資料介紹
針對無人駕駛技術(shù)中關(guān)于復雜車道線的檢測問題,本文提出了一種基于車道線的顏色梯度變化和視頻每幀圖像的關(guān)聯(lián)性的復雜車道線檢測算法。該算法通過梯度檢測的方法對原圖像進行邊緣像素提取,通過動態(tài)曲線的限制對所得的邊緣像素進行特征點提取,篩選出目標邊緣像素,去除非目標邊緣像素。最后通過曲線擬合檢測出車道線位置。通過現(xiàn)場實測表明,此算法最終能夠通過曲線擬合得到較為準確的復雜車道線的位置信息。同時,實測結(jié)果也說明了此算法相比于其他算法而言具有更好的是實時性和魯棒性。
隨著國內(nèi)交通領(lǐng)域和經(jīng)濟的飛速發(fā)展,汽車在人們生活中得到了廣泛的普及,隨之而來的卻是交通事故發(fā)生率不斷攀升,每年都有許多人由于駕駛中的疏忽大意喪生于交通事故中或給他人造成傷害。汽車給人們帶來便利的同時,也給人們的生命和財產(chǎn)帶來了巨大損失。經(jīng)汽車安全專家指出:約有50%的汽車交通事故是因為汽車偏離正常的行駛車道引起的,并且多發(fā)于復雜車道,例如彎道行駛。究其原因主要是駕駛員心神煩亂、注意力不集中或駕駛疲勞。由此,無人駕駛技術(shù)和智能駕駛輔助系統(tǒng)得到了飛速發(fā)展,大大降低了由于司機疲勞駕駛引起的交通事故率。本文研究的重點是復雜車道檢測算法,該算法在無人駕駛中應用廣泛,是其必不可少的一部分,廣泛應用于自動泊車、路徑規(guī)劃、自動避障等多個無人駕駛領(lǐng)域。
當前基于無人駕駛有關(guān)直道的車道線檢測技術(shù)日趨成熟,人們用不同的方法在直線檢測上取得了較好的成果。提出基于Snake 的車道線檢測方法,通過利用車道線消失點的結(jié)構(gòu)特征進行車道線檢測,并用Snake 方法對車道線進行迭代擬合;提出基于隨機抽樣一致性的車道線檢測方法,此方法利用車道線平行的結(jié)構(gòu)特征進行車道線檢測;中提出利用形態(tài)學圖像處理技術(shù),基于形態(tài)學變換的道路檢測方法,能夠應用形態(tài)學變換、Canny 邊緣檢測與Hough 變換檢測出直線道路車行道的邊緣線。
然而,現(xiàn)有的技術(shù)仍然無法準確的檢測復雜車道線以及非標準車道線,對復雜車道線及非標準車道線的檢測方法研究是無人駕駛中的一個難局。提出一種基于機器視覺的車道檢測與重建方法。采用鏈碼算法檢測分道線,用鏈碼來記錄車道線輪廓信息,再基于曲率模型的卡爾曼遞推估計方法來估計當前的車道線位置,同時用來預測和檢測下一時刻的車道線位置,并建立了車道數(shù)學模型。文獻[5]提出一種基于多特征信息融合優(yōu)化的魯棒性車道線檢測算法。首先構(gòu)建了基于二次曲線空間道路模型圖像中左右車道線數(shù)學模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及車道線結(jié)構(gòu)等多特征信息,構(gòu)造后驗概率函數(shù);最后采用基于免疫克隆策略的改進粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化車道線模型參數(shù),實現(xiàn)車道線提取。提出利用Hough 變換來實現(xiàn)對車道檢測的直道檢測。而對于彎道部分的檢測,通過統(tǒng)計較小區(qū)域的目標像素數(shù)目,設置感興趣區(qū)域(ROI)來判斷車道的彎曲方向,并在該方向上進行彎道像素的搜索,采用多段折線的方法對彎道部分進行重建。
實際道路狀況復雜多變,各種干擾因素加大了車道檢測的難度。國內(nèi)外學者對于不同的干擾因素已提出了諸多算法,例如針對交通場景中運動車輛的車道檢測方法、基于車載單色攝像機提供的圖像檢測和跟蹤車道的魯棒方法、基于可控濾波器進行車道檢測的方法、針對夜間的車道檢測算法。
當今現(xiàn)有的車道檢測算法實用性和魯棒性低,檢測復雜車道線及非標準車道線的準確度及魯棒性低,為了更好地解決這一問題,突破車道檢測的困局,本文基于視覺處理將多種算法進行融合,構(gòu)建了一個相對完善的視覺處理系統(tǒng),能夠有效地適用各種不同的行車環(huán)境,降低天氣、光照等因素對車道檢測的影響,通過實測與比較發(fā)現(xiàn)該方法提高了車道檢測的準確性、實用性和魯棒性。無人駕駛的技術(shù)難局在于感知周圍環(huán)境,車道檢測算法的進步對無人駕駛的發(fā)展起著不可忽視的推動作用。
- 基于多尺度融合SSD的小目標檢測算法綜述 9次下載
- 基于多級梯度特征的紅外圖像行人檢測算法 6次下載
- 基于最優(yōu)檢測門限的數(shù)據(jù)干擾能量檢測算法 7次下載
- 基于強化學習的偽裝攻擊檢測算法 5次下載
- 一種新型的動態(tài)混合數(shù)據(jù)競爭檢測算法 4次下載
- 基于輪廓篩選的車道線襝測方法綜述 3次下載
- 多因子判定與滲流模型相結(jié)合的裂縫檢測算法的詳細資料說明 13次下載
