基于机器视觉的车道线检测任务书
2020-02-18 15:30:57
1. 毕业设计(论文)主要内容:
针对道路图像中车道线的检测问题,研究一种结合改进Hough变换和最小二乘法的车道识别方法。对采集到的道路图像进行灰度化、滤波等预处理,提取其中的感兴趣区域,根据车道线边缘点实现车道线边缘轮廓、几何形状等相关信息的提取,获取车道线的位置和走向趋势,使用改进的Hough变换进行车道线的粗检测,粗检测后若有满足条件的车道线,则使用最小二乘法进行精准拟合。车道识别算法对边界点进行连接,使边缘点组合成有意义的边缘,即拟合出满足识别要求的车道线。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇)。
(2)完成开题报告及任务书。
(3)针对道路图像中车道线的检测问题,研究一种结合改进hough变换和最小二乘法的车道识别方法。首先对道路图像进行预处理,然后利用梯度算法有效提取车道线边缘,最后结合改进 hough 变换和最小二乘法的实现车道的识别。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
(1)第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
(2)第5-6周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉相关工具软件的使用。
(3)第7-9周: 实现道路图像的预处理以及样本库的搭建。
4. 主要参考文献
[1] yooh, yang u,sohn k. gradient-enhancing conversion for illumination-robust lanedetection[j]. ieee transactions onintelligent transportation systems, 2013, 14(3):1083-1094.
[2] li q, chen l, lim, et al. a sensor-fusion drivable-region and lane-detection system for autonomous vehicle navigation in challengingroad scenarios[j]. ieee transactions on vehicular technology, 2014,63(2):540-555.
[3]彭岳军.道路交通标志检测与识别技术研究:[d].广州:华南理工大学, 2013.