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时间:2019-03-11
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1、长安大学硕士学位论文基于图论的单目视觉路面识别技术研究姓名:叶轩申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:刘浩学20100527摘要智能运输系统是现代交通发展的方向,世界发达国家相继投入大量的资源进行开发和研究。其中,智能车辆技术是智能运输系统中重要内容,而基于视觉的道路导航技术则是其关键技术之一。本文着眼于视觉道路导航技术中道路路面识别技术,寻求一种快速、高效的算法,满足智能车辆高速运行的路面识别要求。本文通过单目视觉系统采集道路图像,算法运用基于图论的图像分割方法对道路图像进行分割处理,以实现道路区域检测,并通过建立的道路区域分块合并
2、法则对道路区域进行识别。基于道路区域检测结果,道路边线检测算法采用多项式模型,利用最d,-乘法对道路边线进行拟合。经试验表明,算法具有快速、可靠、灵活等优点。与传统的道路检测算法不同,本文所提出的算法不依赖于道路标线,对于一般算法无法适用的非结构化道路具有很好的检测效果。经过大量的试验表明,算法在多种道路类型、多种天气条件及复杂路面交通状况下都能得到很好的检测结果,具有很强的鲁棒性。同时,算法检测单帧图像平均耗时为26毫秒,具有较高的实时性,能够满足智能车辆实时运行的要求。关键词:图论、道路区域检测、道路边线检测、鲁棒性、实时性AbstractTh
3、eIntelligentTransportationSystem(ITS)isthedevelopmentdirectionofthemodemtransportation.TheworlddevelopedcountriesinvestlotsofresourcesintheareaofITSoneafteranother.TheautomaticvehiclecontroltechnologyisoneofthemostimportanttechnologiesoftheITS.Andthevision-basedroadnavigationt
4、echnologyisODeofthemostimportantpartsoftheautomaticvehiclecontroltechnology.ThisstudyisundertakentOfindarapidandhighly—efficientalgorithmtOsatisfythedemandoftheintelligentCartraveledata11i曲speed.Theroadimagesaregatheredbyamonocularvisionbasedinformationcollectsystem,andthenpro
5、cessedbygraphtheorybasedimagesegmentationalgorithm.Establishtheruleofmergenceofthesubblocksofthesegmentedroadimageandmergethesubbloksintotheroadarea.Basedontheresultoftheroadareadetection,theroadedgedetectionalgorithmusestheleastsquaremethodtOfittheroadedge.Theedgedetectionalg
6、orithmisrapid,reliableandflexible.Bedifferentfromthetraditionalroaddetectionalgorithm,thealgorithminthispaperisindependentoftheroadtrafficmarking.Itmaygetasatisfyingresultwhenwasappliedtotheunstructuredroad.ExperimentresultsprovethatthealgorithmCangetagoodresultintheconditiono
7、fvariousroadtypes,diverseweatherconditionsandcomplicatedtrafficconditions.Inaddition,thealgorithmisrapid.Thedetectingtimeofeachframeis26millisecond,Canmeettherequirementsofreal—timeoperationoftheintelligentvehicle.Keywords:graphtheory;roadareadetection;edgedetection;robustness
8、;real-timing论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文
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