车道线检测技术在智能交通系统中的应用研究

发布时间：2024-03-10 08:37

　　随着社会的迅猛发展和国民经济的逐步提高,汽车作为人们出行的代步工具基本普遍了各个家庭,出行安全也自然成了人们最关注的话题之一。根据调查显示,绝大多数的交通事故都是由于驾驶员的错误驾驶所致。在这样的道路交通背景下,智能交通应运而生,智能交通系统有两个重要的研究对象:汽车辅助驾驶与无人驾驶,其中汽车辅助驾驶系统作为驾驶车辆安全的保障,当发生偏离或者车辆即将相撞的时候能够提醒司机,避免事故发生,而车道线的检测作为车道偏离预警等辅助驾驶系统的重要组成部分,有着重要的研究意义与价值。本文的主要工作内容如下:1.先对所采集到的道路图像进行预处理,包括灰度化、滤波平滑和边缘检测等,以消除噪声干扰和减少背景带来的复杂信息。在此基础上,通过对比中值截距法和Hough变换的优缺点,选用Hough变换。由于Hough变换包括标准Hough变换和累计概率Hough变换,因此对这两种Hough变换分别进行算法仿真,并分析实验结果。2.针对累计概率Hough变换的实验结果进行进一步拟合。采用最小二乘法得到车道线拟合参数,进而提取出车辆位置参数达到拟合的目的。然后,使用Kalman滤波算法对车道线进行跟踪,以此来验...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外发展现状
        1.2.1 智能交通系统的国内外发展现状
        1.2.2 车道线检测技术的国内外发展现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 论文结构安排
    本章小结
第二章 图像预处理
    2.1 引言
    2.2 图像灰度化
    2.3 图像滤波
        2.3.1 均值滤波
        2.3.2 高斯滤波
        2.3.3 中值滤波
    2.4 边缘检测
        2.4.1 几种边缘检测算子
        2.4.2 几种边缘检测算法对比
    2.5 感兴趣区域选取
    本章小结
第三章 车道线检测算法仿真
    3.1 引言
    3.2 车道线的模型建立
        3.2.1 透视投影变换
        3.2.2 直线模型的建立
    3.3 车道线的检测算法
        3.3.1 中值截距法
        3.3.2 Hough变换
    3.4 Hough变换算法与仿真
        3.4.1 标准Hough变换
        3.4.2 累计概率Hough变换
        3.4.3 实验结果分析
    3.5 检测结果冗余处理
    本章小结
第四章 车道线拟合与跟踪算法仿真
    4.1 引言
    4.2 车道线的拟合算法
        4.2.1 最小二乘拟合原理
        4.2.2 车辆位置参数的提取
        4.2.3 实验结果分析
    4.3 车道线的跟踪算法
        4.3.1 Kalman滤波算法的原理
        4.3.2 Kalman滤波跟踪的过程
        4.3.3 基于Kalman滤波的车道线跟踪原理
        4.3.4 实验结果分析
    本章小结
第五章 车道线检测算法测试与应用
    5.1 引言
    5.2 不同路况下的测试结果
    5.3 车道线检测在车道偏离预警系统中的应用
        5.3.1 车道偏离区域划分
        5.3.2 车道偏离决策策略
    本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3924527