MATLAB基于图像的弯道检测技术研究
时间:2018-05-30 15:24 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 摘要在自主车的视觉导航中，环境理解是核心技术.而弯道环境的检测，是一个非常重要的研究内容。如果无人车不能检测到弯道环境并减速的话，就可能带来很危险的后果。因此，弯道的自动检测是非常重要的。弯道检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点在于车辆行驶过程中遇到的复杂路面情况，图像中的路面信息经常会由于各种原因变得复杂化，如阴影、障碍物、不同的道路类型、车道两旁的背景等。本文的主要工作是基于图像，对弯道进行自动检测，主要使用边缘特征找到道路的边界点，并对边界点进行分析，采用的主要技术包括图像平滑、边缘检测、hough变换等。23515 关键词 弯道检测 图像分割 hough变换 边缘检测 毕业设计说明书（毕业论文）外文摘要 Title Curve Detection Based on The Image Abstract In the visual navigation of autonomous vehicles, understanding the environment is the core technology. Detected curves environment is a very important research. If the unmanned vehicle can not detect the curves environment and decelerate, then it may bring very dangerous consequences. Therefore, the automatic detection of the curve is very important. Curve detection is a complex and challenging mode detection problem, the main difficulty lies in the complexity of the road conditions encountered during vehicle traveling, road information in an image is often is often becomes complicated for various reasons, such as shadows, obstacles, different road types, background on both sides of the lane. The main work of this paper is automatic detection of curves based on image, mainly used to find the boundary edge feature points of the road, and to analyze the border point, the main technologies including image smoothing, edge detection, hough transform. Keywords Curve detection Image segmentation Hough transform Edge Detection 目录 1 绪论 1 1．1 概述 1 1．2 国内外研究现状 1 1．3 MATLAB简介 4 1．4 论文章节安排 5 2 论文的核心算法 5 2.1 图像预处理 5 2.2 图像平滑 6 2.3 边缘检测 7 2.4 Hough变换 8 3 设计与实现 12 3.1 边缘检测前的处理 12 3.2 边缘检测及开运算 13 3.3 Hough变换 14 3.4 弯道判断 16 4 实验结果及分析 16 4.1 环境 16 4.2 运行结果及分析 17 5 结论 19 致谢 19 参考文献 20 1 绪论 1．1 概述 弯道检测是无人车驾驶汽车的关键技术之一。无人驾驶汽车是智能汽车的的一种，是现代电子信息技术与现代汽车工业相结合的产物。上世纪70年代，美国等发达国家开始了无人车的研究，至今已取得突破性进展。我国也在1992年，由国防科技大学研制出了我国第一辆真正意义上的无人驾驶车辆。无人车的关键在于车内的以计算机为核心的智能驾驶系统，它集成了自动控制、传感技术、模式识别等复杂的高新技术。 弯道检测是指对于任意一幅给定的图像或者一组图像序列，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有弯道，如果是则返回弯道的基本轮廓和方向。弯道检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点在于车辆行驶过程中遇到的复杂路面情况，图像中的路面信息经常会由于各种原因变得复杂化。无人驾驶车辆前的空闲路面中出现的光照变化导致的阴影、道路上的障碍物、不同的道路类型、车道两旁的背景等都是图像检测时的难点。常见的道路检测方法使用进行像素级特征来描述道路以及把像素分成两个不同的组,即可行驶的道路和背景。 (责任编辑：qin) |