1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 设计的目的和意义

改革开放30年来，随着中国经济的飞速发展，汽车的保有量正以惊人的速度增涨。中国2012年末全国民用汽车保有量达到了12089万辆，比去年末增长14.3%。其中仅私人轿车的数量就已经达到5308万辆，增长22.8%。然而我国的国民经济现状是底子薄，发展不均衡。交通相配套设施不完善，交通法规制度不健全，国民交通安全意识不强。在这些因素的共同作用下，我国的交通安全现状并不乐观。仅2009年一年因交通事故致死的人占到全世界的16%。2009年，全国因道路交通事故而死亡的人数为67759人，另外有27.5万人受伤，造成财产损失达9.1亿人民币；2010年和2011年，死亡人数也分别达到65225和62387人，已经连续十多年居世界第一。交通事故的频发己经成为了一大社会顽疾。^[1]

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究（设计）的基本内容

本文的主要工作是通过查阅资料研究了国内外道路识别系统的研究现状，通过对比当前国内研究现状，分析其优缺点，寻找一种最优的办法实现，并用模拟的方式研究其可靠性。应用计算机视觉技术进行道路识别，并在此基础上实现障碍物检测。具体工作如下：

1. 通过光学知识，建立成像模型，并通过软件优化相机镜头的畸形。
2. 对相机拍摄的数字图像进行预处理，具体内容包括：图像的灰度化处理、灰度均衡化与滤波去噪，经过预处理后的图像中与道路无关的干扰信息被去除
3. 运用基于边缘检测的识别方法对预处理后的图像进行边缘检测。然后对行障碍物检测。
4. 对实验结果进行分析，分析所得结果图片是否满足质量要求。
5. 模拟实验之后完成基于计算机视觉的道路识别系统为主题的相关论文工作。

本文的实验方案是前人已经完成的，旨在通过对比前人所采用的方案，选用其中最优的图像处理方法：即能够很好地将原始图片中的无关干扰信号去除，从而得到与道路识别相关的内容。

3. 研究计划与安排

第1—3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的理论知识，对系统要求进行分析，确定方案，完成外文文献翻译和开题报告。

第4—5周：理解图像处理的相关知识，理解图像处理常用算法。

第6—7周：学会使用相机，完成相机标定，能够获取图片。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]卢艳君.交通标志自动检测与识别算法研究[d].武汉科技大学，2015-05-24

[2]蔡俊杰.复杂条件下交通标识的检测和识别算法[d].大连理工大学，2016-10-17

[3]赵彻.基于机器视觉的汽车辅助系统研究[d].长春工业大学，2014-03