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基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法研究.docx


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摘 要
本文提出一种基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法,该方法通过对车辆前方图像的处理,能够实现对夜间道路上的车道线和前方车辆的识别和检测。本文首先介绍了该方法的研究背景和意义,然后详细阐述了该方法的实现过程,包括图像预处理、车道线检测、前方车辆检测和结果输出等关键步骤,最后进行了实验验证。实验结果表明,本文提出的基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法在实现夜间行车安全方面具有显著的优势。
关键词:单目视觉,夜间车道线检测,前方车辆检测,图像处理,计算机视觉
Abstract
This paper proposes a method for detecting nighttime lane lines and vehicles based on monocular vision. The method enables the recognition and detection of lane lines and vehicles on nighttime roads through image processing of the vehicle's front image. This paper first introduces the background and significance of the method, and then elaborates on the key steps of image preprocessing, lane line detection, vehicle detection and result output. Finally, the experimental verification is carried out. The experimental results show that the method proposed in this paper has significant advantages in realizing night driving safety.
Keywords: monocular vision, nighttime lane line detection, front vehicle detection, image processing, computer vision
一、引言
车辆行驶在黑暗的夜间道路上,车道线和前方车辆的检测是保持行车安全的关键。在目前的智能驾驶技术中,计算机视觉成为了实现车辆自动驾驶行驶的重要方法之一。然而,由于夜间道路光线条件较差、目标物体光影变化较大等因素影响,夜间车道线和前方车辆的检测变得更加困难。
为了解决这一问题,本文提出了一种基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法。该方法通过对图像进行处理,将车道线和前方车辆从图像中提取出来,实现了夜间道路上的安全行驶。
二、相关技术
目前,夜间车辆检测技术主要有以下几种:基于车载摄像头的夜间前方物体检测技术、基于激光雷达的夜间障碍物检测技术、基于红外线探测器的夜间物体检测技术等。
在本文中,我们采用了基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测技术。该技术通过分析图像中的像素变化,可以实现对车道线和前方车辆的提取和检测。
三、方法实现
本文提出的基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法,主要包括图像预处理、车道线检测、前方车辆检测和结果输出四个步骤。下面将分别进行阐述。
1. 图像预处理
在车辆前方获取的图像存在噪声和光影差异等问题,为了提高后续处理的准确度,需要进行预处理。本文采用了高斯滤波和直方图均衡化两种方式进行图像预处理。
2. 车道线检测
针对夜间道路上车道线的不同色彩和灰度值,本文采用了基于色彩信息和灰度信息的车道线检测算法。具体来说,采用了Canny算子进行边缘检测,然后通过Hough变换识别出车道线。
3. 前方车辆检测
夜间道路上的前方车辆检测是实现智能驾驶行驶的重要步骤之一。本文采用了基于Haar特征的目标检测算法,对车辆进行识别。具体来说,将Haar特征值作为分类器的输入,通过Adaboost算法对分类器进行训练,最终实现车辆的检测。
4. 结果输出
在完成车道线和前方车辆的检测后,需要将检测结果输出到实时生成的地图上。本文采用了OpenCV的可视化工具进行结果可视化并输出。
四、实验与结果
本文采用了真实行驶的夜间道路场景图像,进行了基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测实验。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地实现夜间道路上车道线和前方车辆的检测。与传统方法相比,本文提出的方法有更高的精度和更好的实时性。
五、结论
本文提出了一种基于单目视觉的夜间车道线和前方车辆检测方法,通过对车辆前方图像的处理,实现了对夜间道路上的车道线和前方车辆的识别和检测。本文的实验结果表明,该方法在实现夜间行车安全方面具有显著的优势。该方法可以为实现自动驾驶技术提供有力支持。

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  • 时间2025-02-06