收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于机器视觉的车道偏离预警系统关键算法研究

李旭亮  
【摘要】:随着汽车成为我们日常生活中必不可少的出行交通工具,道路交通事故也越来越成为日益严重的社会问题。为了提升车辆的行车安全性,基于机器视觉的汽车辅助驾驶系统已成为当前智能车的研究热点,基于机器视觉的LDWS(Lane Departure Warning System,LDWS)是其中的重要一项内容。基于机器视觉的LDWS可以对车辆即将偏离出正常车道行驶时提前发出预警信息,能够大大减少车辆偏离车道所造成的严重交通事故的发生。车道线检测算法和车道偏离预警模型是基于机器视觉的LDWS中最关键的算法,本文主要研究工作内容如下:首先,在对车载摄像头采集到的图像进行图像预处理步骤中,采用加权平均法灰度化和固定目标检测距离的ROI选取方式,减少图像数据处理量,运用中值滤波对图像滤波降噪处理,由于车道线特征提取过程中易受复杂光照影响导致检测准确率低的问题,对采集来的图像设计了光照分类,并采用线性增强算法和直方图锥形拉伸算法分别对弱光照和强光照环境下的图像进行了图像增强。其次,在车道线检测中,在图像二值化阶段提出一种新的阈值分割算法,采用全局阈值结合局部参照阈值得到新的阈值对图像进行二值化处理可以有效提高算法对不同道路环境的适应性,然后采用Canny算子对车道线边缘特征提取,针对Canny算子中高低阈值不好确定的问题,使用迭代法确定Canny算子中的高低阈值,最后采用改进的Hough变换对车道线进行拟合,得到了车道线在图中的位置信息。然后,在车道偏离预警判断中,先设计了合理的基于Kalman滤波器的跟踪策略,接着结合本文的实际情况提出一种基于图像坐标系的车辆横向距离与车道线夹角差值的偏离预警判断算法,根据车辆横向距离与车道线夹角差值的变化,对车辆是否偏离进行判断,提高了预警准确性。最后,对车道线算法检验采用包含不同光照和道路场景下的三个数据集进行实验研究,实验结果表明:不同光照和道路环境下车道线综合识别率为95.61%,平均单帧检测时间为34.51ms;对车道偏离预警判断采用了包含2200帧道路行驶视频进行实验研究,车道偏离预警的准确率为94.92%。实验结果表明本文算法能在不同光照和道路环境下快速准确地识别出车道线并实现偏离预警。本文通过对基于机器视觉的LDWS中车道线检测和车道偏离预警模型两部分关键算法的研究,为基于机器视觉的LDWS研究提供了思路,具有一定的理论和应用价值。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前17条
1 袁望方;张昭;马保宁;曹树星;;基于机器视觉的车道偏离预警技术研究[J];中国安全生产科学技术;2019年S1期
2 田傲霜;陈华清;陈学文;;车道偏离预警系统研究综述[J];汽车实用技术;2020年23期
3 屈贤;;基于机器视觉的车辆偏航预警系统设计[J];湖北汽车工业学院学报;2019年01期
4 刘文俊;陈世春;;基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计[J];智能建筑与智慧城市;2019年02期
5 赵文明;张海文;;基于机器视觉的车道保持辅助系统研究[J];数字技术与应用;2017年11期
6 鞠乾翱;应忍冬;蒋乐天;;基于机器视觉的快速车道线识别[J];计算机应用研究;2013年05期
7 陈军;赵玉凡;徐友春;彭永胜;袁一;;基于启发式搜索的车道线识别算法研究[J];计算机工程与应用;2007年31期
8 杜金平;姜晓艳;吴晓飞;沈海军;乔静兵;;基于机器视觉的车道智能检测[J];湖北农机化;2020年13期
9 沈峘;李舜酩;柏方超;李芳培;缪小冬;;结构化道路中车道线的单目视觉检测方法[J];仪器仪表学报;2010年02期
10 毛世榕;胡桂明;胡进;;基于机器视觉的车道线检测算法[J];装备制造技术;2011年09期
11 刘军;冯荣达;赵吉宾;宮海坤;;基于机器视觉的车道线检测研究[J];电子世界;2019年21期
12 钱鹰;刘仕照;;分段切换车道模型在车道线识别中的应用[J];计算机应用;2011年S2期
13 余厚云;张为公;;基于动态感兴趣区域的车道线识别与跟踪[J];工业仪表与自动化装置;2009年05期
14 毕雁冰;管欣;詹军;;换车道过程中搜索车道线的一种方法[J];中国机械工程;2006年09期
15 赵明新;王博;钟国旗;林小敏;林志超;;基于横跨虚拟车道线时间的车道保持策略研究[J];湖北汽车工业学院学报;2020年02期
16 彭业胜;;基于机器视觉的车道线智能识别系统开发与实验研究[J];信息与电脑(理论版);2019年14期
17 陈勇;黄席樾;唐高友;刘俊;;基于机器视觉的车道检测与二维重建方法[J];仪器仪表学报;2007年07期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 张礼廉;何晓峰;毛军;;基于CRC二维码和车道线的AGV视觉导航技术[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
