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文檔簡介
1、基于機器視覺的前方車輛檢測技術的研究摘要目前安全輔助駕駛系統(tǒng)已經(jīng)成為了汽車安全領域的研究熱點,而前方車輛檢測系統(tǒng)又是安全輔助駕駛系統(tǒng)中的關鍵技術。在閱讀了國內外的各類相關參考文獻,對文獻中各種車輛檢測算法進行分析的基礎上,本文采用基于機器視覺的檢測方法,并實現(xiàn)了對前方車輛檢測。本文主要工作有:l、一定程度地研究了數(shù)字圖像的預處理技術。本文應用到的圖像處理技術包括:對彩色圖像灰度化處理、圖像的去噪技術以及感興趣區(qū)域提取。2、提出了一種基于
2、Hough變換的道路區(qū)域分割算法。首先選擇Canny算子進行邊緣檢測。然后結合Hough變換技術,對邊緣檢測后的圖像進行直線檢測,并通過進一步篩選,從中檢測出車道線。最后根據(jù)車道線分割出道路區(qū)域。3、提出了結合車底陰影和車輛左右邊緣特征的車輛檢測算法。通過自適應的圖像二值化算法,將道路區(qū)域二值化。然后根據(jù)車輛陰影的特征,從二值化圖像中搜索出車輛的陰影。最后根據(jù)車輛的邊緣的特征,檢測出車輛的精確位置。4、對實際車載攝像機獲取的不同光線條件
3、下、不同距離、不同路況的視頻進行了單幀圖像檢測,在此基礎上,還對進行了對連續(xù)視頻圖像和采樣間隔1秒的視頻圖像的檢測。實驗結果表明本文算法的準確性較高,且具有較好的抗干擾能力和一定的魯棒性。關鍵詞:機器視覺;道路區(qū)域分割;車輛檢測IIIIII11l2122機器視覺傳感器技術213機器視覺檢測技術的研究現(xiàn)狀3131國外的研究現(xiàn)狀3132國內的研究現(xiàn)狀514本文的主要內容6第二章圖像預處理721圖像灰度化722圖像的去噪8221鄰域平均法82
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