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重庆大学博士学位论文基于计算机视觉的道路与障碍物检测的检测问

归档日期:06-29       文本归类:假障碍物      文章编辑:爱尚语录

  重庆大学博士学位论文基于计算机视觉的道路与障碍物检测的检测问题。因此在本系统中首先在前方路面搜寻 如果没有搜寻到满足障碍物条件的候选者 系统输出前方无障碍物 如果有满足障碍物条件的候选者出现 系统将对它们进行辨识 除去假障碍物 保留真正的障碍物 对它进行进一步处理 井输出前方有障碍物的位置信息。处理

  重庆大学博士学位论文基于计算机视觉的道路与障碍物检测的检测问题。因此在本系统中首先在前方路面搜寻 如果没有搜寻到满足障碍物条件的候选者 系统输出前方无障碍物 如果有满足障碍物条件的候选者出现 系统将对它们进行辨识 除去假障碍物 保留真正的障碍物 对它进行进一步处理 井输出前方有障碍物的位置信息。处理完一帧图像后 采样获取下一帧图像 根据已获得的先验知识 将在两个方面进行搜索。第一 在已经得到的障碍物位置的附近进行搜索 获取其位置信息 第二 在下一帧图像中可能出现障碍物的位置进行搜索 具体来说 就是图像的正前方和左右下角 左边是正常的超车 而右边则是违章的超车驾驶 系统处理过程如图 所示。图 障碍物搜索流程框图 图像分割技术对障碍物的检测。从总体上说 图像分割就是把图像分成若干有意义的区域的处理技术。区域是像素的连通集 这里选择的连通性准则是只依据旁侧相邻的像素 确定连通称之为四连通。图像分割的基础是像素间的相似性和跳变性。“相似性”是指在某个区域内像素具有某种相似的特性 如灰度一样 纹理相同等 “跳变性”是指特性的不连续 如灰度值突变等。当人观察景物时 视觉系统对景物进行分割的过程是必不可少的。但在数字图像分析中它却是一个并非轻而易举的任务。基于此 在作了大量实况路面情况分析之后 看到在高速公路上车辆行进前方出现的主要障碍物是车速低于本车辆的汽车 其它障碍物如忽然横穿公路的行人、动物或散落的货物等等虽有出现但概率极低 处理方法类似。所以本系统主要以前方车辆为检测目标。 —重庆大学博士学位论文 基于计算机视觉的道路与障碍幽 在上节的道路检测中 已经可以实时、准确地在摄影图像上确定了车辆行进前方的公路区域。在摄影图像上检测障碍物时 只需对公路区域进行搜索就足够了 这将缩短处理时间 为实现实时检测提供保证。搜索公路区域时 路面作为一个图像区域显示出较为一致的色彩特征 并且无明显的纹理走向 路面上的障碍物在这两种特征上与路面特征有一定差异。比如 分析主要障碍物——汽车的特征 它们的底部与路面相比明显成低亮区域 如果把车辆的阴影区也考虑进去 此特征就更为显著。所以基于区域相关分害 技术 利用色彩纹理特征 可以确定障碍物候选者所在的大致区域 并为真实障碍物定位。 障碍物所在的大致区域确定具体方法如下 由于已把公路从整幅图像中分割提取出来 所以背景信息以及物体未落入公路区域部分的信息已被分离而不予考虑。在正常光照下 通过对 摄像机的调节。可以把高速公路路面彩色图像的 值保持在 的灰度级范围之内把分道线的 值保持在 以上。在这种状态下 通过大量实验证明 真实障碍物底部 落入公路区域部分 值低于路面值。运用图像分割中的梯度图像二值化方法 可以得到有用部分的最大梯度边界。如果侯选者为真实障碍物 此最大梯度边界就是障碍物底部外轮廓线。因此可根据最大梯度边界以及汽车图像底部高宽为基础 作一个正方形 汽车一般是方形的 框出一个大致范围进一步处理。如图 所示红框所示。 判断障碍物的真伪精确框定障碍物是为了获取其位置信息以之进行预测 而且在下一子系统中还要利用它来计算车距。对于障碍物的精确框定和识别 可从以下三个方面来考虑 汽车底盘与道路之间的图像是深色的 通常都是灰度值接近黑色。 摄影机从后方或侧后方对车辆等障碍物摄影 其投影图像的外轮廓线都呈现出近似矩形的几何特性。