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基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究 硕士

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人工智能
计算机科学与系统
如它的一些机构
可以追溯到 20 世纪 50 年代初 从 50 年代后半期到
美国 Electronics 公司研究开发出的世界上第一台自动引导车辆(Automated Guided Vehicle AGV) 从严格意义上说 60 年代前半期 导航技术的研究 热情 以美国为首
[2]
据视频处理特性对逐行最优阈值分割算法作了改进
以及基于车道透视变换模型的相邻分道线段斜率差的车 可靠性和准确性 识别和跟踪技术 构造了完整的车 并分别针对前方
道二维重建技术 最后集中分析了通过分道线检测技术能为智能车辆提供的信息 实验结果表明该道路识别技术有很好的实时性 论文提出了基于单目视觉的障碍物检测 辆检测方案
III
重庆大学硕士学位论文
1 绪论
1
1.1 智能车辆的发展与现状
绪论
智能车辆技术是一个新兴的交叉学科领域 于其他领域的启发和技术支持 控制与自动化 信号处理等理论 等则来自军事领域 智能车辆(Intelligent Vehicle IV)技术的研究 如机器人
它的许多新思想 设备 如红外
解决方案得益 通信 声纳 雷达
Electronics 公司捐资赞助下相继研制了 Navlab 系列智能车 其中 Navlab5 由 1990 年问世的 P0lltac 运动跑车改造而成 测距仪 并通过控制转向实现自主驾驶 大陆的长途驾驶试验 里的公路实验 95 理器 导航系统
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பைடு நூலகம்
红外摄像机以及毫米波雷达等
可识别和跟踪 S 行曲线和道路行车线
重庆大学 硕士学位论文 基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究 姓名：唐高友 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：黄席樾 20050505
重庆大学硕士学位论文
摘 要
摘 要
论文以基于机器视觉的道路识别与障碍物检测为研究对象 采用动态图像处理 技术为行驶车辆提供环境状态信息及车辆行驶状态信息 论文首先介绍了智能车辆在国内外的发展情况 构的在智能车辆开发方面的成果和产品 应巡航控制系统 车辆中的应用 自动走停辅助系统 综合利用车辆的当前行 驶车道状态(弯道或者直道)和距离信息实现了障碍物的检测与跟踪 并介绍了各大公司及研究机 自适 介绍了机器视觉在辅助导航系统
Abstract
ABSTRACT
According to the technology of lane and road detetion this paper provides significant information of environmental state and automobile driving status for intelligence automobile on the highway based on the technology of dynamic image processing used for the object identified and target tracked, such as the current driving carriageway, the carriageway information and the barrier information of the highway, and so on. At the beginning of this paper, we firstly introduce the development of intelligence automobile oversea and domestic. At the same time, some oversea companies and research institutions that are related to the intelligence automobile are listed to show their products of intelligence automobile. Then some applications of machine vision are discussed in the orientation assistance navigation system, the self-adapted cruise control system, the self-moving assistance system, the traffic signal identification system, the assistance change-carriageway, etc. At the end of this part, we describe the development of machine vision in the 1980 years. In the subsequent part of this paper, we present the highway identification in detail based on the technology of video processing. After analyzing the different technology of image pretreatment, we select an appropriate pretreatment algorithm by contrasting one with another carefully. In order to solve the disproportion of highway segmentation, we present an optimization segmentation arithmetic based on image processing. We also offer algorithm to detect lane based on chain code idea and boundary track. After that, a new kind of technology to rebuild two dimensional lanes is given based on the carriageway clairvoyance transform model. At last, to meet the information requirement of intelligence automobile, we focus our attention on the lane detection technology which is credible and real-time to satisfy the requirements of the system. After discussing particularly the technology of barrier detecition, identification, and track based on single eye vision in the paper, we design a perfect project about automobile detection which is absolutely feasible through the experiment. The obstacle coarse oritation technology is present which is based on in information entropy theory and the precise orientation algorithm is provided based on rigid object outline detection. In the end, we provide a white-noise Kalman filter technology for moving object tracking. We prove this algorithm’s feasibility in theory, also for some particular
该车的平均速度为 88.5k/h 首次进行了横穿美国
II
重庆大学硕士学位论文
Abstract
problems we give the answer of its equation. The result of experiment on highway road in chongqing show this algorithm’s efficiency. At the end of this paper, we discuss the basic method and typical technology of the camera demarcation technology and the machine vision range finding. In the subsequence of this part, camera imaging module and camera demarcation technology are introduced, and we also present the principle of binocular measure distance. After that, according to the vision range finding principle, we design monocular vision range detection method for highway based on the theory of lane rebuilding and clairvoyance projection. Keyword intelligent vehicle, lane detection, video process, vehicle detection, monocular measurement