2 李玉卿;鲍泓;郑颖;徐成;;基于视觉的车道线检测研究进展[A];中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十三届网络新技术与应用年会论文集[C];2019年
3 和焕雪;常琳;蒋华涛;张清毅;;基于聚类的自适应逆透视变换的车道线检测方法[A];2020中国汽车工程学会年会论文集(1)[C];2020年
4 胡坤福;范晓娟;段海艳;宾洋;罗文广;朱书善;;基于自适应感兴趣区域的车道线识别技术[A];第36届中国控制会议论文集(G)[C];2017年
5 王月;杨航;曹恺;江源远;何聪;;基于结构化道路的车道线拟合方法[A];2018中国汽车工程学会年会论文集[C];2018年
6 佟洋;毛须伟;张茂桢;徐熙平;;一种基于图像处理的车道线识别方法[A];国防光电子论坛第二届新型探测技术及其应用研讨会论文集[C];2015年
7 杨广林;苗冬霜;;结构化道路车道线检测与跟踪算法[A];2005年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2005年
8 毕雁冰;;提高车道线识别精度的一种方法[A];第三届中国CAE工程分析技术年会论文集[C];2007年
9 刘晓龙;邓志东;;基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集(第三分册)[C];2013年
10 丁柏辰;吕岩;郭斌;;基于机器视觉的老年人前牙区缺牙人工智能诊断研究[A];2020年中华口腔医学会老年口腔医学专业委员会第十五次全国老年口腔医学学术年会论文集[C];2020年
11 周洁羽;于宝良;李力;;基于机器视觉的互动墙面设计研究[A];数智营造:2020年全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集[C];2020年
12 刘顺桂;吕启深;张欣;张裕汉;;基于机器视觉的输配电线路巡检技术现状与趋势[A];2019中国自动化大会(CAC2019)论文集[C];2019年
13 谢树莹;周金海;;机器视觉在中药领域的应用现状及展望[A];第四届中国中医药信息大会论文集[C];2017年
14 王金塔;罗世荣;白梦龙;陈太;胡刚风;;机器视觉智能识别技术在10kV配电站房的浅层应用[A];福建省电机工程学会2019年学术年会获奖论文集[C];2020年
15 朱俊松;马海乐;蔡健荣;孙力;田维杰;朱珈琪;李婷;;基于机器视觉的小麦品质检测技术研究[A];中国食品科学技术学会第十七届年会摘要集[C];2020年
16 易鸿;;借助机器视觉提升实验室本质安全[A];2017中国化工学会年会——第二届化工安全论坛资料汇编[C];2017年
17 郑欣蕊;王云鹏;余贵珍;徐永正;;基于图像连通区域特征的低空航拍图车道线识别算法[A];第八届中国智能交通年会优秀论文集——智能交通与安全[C];2013年
18 何爱龙;陈美娟;;基于智能运动体和机器视觉的火灾检测与侦查系统[A];物联网与无线通信-2018年全国物联网技术与应用大会论文集[C];2018年
19 徐西海;;分段搜索弯道车道线识别算法研究[A];西南汽车信息:2016年第4期(总第361期)[C];2016年
20 张洁颖;王生进;丁晓青;;基于车辆轨迹的车道线检测与划分[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 张翔;面向复杂路面的车道线智能检测方法研究[D];重庆大学;2019年
2 周剑;面向无人驾驶的道路场景建模关键技术研究[D];武汉大学;2019年
3 曲峰;基于视觉的结构化道路及障碍物检测技术研究[D];吉林大学;2019年
4 于泳;应用于智能车的车道信息感知及增量建模技术研究[D];吉林大学;2018年
5 沈剑豪;基于机器视觉的复杂光照环境下驾驶员情绪识别算法研究[D];深圳大学;2019年
6 侯杰;飞行器机器视觉框架设计及算法研究[D];西安电子科技大学;2017年
7 郭依正;基于机器视觉的俯视群养猪个体识别与饮水行为分析研究[D];江苏大学;2018年
8 李晨;基于机器视觉的不同属性表面中微弱缺陷的检测技术研究[D];浙江大学;2018年
9 陶丹;基于机器视觉的家蚕蛹雌雄识别研究[D];西南大学;2019年
10 胡志新;基于机器视觉的钢轨踏面磨耗剥落检测技术研究[D];南昌大学;2018年
11 吴衡;机器视觉鬼成像理论与实验研究[D];华南理工大学;2017年
12 项森伟;高温单晶硅液位和直径视觉检测关键技术及应用研究[D];浙江大学;2018年
13 杨明;基于机器视觉的低频振动校准关键技术研究[D];北京化工大学;2020年
14 陈军;基于DSP的高速公路车道偏离报警系统研究[D];天津大学;2010年
15 龚爱平;基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D];浙江大学;2013年
