对应....

本文编号：3946225