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文檔簡(jiǎn)介
1、目前智能汽車的兩個(gè)研究的熱點(diǎn)是視覺導(dǎo)航系統(tǒng)和汽車防撞預(yù)警系統(tǒng),而這兩個(gè)系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的部分就是車道線檢測(cè)和道路識(shí)別。在介紹機(jī)器視覺在智能車輛中的應(yīng)用和比較幾種常用的車道識(shí)別方法后,本文主要研究了機(jī)器視覺在汽車前方車道識(shí)別中的應(yīng)用。
本文首先分析了圖像預(yù)處理,圖像預(yù)處理包括對(duì)RGB彩色圖像灰度化,灰度圖像直方圖和直方圖均衡化,用中值濾波對(duì)圖像進(jìn)行濾波等技術(shù)。在圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上提出了選擇感興趣區(qū)域,可以減少了系統(tǒng)的計(jì)算量,提
2、高了實(shí)時(shí)陛。
對(duì)經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后的道路圖片,選擇用最優(yōu)閾值和Sobel邊緣算子對(duì)圖像進(jìn)行分割,再結(jié)合Hough變換技術(shù)檢測(cè)車道線。在檢測(cè)出車道線的基礎(chǔ)上,提出了兩個(gè)約束條件,以判斷當(dāng)前車道線。車道線檢測(cè)是本文的關(guān)鍵部分,車道線提供了車道識(shí)別的重要參數(shù)。
最后,本文分析了攝像機(jī)的成像模型和道路成像模型,完成對(duì)攝像機(jī)的基本標(biāo)定。通過(guò)分析車道線的曲率模型和相鄰兩段分道線的斜率差模型可以得知,汽車前方100米內(nèi)的車道
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