本文主要研究内容
作者曲峰（2019）在《基于视觉的结构化道路及障碍物检测技术研究》一文中研究指出：在智能汽车驾驶辅助系统中,环境感知是其中的重要组成部分,也是智能车获取周围环境态势以及自身行驶状态的核心功能。在提高汽车行驶安全性的过程中,由于视觉传感器的价格低廉可靠、获取信息丰富,大部分的环境感知功能都是基于视觉完成的。基于机器视觉的辅助驾驶系统环境感知能力决定了智能车规避障碍物、局部区间内规划行车路线的能力,它的实时性与准确性是当前研究中的重中之重。论文针对行车环境视觉感知领域中结构化道路及障碍物的特征提取与目标检测这一核心问题,从传统方法与深度学习两方面进行研究。主要内容包括:在基于传统方法的车道线检测方面,针对目前传统车道线检测算法容易受到噪声和环境因素干扰,以及大曲率车道不能有效拟合的问题,本文提出了一种具有实时性的基于远近视场的双曲线模型的车道线检测方法。在近视场直线提取中,本文采用了一种新的逆透视变换形式,对原始图像进行LSD线段检测,并利用透视图像和鸟瞰图图像之间的亚像素级空间映射矩阵,将线段坐标投影至俯视平面上,有效地减小了生成鸟瞰图引起的插值误差,并消除了生成时间。其次,本文利用DBSCAN对车道边缘线段进行聚类,设计了一种聚类元素融合方法,并在约束条件下提取聚类之间的最佳组合,得到一组近视场候选线。在远视场曲线拟合中,本文提出了一个加权双曲模型来拟合远场车道线,它能适应车道线的曲率,并在曲率较大的车道上得到更精确的结果。由于传统方法关注车道线的特征,在面对车道线残缺或者车道未施画车道线这种情况下很难准确地甚至无法分割车道。因为一些开源数据集在标定过程中,在车道线被遮挡或者不存在的情况下,仍然按照先验知识对车道线进行标注这一特点,本文采用基于深度学习的端到端卷积神经网络,利用语义分割的思想来解决这一问题,并取消了同类型方法中常常采用的复杂的后处理过程。方法使用IBN归一化模块和注意力机制对现有的FCN-VGG16语义分割网络进行优化,采用一个多任务结构分别获取车道线的语义分割图与实例分割图,最后设计了一个简单的三次多项式参数方程拟合车道线。经过在TuSimple数据集上实验验证,本文提出的端到端的网络结构可以有效地解决车道线消失和复杂的后处理过程这两类问题。针对车道线检测中存在的脱离路面的误检和虚警问题,以及实现智能车对于多种物体的环境感知能力,本文提出了一种轻量化、实时性的道路环境语义分割网络。虽然目前很多基于卷积神经网络的方法在各类数据集上取得了很好的结果,但是网络的复杂度和时间开销过大使得这些网络无法应用在车载平台上。本文基于Inception结构提出了一种新的多尺度并联模块,利用在单一层上对特征图进行多尺度卷积并联在低开销的情况下精化分割精度。最后的实验表明,本文中提出的方法在取得实时分割速度的情况下仍然能保证分割效果。最后,为了解决传统的基于车载平台的车辆检测方法受限于传感器的视角和视野,因而在拥挤道路、车辆遮挡等情况下无法有效检测车辆问题,本文开展了无人机平台的探索性研究,提出了一种基于无人机平台的改进的FT显著性车辆检测方法。该方法在复杂环境依然能够达到快速分割图像。其次,本文将booleanmap和OTSU的分割方法相结合,对显著性图像上的车辆感兴趣区域进行快速定位分割。该方法可用于解决基于Meanshift分割方法耗时大的问题。最后,提出了一系列基于几何、对称和水平边缘波的车辆视特征识别方法,用于准确地确定车辆和消除路边物体的干扰。该算法已经移植到无人机载嵌入式平台,实验结果表明,该方法能够在复杂的城市道路环境中有效、可靠地对多目标进行检测。
Abstract
zai zhi neng qi che jia shi fu zhu ji tong zhong ,huan jing gan zhi shi ji zhong de chong yao zu cheng bu fen ,ye shi zhi neng che huo qu zhou wei huan jing tai shi yi ji zi shen hang shi zhuang tai de he xin gong neng 。zai di gao qi che hang shi an quan xing de guo cheng zhong ,you yu shi jiao chuan gan qi de jia ge di lian ke kao 、huo qu xin xi feng fu ,da bu fen de huan jing gan zhi gong neng dou shi ji yu shi jiao wan cheng de 。ji yu ji qi shi jiao de fu zhu jia shi ji tong huan jing gan zhi neng li jue ding le zhi neng che gui bi zhang ai wu 、ju bu ou jian nei gui hua hang che lu xian de neng li ,ta de shi shi xing yu zhun que xing shi dang qian yan jiu zhong de chong zhong zhi chong 。lun wen zhen dui hang che huan jing shi jiao gan zhi ling yu zhong jie gou hua dao lu ji zhang ai wu de te zheng di qu yu mu biao jian ce zhe yi he xin wen ti ,cong chuan tong fang fa yu shen du xue xi liang fang mian jin hang yan jiu 。zhu yao nei rong bao gua :zai ji yu chuan tong fang fa de che dao 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Inceptionjie gou di chu le yi chong xin de duo che du bing lian mo kuai ,li yong zai chan yi ceng shang dui te zheng tu jin hang duo che du juan ji bing lian zai di kai xiao de qing kuang xia jing hua fen ge jing du 。zui hou de shi yan biao ming ,ben wen zhong di chu de fang fa zai qu de shi shi fen ge su du de qing kuang xia reng ran neng bao zheng fen ge xiao guo 。zui hou ,wei le jie jue chuan tong de ji yu che zai ping tai de che liang jian ce fang fa shou xian yu chuan gan qi de shi jiao he shi ye ,yin er zai yong ji dao lu 、che liang zhe dang deng qing kuang xia mo fa you xiao jian ce che liang wen ti ,ben wen kai zhan le mo ren ji ping tai de tan suo xing yan jiu ,di chu le yi chong ji yu mo ren ji ping tai de gai jin de FTxian zhe xing che liang jian ce fang fa 。gai fang fa zai fu za huan jing yi ran neng gou da dao kuai su fen ge tu xiang 。ji ci ,ben wen jiang booleanmaphe OTSUde fen ge fang fa xiang jie ge ,dui xian zhe xing tu xiang shang de che liang gan xing qu ou yu jin 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论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自吉林大学的曲峰，发表于刊物吉林大学2019-06-25论文，是一篇关于智能车论文,车道线检测论文,车辆检测论文,深度学习论文,语义分割论文,吉林大学2019-06-25论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自吉林大学2019-06-25论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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