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辅助安全驾驶的路面识别研究开题报告

 2021-03-11 12:03  

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着随着道路的迅速发展和汽车数量的不断增加,交通事故的发生率也在逐年攀升,已严重地威胁到人民的生命财产安全。 汽车的安全问题已被列为新世纪汽车三大问题之一(节能、环保、安全)。注意力分散是导致交通事故的常见原因之一,据调查,80%以上的交通事故都是由于驾驶员当时的反应不及所造成的。因此,人类为了保护自身安全,一直致力于研究汽车主动安全系统。如汽车防撞装置,汽车自动避障系统,智能车辆视觉导航技术的研究等。其中视觉辅助导航是当前图像处理技术的应用热点之一,而道路检测是视觉导航系统的重要组成部分。道路检测是智能车辆视觉导航研究中的核心问题之一, 也是当前发展最快、投资最多的研究方向。

而针对非结构化道路环境的识别研究则是这其中重要的研究课题之一。

图像处理通常指的是数字图像处理。图像处理是利用计算机或其他具有数据处理功能的设备对已采集得到的图像进行大量的分析,从而达到某种特定效果的一种技术。数字图像可以理解为一个大的二维数组,它是通过数字摄像机等数字扫描设备经过采样和量化处理后得到的,该数组中的每一个元素称为图像的像素,而没一个像素的值均为一个整数,该整数称为图像灰度值。图像处理技术包括图像增强和复原、图像压缩以及图像描述、匹配和识别三个方面的主要内容。其中图像识别就是对图像的理解,是图像处理技术中的重点及难点。图像识别是针对各种不同模式下的目标和对像加以识别的技术,主要是通过计算机等数据处理设备对图像进行处理、分析和理解。其中在原始图像基础上提取特征是很重要的。

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2. 研究的基本内容与方案

1. 基本内容

本项目研究主要包括以下内容:

(1)道路图像特征提取:根据本课题所研究的方向--即路面识别,分析道路图像的特点,确定所要分析的图像特征以及提取图像特征的方法。本文只针对柏油、草地、水泥地以及土地作为研究对象,通过分析本章分别提取路面图像的颜色特征、纹理特征作为图像识别的特征参数,并对每一种特征进行了详细的论述以及验证,其中采用直方图以及直方图均衡化方法提取颜色特征,纹理特征则采用图像灰度共生矩阵方法提取。

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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,了解研究所需的相关软件及知识方案完成开题报告。

第4-7周:查阅相关参考文献,完成特征路面图像的提取。

第8-11周:合理设计算法,对算法进行验证。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 张毅,尹亮. 无人车自主导航的环境见图技术[j]. 兵工学报. 2014,35(1):32-37

[2] s. manjanna, g. dudek, p.giguere, using gait change for terrain sensing by robots[c]//computer and robotvision (crv), 2013 international conference on ieee, 2013: 16-22.

[3] c. c. ward, k. iagnemma,speed-independent vibration-based terrain classification for passenger vehicles[j],vehicle system dynamics, september. 2009, 47(9): 1095-1113.

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