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自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术研究与评估

自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术研究与评估

自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术研究与评估随着科技的不断进步，自动驾驶技术正在逐渐成为现实。

其中，障碍物检测与识别技术是实现自动驾驶的关键之一。

本文将对自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术进行深入研究与评估。

障碍物检测与识别技术在自动驾驶车辆中的重要性不言而喻。

它的主要任务是通过感知系统获取周围环境信息，用于实时识别和检测道路上的障碍物，包括其他车辆、行人、动物、交通标识、路障等。

只有准确地识别和判断周围障碍物的位置、形状、类型和移动状态，自动驾驶系统才能做出正确的决策和安全的行驶。

在障碍物检测与识别技术的研究与评估中，传感器是关键的工具之一。

常用的传感器包括摄像头、激光雷达（LIDAR）、超声波传感器和毫米波雷达。

摄像头可用于获取图像信息，通过计算机视觉算法进行障碍物检测与识别；激光雷达可提供高精度的三维点云数据，用于构建场景模型并检测障碍物；超声波传感器可实时测量与周围物体的距离，主要用于低速驾驶和近距离检测；毫米波雷达可以在各种天气条件下提供距离和速度信息。

另一个关键的技术是目标检测与识别算法。

目标检测算法在图像或点云数据中寻找障碍物的位置和边界框，并将其与预定义的类别进行匹配和识别。

常用的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于机器学习的方法（如支持向量机、卷积神经网络）和基于深度学习的方法（如YOLO、Faster R-CNN）等。

这些方法在不同的环境和场景下都有各自的优势和适应性。

除了传感器和算法，数据集的质量和数量也对障碍物检测与识别的性能有重要影响。

大规模、多样化的数据集有助于模型的训练和泛化能力的提升。

数据集的标注过程需要精确的手动标注，以保证准确性。

同时，障碍物检测与识别的评估指标也需要考虑，如准确率、召回率、漏检率等。

通过评估指标，可以对不同的算法进行比较和选择。

值得注意的是，障碍物检测与识别技术的研究与评估是一个持续不断的过程。

由于场景和环境的多样性，现有的技术仍面临着一些挑战。

基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究

基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究

基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究摘要：路面缺陷的及时检测与识别对保证道路的安全和交通效率至关重要。

传统的路面缺陷检测方法对数据依赖性较强，且准确率有限。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的路面缺陷检测与识别方法逐渐成为研究的热点。

本文综述了目前在基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究领域的最新进展，包括数据集的构建、网络结构的设计和性能评估指标的选择。

本文还探讨了当前研究面临的挑战，并提出了未来研究的发展方向。

1. 引言缺陷路面可能给驾乘人员和车辆造成损害和危险。

因此，实时准确地检测和识别路面缺陷对于道路维护和交通安全至关重要。

然而，传统的路面缺陷检测方法通常需要人工标注大量数据以训练模型，且准确率较低。

深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。

2. 数据集的构建深度学习模型的性能很大程度上依赖于训练数据集的质量和规模。

为了构建一个准确、全面的路面缺陷数据集，研究者需要收集大量的路面图像，并进行人工标注。

当前，一些公开的数据集例如CVC-14和RoadDamage提供了不同种类缺陷的路面图像，在研究中被广泛使用。

然而，由于路面缺陷的复杂性和多样性，构建更多样化、更全面的数据集仍然是一个挑战。

3. 网络结构的设计深度学习的核心是设计合适的网络结构，以提取图像中的特征并进行分类或回归。

在路面缺陷检测与识别中，一些经典的网络结构，如LeNet、AlexNet、VGGNet和ResNet等，被广泛应用。

此外，一些特殊的网络结构如U-Net和YOLO也被用于在路面图像中定位和识别缺陷。

研究人员还通过引入一些改进的结构，如注意力机制和多尺度特征融合，进一步提高了模型的性能。

4. 性能评估指标的选择为了评价模型的性能，研究人员需要选择适当的评估指标。

在路面缺陷检测与识别中，一些常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和平均精度等。

针对不同的任务和需求，选择相应的评估指标非常重要。

同时，还需要进行交叉验证和对比实验，确保模型的稳定性和可靠性。

智能驾驶系统的障碍物检测与识别技术研究

智能驾驶系统的障碍物检测与识别技术研究

智能驾驶系统的障碍物检测与识别技术研究随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，智能驾驶系统正成为汽车行业的热门研究领域。