- 復雜場景下的口罩佩戴檢測算法 16次下載
- 基于長短時記憶網(wǎng)絡的自適應零速檢測算法 8次下載
- 使用小型Zynq SoC芯片實現(xiàn)實時車輛檢測算法的資料函數(shù) 2次下載
- 基于多因子判定與滲流模型相結(jié)合的裂縫檢測算法資料概述 13次下載
- 基于數(shù)字信號處理器的單車道車流量實時監(jiān)測算法 1次下載
- 基于DSP Builder的行車道檢測設計實現(xiàn) 0次下載
- 基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的交通事件檢測算法 26次下載
- 醫(yī)學圖像邊緣檢測算法的研究
- 無Anchor的目標檢測算法邊框回歸策略 908次閱讀
- 如何學習基于Tansformer的目標檢測算法 568次閱讀
- 關(guān)于邊緣檢測算子的實現(xiàn)原理 1303次閱讀
- 采用基于時間序列的日志異常檢測算法應用 1447次閱讀
- 淺談紅外弱小目標檢測算法 5470次閱讀
- 基于改進FCOS的鋼帶表面缺陷檢測算法 1394次閱讀
- 基于實時操作系統(tǒng)RTX51和AT89C52單片機實現(xiàn)智能交通燈的設計 3058次閱讀
- MATLAB的Sobel圖像邊緣灰度值檢測算法的詳細公式和實現(xiàn)資料概述 7564次閱讀
- SIGAI將為大家回顧行人檢測算法的發(fā)展歷程 4469次閱讀
- 如何利用步進梯形指令單流程編程實現(xiàn)的交通燈控制系統(tǒng)詳細資料概述 5821次閱讀
- 一種以50幀/秒進行端到端車道檢測的方法 5937次閱讀
- 行人檢測算法的發(fā)展歷程 9228次閱讀
- 基于yolo算法進行改進的高效衛(wèi)星圖像目標檢測算法 1.1w次閱讀
- 基于ACP平行視覺理論的車道線檢測系統(tǒng)設計 8345次閱讀
- 機器學習算法概覽:異常檢測算法/常見算法/深度學習 1.7w次閱讀
下載排行
本周
- 1HFSS電磁仿真設計應用詳解PDF電子教程免費下載
- 24.30 MB | 126次下載 | 1 積分
- 2H橋中的電流感測
- 545.39KB | 7次下載 | 免費
- 3雷達的基本分類方法
- 1.25 MB | 4次下載 | 4 積分
- 4I3C–下一代串行通信接口
- 608.47KB | 3次下載 | 免費
- 5電感技術(shù)講解
- 827.73 KB | 2次下載 | 免費
- 6從 MSP430? MCU 到 MSPM0 MCU 的遷移指南
- 1.17MB | 2次下載 | 免費
- 7有源低通濾波器設計應用說明
- 1.12MB | 2次下載 | 免費
- 8RA-Eco-RA2E1-48PIN-V1.0開發(fā)板資料
- 35.59 MB | 2次下載 | 免費
本月
- 12024年工控與通信行業(yè)上游發(fā)展趨勢和熱點解讀
- 2.61 MB | 763次下載 | 免費
- 2HFSS電磁仿真設計應用詳解PDF電子教程免費下載
- 24.30 MB | 126次下載 | 1 積分
- 3繼電保護原理
- 2.80 MB | 36次下載 | 免費
- 4正激、反激、推挽、全橋、半橋區(qū)別和特點
- 0.91 MB | 32次下載 | 1 積分
- 5labview實現(xiàn)DBC在界面加載配置
- 0.57 MB | 21次下載 | 5 積分
- 6在設計中使用MOSFET瞬態(tài)熱阻抗曲線
- 1.57MB | 15次下載 | 免費
- 7GBT 4706.1-2024家用和類似用途電器的安全第1部分:通用要求
- 7.43 MB | 13次下載 | 免費
- 8PADS-3D庫文件
- 2.70 MB | 10次下載 | 2 積分
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935113次下載 | 10 積分
- 2開源硬件-PMP21529.1-4 開關(guān)降壓/升壓雙向直流/直流轉(zhuǎn)換器 PCB layout 設計
- 1.48MB | 420061次下載 | 10 積分
- 3Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233084次下載 | 10 積分
- 4電路仿真軟件multisim 10.0免費下載
- 340992 | 191360次下載 | 10 積分
- 5十天學會AVR單片機與C語言視頻教程 下載
- 158M | 183329次下載 | 10 積分
- 6labview8.5下載
- 未知 | 81578次下載 | 10 積分
- 7Keil工具MDK-Arm免費下載
- 0.02 MB | 73804次下載 | 10 積分
- 8LabVIEW 8.6下載
- 未知 | 65985次下載 | 10 積分
評論
查看更多