基于單目視覺的結(jié)構(gòu)化道路車道線識(shí)別和SAE算法的車道偏離檢測(cè)研究.pdf

1、隨著機(jī)動(dòng)車保有量的快速增加和道路工程基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，道路交通運(yùn)輸給人們的生活和出行帶來了很大的便利，但由此引發(fā)的道路交通事故卻成為全球安全問題之一。我國汽車保有量約占世界的2％～3％，但是交通事故死亡人數(shù)卻占世界的22％左右，是世界上交通事故比較嚴(yán)重的國家之一?？v觀交通事故形成的原因，車輛沒有保持在合適的車道行駛或駛離當(dāng)前車道是已知的駕駛?cè)艘蛩貙?dǎo)致交通事故原因的第二位。統(tǒng)計(jì)表明，如果在潛在的交通事故發(fā)生前提前1s，給駕駛?cè)税l(fā)出車輛偏離當(dāng)

2、前車道的預(yù)警，則可避免90％以上交通事故的發(fā)生。
　　本文對(duì)道路圖像預(yù)處理（灰度化、濾波去噪、二值化）、車道線檢測(cè)、車道線跟蹤以及車道偏離檢測(cè)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究。首先，基于單目視覺采集車輛在高速公路或類似于高速公路的結(jié)構(gòu)化道路上行駛的圖像，采用圖像預(yù)處理技術(shù)（加權(quán)平均法灰度化圖像、FIR濾波對(duì)灰度圖像濾波去噪、最大類間方差法二值化濾波去噪圖像、基于消失點(diǎn)檢測(cè)設(shè)定動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域ROI）處理行車道路圖像，得到車道線凸顯的ROI區(qū)域。然

3、后，提出利用極角極徑約束的Hough變換基于分段直線模型進(jìn)行車道線檢測(cè)，采用匹配算法進(jìn)行車道線跟蹤，識(shí)別率達(dá)到96.69％，實(shí)時(shí)處理時(shí)間是每幀20ms左右，能很好的檢測(cè)出高速公路車道線，也能滿足實(shí)時(shí)性的要求。此外本文還研究了采用人工魚群算法進(jìn)行車道線識(shí)別和擬合的方法。最后，提出一種車道偏離檢測(cè)方法，根據(jù)車道線檢測(cè)和匹配跟蹤的結(jié)果，以車輛橫向偏移(LO)、車道線斜率和截距作為特征輸入，采用棧式自編碼(SAE)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來搭建車道偏離檢測(cè)分類