基于此 在投影平面上构造平行于图像平面坐标的矩形框作为障碍物几何模型 以此来定位并识别侯选者是否为障碍物通常是很有效的。具体方法如下 在侯选区域内运用 的边缘检测算子提取侯选者的边缘线 结合梯度图像二值化 并通过搜索 的邻域对边缘线加以一定填充。检测边缘时以黑框为基础向内搜索 这样可降低物体复杂的内部线条的干扰。实践证明 首先检测下底边缘 其次当侯选者位于图像右部时检测左边缘 反之检测右边缘 在此基础上利用汽车图像高宽的经验比值最后检测剩下的另一侧边缘与上边缘。这种方法比顺序检测图像得到的边缘更精确。根据侯选者的边缘线作出其外截一 —重庆大学博士学位论文基予计算梳视觉的道路与障碍扬检测矩形 障碍物几何模型 计算侯选密的矩形拟台因予 彬其中蹙侯选者酌面积 符楚侯选者静高度舻怒侯选老鲤宽度。单位均为像数。曼反映了甥体对其 截矩影鲍充满程度 对矩形物体五取得最大值 反映了物体的高宽比例关系。设定这两个参数的闽值范围并考虑其相互关系可以准确迅速地识别侯遗者 周时用外截矩形可以确定障碍耪的准确图像位置。图 楚对前方车辆搜索 如图 所示汽车底部地阴影郝分为翦方车辆鲍搜索结果。豳 ——重庆大学博士学位论文基于计算机视觉的道路与障碍物检测 障碍物的单目视觉距离测量 景物一图像的几何模型 图像形成的一般几何模型定义为 是关于景物点 图像点之间的不可逆几何变换函数 显然它与成像几何、透视模型和所选择的坐标系直接相关。透视投影使用一种基于几何光学原理的理想小孔摄像机来反映图像形成。图 中位于图像平面前距离为 的点被称为投影中心。由于图像平面在投影中心的后面 所以小孔摄像机模型又称为后投影模型。 轴为投影轴 它是传感器的观察方向 投影的几何关系所确定的有限大小图像平面就是摄像机的视场。小孔摄像机模型不考虑透镜的畸变 在大多数应用场合 这种模型是可以满足要求的。现在研究从实体出发的通过投影中心的光线 投影中心对应于透镜中心。其成像原理如图 所示 透视投影倒立成像几何示意图后投影模型 设物体点和图像点的坐标系是一致的并且两个坐标系原点在图像平面上 图中的成像模型约束了位于含有 线段上任何一物体点所对应的图像平面上的成像点。这三个点具有共线关系一—重庆大学博士学位论文 基于计算机视觉的道路与障碍物检测 可以写成矩阵形式七三二上 三一 矿一妻。厂去 对于这种无穷远视场可将式 近似表示为 其中 厂表示投影中心至图像平面的距离。根据投影理论 路面的最远点即消失点在像平面的原点 也就是说路面区域均位于图像平面的上半平面。 结构化道路的障碍物距离测量结构化道路一般是指高速公路和部分结构化较好的公路。这类公路具有清晰的车道线和道路边界 车道线一般为连续的白线或短划线 具有固定的道路宽度。以下对图像中障碍物的距离测量算法 就是以规范的结构化道路为基础。摄影机的摄影原理实质上就是三维空闻信息到二维平面的线性投影。运用线性投影的基本原理 采用解析几何和矩阵方法研究道路的几何模型 不难发现 在世界坐标系中 道路的对应左右边缘是相互平行的 如是弯道 其对应点的曲率亦相等 并且它们之间的距离为道路的宽度 如图所示。图 表示道路左边缘线中的一段 所对应的右边缘线设它们的图像坐标分别为 。根据道路左右边缘的对应关系有如下等式成立 得开展式将重庆大学博士学位论文 基于计算机视觉的道路与障碍物检测世界坐标系 图象坐标系 实际空间道路坐标和像平面道路图像坐标示意图车载摄像机图像获取系统如图 所示。其中 三为投影中心到障碍物的直线距离 光线 到路面的垂直距离为 相当于全局坐标系的 轴。根据上面的透视变换公式 通过下面的推导 得到障碍物实际距离 的计算公式 可得即 其中川为道路边缘点 在投影图像上的轴分量 邱为道路边缘点 在投影图像上的 轴分量 的连线就是道路的宽度 为连线到摄像机像平面的距离 就是在像平面上对应子成像的距离。对于式 计算障碍物距离的几点说明 道路为具有固定宽度的结构化道路。一般是指高速公路和部分结构化较好的公路 这类公路具有清晰的车道线和道路边界 车道线一般为连续的白线或短划线。 求出的是本车对于前方障碍物或车辆 的径向距离。 