16 徐剑坤;基于机器视觉的巷道变形实时监测预警技术研究[D];中国矿业大学;2012年
17 张万枝;机器视觉感知下的车辆主动安全技术若干问题研究[D];山东大学;2015年
18 陈丰农;基于机器视觉的小麦并肩杂与不完善粒动态实时检测研究[D];浙江大学;2012年
19 许海霞;机器视觉标定与目标检测跟踪方法及其应用研究[D];湖南大学;2011年
20 包昊菁;基于机器视觉的链轮径向跳动测量技术研究[D];吉林大学;2020年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 李旭亮;基于机器视觉的车道偏离预警系统关键算法研究[D];浙江科技学院;2020年
2 张亮;基于机器视觉的车道偏离预警策略研究[D];大连理工大学;2017年
3 周明龙;机器视觉在车道线检测技术中的应用研究[D];安徽工程大学;2012年
4 刘亚群;基于视觉的车道级定位算法研究[D];东南大学;2015年
5 李俊凯;基于机器视觉的车道保持控制策略研究[D];天津职业技术师范大学;2020年
6 张云飞;基于机器视觉的车道偏离及碰撞预警技术研究[D];北京工业大学;2017年
7 刘冠宇;基于视觉的车道线检测与车辆识别技术研究[D];北京工业大学;2015年
8 张浩;基于机器视觉的车道保持控制算法研究[D];电子科技大学;2020年
9 孟浩磊;基于机器视觉的车道线检测与偏离预警方法研究[D];武汉理工大学;2019年
10 刘娜;基于视觉的车道线识别与偏离预警方法研究[D];长安大学;2014年
11 陈家凡;基于机器视觉的车道线识别与预警[D];浙江理工大学;2018年
12 孙思思;基于机器视觉的车道线检测和识别技术的研究与实现[D];东北大学;2013年
13 秦敏;基于机器视觉的车道线检测与追踪系统的研究[D];中国海洋大学;2012年
14 圣华;车道线检测在车道偏离预警中的应用研究[D];合肥工业大学;2010年
15 王剑;汽车双车道线技术的研究[D];南京理工大学;2014年
16 燕磬;基于机器视觉的车道线识别技术研究[D];长沙理工大学;2015年
17 李大新;基于机器视觉的车道线检测识别与车道偏离预警算法研究[D];山东大学;2012年
18 张洪丹;车道偏离预警系统车道线检测及预警策略算法研究[D];湖南大学;2015年
19 陈永庆;基于图像的车道线检测与跟踪算法研究[D];长安大学;2016年
20 牛明花;基于机器视觉的车道线识别的算法研究[D];天津职业技术师范大学;2016年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 记者 殷聪 王岚;5G解锁机器视觉新技能[N];宁波日报;2020年
2 蔡炜 吴锐夫 李念 祝兵权 夏志;钢铁工业机器视觉关键技术[N];世界金属导报;2020年
3 本报记者 曹卫新;掘金机器视觉百亿元市场 天准科技65天过会[N];证券日报;2019年
4 本报记者 胡雨;天准科技发力机器视觉工业应用[N];中国证券报;2019年
5 MEB记者 张兰;贝加莱一体化机器视觉:站在全局的视野[N];机电商报;2019年
6 宜宾 李定川;机器视觉光源基础及选型指导(一)[N];电子报;2018年
7 本报记者 骆轶琪;机器视觉的产业化演进:半导体打开想象空间[N];21世纪经济报道;2018年
8 中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心智慧城市研究室主任 刘鹏宇;智能技术:呈现八大趋势[N];中国电子报;2017年
9 赛迪智库信息化中心助理研究员 刘鹏宇;2017年智能技术发展趋势[N];中国计算机报;2017年
10 经济日报·中国经济网记者 周明阳;给机器一双“慧眼”[N];经济日报;2017年
11 本报记者 胡心媛;机器视觉展推动智能制造落地[N];中国贸易报;2017年
12 本报记者 蔡炜;书写“东方工匠”传奇的黑牡丹集团技术总监邓建军:“创新,只有起点没有终点”[N];新华日报;2017年
13 本报研究员 费天元;机器视觉成争夺焦点 应用场景将加速拓展[N];上海证券报;2016年
14 记者 王宙洁 实习生 卢梦匀;机器视觉 智能生活的第三只眼[N];上海证券报;2015年
15 本报记者 郭涛;机器视觉:为机器装上“眼睛”和“大脑”[N];中国高新技术产业导报;2014年
16 本报记者 董碧娟;解密机器视觉“第三只眼”[N];经济日报;2013年
17 本报记者 李剑琦;机器视觉行业整合正热 中国市场尚处萌芽期[N];机电商报;2005年
18 宜宾 李定川;机器视觉光源基础及选型指导(三)[N];电子报;2018年
19 本报记者 李洋;人工智能时代 机器视觉迎来风口[N];中国高新技术产业导报;2019年
20 宜宾 李定川;机器视觉光源基础及选型指导(二)[N];电子报;2018年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978