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车道线斜率的车道偏离检测的研究

时间:2021-08-12 22:19来源:毕业论文
针对于道路上运动的车辆的车道偏离检测的问题,首先需要对采集到的道路图像进行预处理,然后通过霍夫变换的方法检测出车道线,最后分别从针孔模型下摄像机成像的空间几何关系

摘要:针对于道路上运动的车辆的车道偏离检测的问题,首先需要对采集到的道路图像进行预处理,然后通过霍夫变换的方法检测出车道线,最后分别从针孔模型下摄像机成像的空间几何关系和图像中车道线消失点的位置特点两个方面出发,推导出来道路车辆在直行情况下车道偏离率与两侧车道线斜率比之间简单的函数关系,这个函数与摄像机的内外参数是无关的。同时完成了在摄像机不同方向角下的车道偏离率测量的试验,结果表明了由于行车方向瞬间的变化导致的摄像机方向角微小的改变对车道偏离检测的影响可以忽略掉。这种基于车道线斜率检测方法避开了繁琐的摄像机参数标定过程,达到了较高车道偏离的检测精度。70684

毕业论文关键词:车道偏离,霍夫变换,车道线斜率,车道线消失点

Abstract:To resolve the lane departure detection on structural road,first of all the collected  road image preprocessing. then,to detect the lane line by hough transform. at last,Respectively based on the verification of projective geometry and the position of the vanishing point of lane lines in the picture with pinhole camera model,the relationship between lane departure and the ratio of lane slope of the line is concluded as a simple function which is unconcerned with the parameters of camera. Moreover,the experiment of measurement for the quantity of lane departure is performed with different camera orientation angles,and the result shows that the influence of small change of the orientation angles caused by the traffic direction can be neglected. As stated above,the precision of lane departure detection is high and the complicated calibration of monocular camera can be avoided.

Keywords:lane departure,hough transform,slope of lane lines,vanishing point of lane lines 

目 录

1 引言 4

1.1 选题背景及研究意义 4

1.2 国内外研究及应用现状 5

1.3 本文的研究的主要内容 6

2 道路图像预处理 7

2.1 道路图像灰度化 7

2.2 图像滤波 8

2.3 图像边缘检测 9

2.4 道路图像二值化 10

3 基于霍夫变换的车道线检测 12

3.1 霍夫变换的介绍 12

3.2 霍夫变换检测车道线的实现 12

4 基于几何关系的车道偏离检测。 14

4.1 基于射影几何的车道偏离检测 14

4.2 基于车道线消失点的车道偏离检测 15

4.3、车辆斜向行驶时的车道偏离检测 16

5 室外模拟车道线检测实验 17

结  论 19

参 考 文 献 20

致谢 22

1 引言

车道偏离是指在车辆行驶的过程当中有一部分或者已经越过了车道线。车道发生偏离的原因除了天气不好、车道线不清晰等等客观的因素之外,司机的疲劳驾驶、打电话等等造成自身注意力不太集中、对于车辆在车道中当前所在的位置不能判断正确也是一个很重要的因素[17]。研究结果表明,在车辆行驶的过程当中,使用横向位置检测系统能够预防很多的车道偏离事故。所以,很多的国家的专家为了交通安全,纷纷研究出车道偏离报警系统[8]。近年来,智能交通系统的研究与发展得到了许多国家的重视,研究应用智能车辆是其中的很重要的组成部分。按照功能来区分,智能车辆的技术可以分为自主导航和安全保障两个方面。对于自主导航技术而言,其应用依赖于整个的智能交通系统的完善,所以在近期内确实没有办法达到实用的地步,对于安全保障而言,其相关技术已经可以运用到驾驶司机辅助驾驶的系统,从而可以大大避免因为驾驶员主观的因素导致的交通事故[17]。因此,很多的国家都在努力去研究车辆安全保障技术。在中国,已经在2000年完成了体系框架的起草,车辆安全和辅助驾驶是其中重要的组成部分。在通过机器视觉进行车道偏离的检测时,现在已经有的检测方法车道偏离的结果大都需要通过测量车辆到车道边界的准确距离,所以必须对摄像机的参数进行准确的标定。但是通过这种技术也不能保证偏离检测结果的正确性,由于摄像机标定过程本身就非常复杂,而且车载摄像机的外部参数在车辆行驶过程中也会发生改变,不仅仅如此,单帧图像中道路边界的随机性给距离测量带来的影响在车道偏离检测中也无法避免,由此车辆偏离预警的错误率会增高[10]。因此,本文就是根据摄像机成像的主要特点以及摄影几何的知识,从而可以推导出车道偏离率与车道线斜率之间简单的函数关系,车道偏离的程度不需要对摄像机的参数进行准确的标定。文献综述 车道线斜率的车道偏离检测的研究:http://www.751com.cn/wuli/lunwen_80112.html

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