車輛的輔助及自動駕駛系統(tǒng)是車輛智能化的一項基礎(chǔ)研究內(nèi)容,而道路標(biāo)識線和道路標(biāo)識識別是其中關(guān)鍵性的部分。在實際生活中,像港口這類區(qū)域有大量的運貨需求,由于此區(qū)域車輛較為密集,可能使視野受限,造成交通事故。故在此本文結(jié)合實際工程的需要,以運貨車、無軌電車、智能物流運行載具等這些特殊應(yīng)用場景對輔助駕駛中的關(guān)鍵標(biāo)識的識別進行了研究。本文利用攝像機拍攝前方道路情況,通過圖像預(yù)處理、圖像處理等方法對道路中心線進行檢測和提取,同時對道路標(biāo)識進行檢測定位,分割出道路標(biāo)識的區(qū)域,最后通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對道路上標(biāo)識進行識別。本文主要的研究內(nèi)容如下:(1)首先介紹了道路標(biāo)識線和道路標(biāo)識的研究現(xiàn)狀,隨后分析了目前研究方法理論,設(shè)計了在特定場景下道路關(guān)鍵標(biāo)識的模型,最終提出本文的總體設(shè)計方案。(2)隨后開始對圖像進行預(yù)處理操作,首先建立起攝像機模型并對其進行標(biāo)定。然后使用逆透視變換技術(shù)將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換成鳥瞰圖,最后進行普通的圖像預(yù)處理技術(shù)以消除外界影響。(3)待圖像預(yù)處理完后,對直線的檢測算法進行了分析比對,決定利用概率霍夫運算對道路中心線直線進行檢測,最后對中心線進行了擬合。(4)對現(xiàn)有的圓形檢測算法進行對比分...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1谷歌無人車國內(nèi)關(guān)于輔助駕駛及智能駕駛的研究稍晚于歐美國家，開始于20世紀(jì)80年代

1緒論碩士學(xué)位論文21.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀針對車輛輔助駕駛技術(shù)方面的研究，國外開展的較早，尤其在智能車輛方面的研究可以追溯到20世紀(jì)70年代。時至今日，許多發(fā)達國家對智能駕駛技術(shù)的研發(fā)持續(xù)發(fā)力，并獲取了許多核心技術(shù)的專利權(quán)，隨之帶來的經(jīng)濟效益也十分可觀。其中較具代表性的有美國卡內(nèi)基....

圖1.2THMR-V型智能車

1緒論碩士學(xué)位論文21.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀針對車輛輔助駕駛技術(shù)方面的研究，國外開展的較早，尤其在智能車輛方面的研究可以追溯到20世紀(jì)70年代。時至今日，許多發(fā)達國家對智能駕駛技術(shù)的研發(fā)持續(xù)發(fā)力，并獲取了許多核心技術(shù)的專利權(quán)，隨之帶來的經(jīng)濟效益也十分可觀。其中較具代表性的有美國卡內(nèi)基....

圖1.3LeNet-5模型示意圖

渴?菔淙耄?ü?蛄?來計算所得特征，因此處理圖像數(shù)據(jù)仍需將圖像向量化，由此帶來的影響是空間相關(guān)信息會丟失。而且，傳統(tǒng)ANN相鄰兩層神經(jīng)元相互密集連接，參數(shù)量龐大，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時易陷入局部最優(yōu)解，或出現(xiàn)過擬合等問題。YannLeCun[23]首次采用“權(quán)值共享”、“局部連接”的思想，把....

圖1.4AlexNet模型示意圖[25]

碩士學(xué)位論文特定場景輔助駕駛中的關(guān)鍵標(biāo)識圖像識別技術(shù)研究5CNN調(diào)整參數(shù)過程的實現(xiàn)由反向傳播（BackPropagation，BP）算法完成。BP算法由Werbos于1974年提出[24]，Rumelhart和McCelland率先于1986年將其應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可....

本文編號：3985181