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基于SoPC平台的车道线检测辅助驾驶系统的研究与实现
作 者: 王安
导 师: 丁晓明
学 校: 北京交通大学
专 业: 人机交互工程
关键词: 车道线检测 图像预处理 边缘检测 碰撞检测 片上可编程系统
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
车道检测是汽车辅助驾驶中的核心技术之一。在智能交通迅速发展的今天已经有了广泛的研究,但是大部分检测手段都基于复杂的算法和性能良好的平台,成本较高,体积过大,应用范围较窄。如果在嵌入平台上实现实时性与鲁棒性均能满足工程应用的辅助驾驶系统,其应用范围必然会增加,但嵌入式系统性能相对较低,如何保证在较低的性能下,实现车道检测的准确性与实时性,是本文研究的关键。论文在视频图像处理方面,通过分析现有的图像处理技术,结合道路图像特点,综合比较各类经典算法,提出了一种新的且针对SOPC平台的全景视觉下的车道检测算法——基于颜色空间的碰撞检测算法。经过实验表明,在识别结构化道路车道线时能达到13-15帧/秒,并且在简单背景下准确率达到97%。整个算法具有快速、稳定、准确的特性,同时选择在SOPC平台上实现,兼具了便携性和可重用性,满足工程应用的要求。本文在检测算法研究过程中的创新点主要包括:在全景视觉图像应用的基础上提出了适用于嵌入式平台和全景视觉的碰撞检测算法,同时基于SOPC平台给与实现。这些工作,为后续的车道偏离预警系统的设计奠定了基础。最后论文对课题进行了归纳和总结,指出了系统的不足以及后续可以改进之处。
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全文目录
致谢 5-6 摘要 6-7 ABSTRACT 7-8 目录 8-10 1 引言 10-20 1.1 本课题的研究背景及意义 10 1.2 智能车辆辅助驾驶技术研究现状 10-18 1.2.1 全景视觉技术 13-15 1.2.2 智能辅助驾驶技术 15-18 1.3 论文的主要工作和创新点 18-19 1.4 论文的组织结构 19-20 2 道路图像处理关键技术 20-40 2.1 车道检测预警系统结构 20-21 2.2 图像预处理技术 21-25 2.2.1 图像滤波 22-24 2.2.2 灰度图 24-25 2.3 边缘检测技术 25-39 2.3.1 边缘检测步骤 26-27 2.3.2 Sobel算子 27-29 2.3.3 Prewitt算子 29-30 2.3.4 LOG(拉普拉斯-高斯)算子 30-32 2.3.5 Canny算子 32-39 2.4 边缘检测对比 39-40 2.5 本章小结 40 3 车道线检测 40-59 3.1 引言 40-41 3.2 车道线识别常用算法 41-44 3.2.1 基于道路特征算法 41-42 3.2.2 基于颜色特征算法 42 3.2.3 基于边缘提取的道路检测算法 42-43 3.2.4 路面重建算法 43 3.2.5 边缘检测模板法 43-44 3.3 算法基本假设 44-45 3.3.1 道路形状假设 44 3.3.2 道路宽度和道路平坦假设 44-45 3.3.3 道路特征一致假设 45 3.3.4 ROI区域假设 45 3.4 基于Hough变换的车道线检测算法 45-48 3.4.1 Hough变换基本思想 45-47 3.4.2 Hough车道检测步骤 47-48 3.5 基于颜色的车道线检测算法 48-58 3.5.1 图像的颜色空间模型 49 3.5.2 RGB颜色空间 49-50 3.5.3 YUV颜色空间 50-51 3.5.4 基于色彩的车道检测 51-58 3.6 实验结果与分析 58-59 3.7 本章小结 59 4 基于SoPC平台的并线辅助系统实现 59-74 4.1 系统平台选择 59-62 4.2 软核处理器——NiosⅡ处理器 62-63 4.3 软硬件协同设计 63-65 4.4 系统硬件构架及关键模块设计 65-67 4.4.1 系统资源使用 65-66 4.4.2 硬件结构设计 66-67 4.5 系统软件流程 67-71 4.5.1 区域校准 68-69 4.5.2 车道检测 69-71 4.6 试验结果及分析 71-74 4.7 本章小结 74 5 总结与展望 74-76 参考文献 76-80 学位论文数据集 80
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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