基于视频的高速公路护栏检测方法研究

发布时间：2023-03-19 16:17

　　随着交通事业的发展,交通拥堵与交通安全问题日益严重,智能交通系统成为解决这些问题的重要举措之一。在该领域的研究中,对车辆周围的交通环境进行感知是车辆做出决策和控制的基础。高速公路护栏检测系统是智能汽车环境感知的重要组成部分,在智能交通系统中起到了重要作用。现有基于视频图像的高速公路护栏检测算法,未充分考虑其固有的凹槽特征,且多采用单一特征的检测方式。本文在基于现有的高速公路护栏检测算法的基础上,从检测算法的实时性和智能汽车的实用性上考虑,充分挖掘护栏特有的特征,提出了基于视频的两种检测算法:基于可控制滤波器和基于多特征融合的护栏检测算法。本文完成的工作主要如下:1.本文通过对高速公路护栏检测研究的国内外现状进行分析,总结了现有护栏检测算法中存在的不足,提出了本文的研究课题,并详细阐述了本课题研究中采用的相关技术和算法。2.研究了一种基于可控制滤波器的高速公路护栏检测算法。首先采用可控制滤波器确定护栏的模板,并利用自适应模板的方法对护栏进行匹配,然后构建了高速公路护栏模型,通过拟合匹配结果获取模型参数,从而建立基于可控制滤波器的高速公路护栏检测算法。3.研究了基于局部二值模式(Local...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 智能车国内外研究现状
        1.2.2 高速公路护栏检测国内外研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 本文主要研究内容
第2章 相关技术分析
    2.1 可控制滤波算法简介
    2.2 特征描述算法简介
        2.2.1 LBP特征
        2.2.2 Haar特征
        2.2.3 HOG特征
    2.3 特征分类器简介
        2.3.1 K-means分类器
        2.3.2 SVM分类器
    2.4 数据降维算法简介
    2.5 本章小结
第3章 基于可控制滤波器的高速公路护栏检测算法研究
    3.1 构建基于逆透视变换的护栏模型
    3.2 初始化模板
    3.3 基于自适应模板匹配的检测算法
        3.3.1 匹配规则
        3.3.2 自适应模板匹配
    3.4 本章小结
第4章 基于特征融合的高速公路护栏检测算法研究
    4.1 基于特征融合的高速公路护栏检测算法流程
    4.2 特征训练集构建
    4.3 基于LBP特征与HOG特征的融合
    4.4 基于大小滑窗的护栏检测算法
    4.5 基于多项式的护栏模型拟合
    4.6 本章小结
第5章 高速公路护栏检测实验
    5.1 数据简介
        5.1.1 KITTI数据集
        5.1.2 POSS数据集
        5.1.3 Google数据集
    5.2 实验结果与分析
        5.2.1 评价标准
        5.2.2 算法有效性验证
        5.2.3 不同检测算法对比分析
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 课题总结
    6.2 课题展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3765560