特定场景辅助驾驶中的关键标识图像识别技术研究

发布时间：2024-05-31 05:31

　　车辆的辅助及自动驾驶系统是车辆智能化的一项基础研究内容,而道路标识线和道路标识识别是其中关键性的部分。在实际生活中,像港口这类区域有大量的运货需求,由于此区域车辆较为密集,可能使视野受限,造成交通事故。故在此本文结合实际工程的需要,以运货车、无轨电车、智能物流运行载具等这些特殊应用场景对辅助驾驶中的关键标识的识别进行了研究。本文利用摄像机拍摄前方道路情况,通过图像预处理、图像处理等方法对道路中心线进行检测和提取,同时对道路标识进行检测定位,分割出道路标识的区域,最后通过卷积神经网络对道路上标识进行识别。本文主要的研究内容如下:(1)首先介绍了道路标识线和道路标识的研究现状,随后分析了目前研究方法理论,设计了在特定场景下道路关键标识的模型,最终提出本文的总体设计方案。(2)随后开始对图像进行预处理操作,首先建立起摄像机模型并对其进行标定。然后使用逆透视变换技术将拍摄的图像转换成鸟瞰图,最后进行普通的图像预处理技术以消除外界影响。(3)待图像预处理完后,对直线的检测算法进行了分析比对,决定利用概率霍夫运算对道路中心线直线进行检测,最后对中心线进行了拟合。(4)对现有的圆形检测算法进行对比分...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1谷歌无人车国内关于辅助驾驶及智能驾驶的研究稍晚于欧美国家，开始于20世纪80年代

1绪论硕士学位论文21.2国内外研究现状针对车辆辅助驾驶技术方面的研究，国外开展的较早，尤其在智能车辆方面的研究可以追溯到20世纪70年代。时至今日，许多发达国家对智能驾驶技术的研发持续发力，并获取了许多核心技术的专利权，随之带来的经济效益也十分可观。其中较具代表性的有美国卡内基....

图1.2THMR-V型智能车

1绪论硕士学位论文21.2国内外研究现状针对车辆辅助驾驶技术方面的研究，国外开展的较早，尤其在智能车辆方面的研究可以追溯到20世纪70年代。时至今日，许多发达国家对智能驾驶技术的研发持续发力，并获取了许多核心技术的专利权，随之带来的经济效益也十分可观。其中较具代表性的有美国卡内基....

图1.3LeNet-5模型示意图

渴?菔淙耄?ü?蛄?来计算所得特征，因此处理图像数据仍需将图像向量化，由此带来的影响是空间相关信息会丢失。而且，传统ANN相邻两层神经元相互密集连接，参数量庞大，训练网络时易陷入局部最优解，或出现过拟合等问题。YannLeCun[23]首次采用“权值共享”、“局部连接”的思想，把....

图1.4AlexNet模型示意图[25]

硕士学位论文特定场景辅助驾驶中的关键标识图像识别技术研究5CNN调整参数过程的实现由反向传播（BackPropagation，BP）算法完成。BP算法由Werbos于1974年提出[24]，Rumelhart和McCelland率先于1986年将其应用到神经网络中，使得神经网络可....

本文编号：3985181