其中，障碍物检测与识别技术是智能驾驶系统关键的一部分，对实现车辆自主避障和安全驾驶至关重要。

本文将就智能驾驶系统的障碍物检测与识别技术进行研究。

障碍物检测与识别是智能驾驶系统要解决的关键问题之一。

在复杂多变的交通环境中，系统需要实时准确地检测和识别出前方的车辆、行人、动物、道路障碍等，以及识别交通标志和道路标线等信息，以做出相应的驾驶决策。

当前主要的障碍物检测与识别技术包括机器视觉和传感器融合两种方法。

机器视觉是智能驾驶系统中常用的障碍物检测与识别技术之一。

该方法通过使用车载摄像头捕捉车辆周围的图像，然后对图像进行处理和分析，提取出障碍物的特征，并将其与预先训练好的分类器进行比对，从而完成障碍物的检测和识别。

机器视觉技术具有较高的实时性和灵活性，可以适应不同的道路和交通环境。

然而，由于车载摄像头的视角有限和图像的噪声干扰，机器视觉技术在复杂的环境下可能会受到一定的限制。

传感器融合是智能驾驶系统中另一种常用的障碍物检测与识别技术。

传感器融合利用多种不同类型的传感器，例如激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等，获取车辆周围的环境信息。

然后将不同传感器获取到的数据进行融合，借助传感器融合算法对障碍物进行检测和识别。

传感器融合技术具有较高的准确性和鲁棒性，可以在复杂的环境中获得更全面和准确的障碍物信息。

然而，传感器融合技术也存在成本较高和易受天气条件影响等缺点。

无论是机器视觉还是传感器融合，都面临着一些共同的挑战和困难。

首先，障碍物检测与识别需要实现高精度和实时性，这对系统的算法和计算资源提出了很高的要求。

其次，不同的交通环境和路况会对障碍物的检测和识别造成一定的干扰和误判。

此外，障碍物的多样性和数量庞大也增加了识别的复杂性。

因此，研究人员需要不断改进算法和优化系统，以提高障碍物检测与识别的准确性和鲁棒性。

基于机器视觉的智能自动驾驶技术研究

基于机器视觉的智能自动驾驶技术研究

基于机器视觉的智能自动驾驶技术研究智能自动驾驶技术是当今汽车行业中的热门研究领域之一。

随着科技的不断进步，机器视觉技术在智能自动驾驶中的应用也越来越广泛。

本文将讨论基于机器视觉的智能自动驾驶技术的研究进展、应用及未来发展方向。

一、研究进展基于机器视觉的智能自动驾驶技术的研究始于20世纪80年代末，当时主要关注的是车道保持和障碍物检测等基本功能。

随着计算机性能的提高和算法的发展，智能自动驾驶技术获得了长足的进步。

1. 车辆检测与跟踪：机器视觉技术能够识别和跟踪周围车辆，为车辆提供安全驾驶辅助。

通过利用视觉传感器（例如摄像头）获取实时图像，并应用目标检测和跟踪算法，可以准确识别并追踪其他车辆的位置、速度和运动轨迹。

2. 交通标志和信号识别：智能自动驾驶车辆需要准确地理解交通标志和信号。

基于机器视觉的技术可以识别和解析不同种类的交通标志和信号，以实现精准的车辆行驶决策。

3. 车道保持与路径规划：机器视觉技术可以分析车辆周围的道路环境，并帮助车辆保持在合适的车道上行驶。

通过分析道路标线和其他车辆的位置，智能自动驾驶系统可以实现车道保持和路径规划，确保车辆行驶的安全和稳定。

二、应用领域基于机器视觉的智能自动驾驶技术已经在以下几个领域得到了广泛的应用：1. 商用车辆：物流行业对智能自动驾驶技术的需求量很大。

通过利用机器视觉技术，商用车辆可以在遵循交通规则和安全性的前提下，实现自动驾驶运输。

2. 公共交通：智能自动驾驶技术可以改变公共交通的面貌。

通过利用机器视觉技术，公共交通工具可以更精确地保持车道并规避障碍物，提高出行效率和安全性。

3. 出租车和网约车：智能自动驾驶技术将极大地改变出租车和网约车行业。

通过应用机器视觉技术，出租车和网约车可以在遵循道路规则和安全性的前提下，实现自动导航和载客服务。

三、未来发展基于机器视觉的智能自动驾驶技术仍然面临着一些挑战。

以下是未来的发展方向：1. 算法优化：目前的机器视觉算法在复杂道路环境下的鲁棒性仍有待提高，需要进一步优化算法以应对不同的场景和不确定性。