随着中国经济实力和科学技术的飞速发展，汽车已成为人们日常生活中的一个重要组成部分。汽车在方便人们出行的同时也加重了交通安全问题。智能驾驶是近些年来的一个热门话题。人行横道线检测便是智能汽车的一个研究内容。本文的人行横道线检测是通过对道路图像进行处理， 来得到人行横道线信息。单目摄像机安装在汽车正前方，通过其采集汽车前方的道路图像。系统读取图像后进行图像预处理，包括图像灰度化、图像滤波、图像增强。之后对图像进行逆透视变换、二值化、双极性分析、图像融合。最后，对图像进行特征匹配，找出图像中的人行横道线信息。通过实际车载摄像机获取的图像检验，本文的算法能有效的检测出图像中的人行横道线。41515
毕业论文关键词 智能驾驶、道路图像、图像预处理、人行横道线检测
Title The Design and Implementation of Pedestrian CrossingDetection Algorithm
Abstract With China’s rapid development of economic and technology,cars have becomean important part in people’s daily life.It’s convenient to drive acar.At the same time,it aggravates the traffic safety problems.Over thisyears,the intelligent driving has been a hot topic.The detection ofpedestrian crossing is a prat of the intelligent driving research.In this article,the pedestrian crossing detection is used to get thepedestrian crossing information by processing the road image.There is amonocular camera in the front of the car,which is used to get the imagesof the road ahead.After get the image,the system does the imagepreprocessing,include image gray,image filtering,image enhancement.Thenthis article dose the inverse perspective transformation,imagebinarization,bipolar analysis and image fusion.At last,the system can getthe pedestrian crossing information by feature matching.Through inspect the processing results of images get from actual on-boardcamera, the algorithm in this article can detect the pedestrian crossingin the image effectively.
Keywords intelligent driving,road image,image preprocessing,detectionof pedestrian crossing
目 次
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究内容 2
1.4 论文结构 3
2 道路图像的预处理 5
2.1 图像的构成 5
2.2 图像的灰度化 6
2.3 图像的滤波 7
2.4 图像增强 8
3 人行横道线检测11
3.1 逆透视变换（IPM） 、双线性插值12
3.2 二值化14
3.3 双极性16
3.4 图像的融合18
3.5 特征匹配19
4 实验结果22
4.1 结果展示22
4.2 结果统计24
4.3 结果分析24
结论 28
致谢 29
参考文献3 0
1 引言1．1 研究背景近年来，由于中国经济的飞速发展以及汽车制造技术的提升，中国的汽车总量越来越多。2015年末，中国机动车总量为 2.79亿，平均每百户家庭就有 31辆私家车。日益增加的汽车总量对全国交通安全来说是一个巨大的挑战。仅 2014 年全国记录的交通事故就有196812 起，死亡58523 人，受伤211882 人[1]。科研人员也在努力寻找行之有效的方法来减少事故发生率。智能汽车，即是在普通车辆上加装了先进传感器、控制器、执行器，它们构成了一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能的综合系统[2]。完善而准确的智能汽车辅助驾驶系统将能自主的分析车辆的内外部因素，给出正确的决策，采取正确的操作，而不需要驾驶员持续的驾驶汽车，这将显著降低事故发生率。道路的颜色、纹理、道路边界和路面标志线是人们驾车的主要感知线索。智能汽车将会和驾驶员驾驶的车辆一起行驶在路面上，因此智能车辆可以依靠与人类相同的感知线索。尽管原则上可以有不同的基础设施分别标记给驾驶员和智能车辆（即一些道路标志来指导驾驶员驾驶，还有一些是专为智能汽车驾驶的基础设施） ，但是建造和文护双基础设施标记要求巨大投资。使用道路标线来作为智能驾驶的行为规则是比较常用的方法。道路标线检测作为智能汽车研究领域的一个重要组成部分，也一直深受重视【3】。中国已建有庞大的公路交通运输网，驾驶员驾驶汽车时，道路标线便是驾驶员最重要的驾驶规则。人眼接收到路面信息，根据道路标线，可以做出正确的判断，采取正确的操作。道路标线检测则是采取智能方式代替驾驶员，识别道路标线，然后将识别信息反馈给决策系统。 人行横道线有其自身的特征信息， 是重要的待检测道路标线之一。 人行横道线检测算法设计与实现:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_41595.html