由于高速公路等结构化公路 一般设计行驶车速都很高 所以对道路的弯度有一定的限制。因此 依照上式求出的距离具有一定的指导意义。 在实际应用中 可以在固定摄像机的高度和角度、固定摄像机焦距厂一 一重庆大学博士学位论文 基于计算机视觉的道路与障碍物检测的条件下 对于所摄取的图像按从近到远 以像素为单位按上式进行距离量化 以便在获取障碍物在图像中的位置后 快速求解距离。…… 儿息认以在本章的研究中 采用了计算机视觉技术来获取汽车行驶时前后方的车辆和距离等信息。计算机视觉的研究经历了将近 年的过程 确实在许多方面取得了很大的进展 但是这一方向仍然面临很多问题 由于计算机视觉是多学科的交叉与结合 同时视觉是一个涉及生理、心理的复杂过程 不仅仅和眼睛有关 还和大脑的推理、学习有关。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸。 在计算机视觉的研究过程中还必须考虑将功能模拟与认知模拟相结合 既不能单纯依靠功能模拟也不能只是考虑认知模拟。在人类延伸其他能力的过程中 功能模拟起到了主要的作用 但视觉是涉及心理和生理两方面的过程 因此必须在功能模拟的同时重视认知模拟。 在计算机视觉研究领域中 存在着诸多不确定性因素。由于视觉问题是成像过程的逆过程 成像是从三维向二维投影的过程 因而在这个过程中会把深度信息丢失 同时诸如光照 材料特性、朝向、距离等信息都反映成唯一的测量值——灰度 因而要从这唯一的测量值恢复上述一个或几个反映物体本质特征的参数是一个病态过程。不仅如此 成像中由于大气扰动、镜头因素、传感器噪声、传输噪声以及量化噪声等的干扰 都会产生失真 并且这些干扰大多具有随机性。计算理论的进步与感知手段的改进有助于计算机视觉的研究 新的计算模型的提出可以解决以往一些困难的问题 而采用如距离传感器等新的感知手段 可以解决过去某些只有依靠计算才能解决的问题。 本章小结本章利用计算杌视觉理论和技术 首先讨论了 的图像理论 以图像的时频分析为基础 建立了空间域的道路边缘线灰度模型 并设计出具有方向滤波的有限尺寸模板 小波滤波器 引入了基于 小波滤波器的方向特征来进行道路检测。针对结构化道路的特点 以及经摄像机投影的道路弯曲的图像特征 提出了将道路按黄金分割 分为由近至远的三段 对每段进行分段线性化 变换进行道路边缘检测和提取得到道路的坐标数据 以及道路弯曲的方向。研究了车辆在道路上行驶时的图像特征 实现了对前方目标物体 车辆 的视觉图像检测 对已检测的前方目标 提出了在结构化道路上进行相对径向距离的计算方法。实验结果表明 文中所讨论的方法在工程实践中有一定的应用价值。 重庆大学博士学位论文 汽车驾驶防撞报警专家系统 汽车驾驶防撞报警专家系统 引言对于一个掌握了驾驶汽车初步知识的人 在驾驶中的主要行为包括维持安全的车速、与路面和交通要素相关的正确路径。驾驶人员的行为包括对路面几何线形、危险、交通环境、车辆的动态速度和路径的反应。驾驶员一汽车系统的信息主要来自于交通控制装置、交通状况以及其他环境因素 它们随着车辆的移动而不断的变化。随着车辆的运动 驾驶员通过挡风玻璃所看到的视野范围在不断地变化 驾驶员从中可以选择一些输入信息。由于驾驶员是系统的管理者同时又是系统的一个核心组成部分 驾驶行为决定了驾驶员一汽车系统的控制性能。例如驾驶员的经验、思维状态、工作压力、对突发事件的处理都将影响人的反应水平 从而直接或间接地影响驾驶行为。由于驾驶员的反应和决策是受一定规则和知识所支配的 所以对车辆的实际控制过程是由驾驶员控制油门、制动器与转向盘而产生的。在汽车行驶中 任何紧急事态的发生都是瞬息出现的。高速行驶的汽车对异常情况的突发 常常是驾驶人员难于预料和防范的。如行人突然穿越公路 在前方路口突然驶出违章车辆 前方行驶着的车辆突然紧急制动等 如果汽车驾驶人员处理不好 或者是驾驶人员根本来不及作出反应 便可能酿成大祸 甚至车毁人亡。在行驶的汽车中引入汽车安全报警辅助驾驶专家系统是利用计算机存储量大 运算速度快的特点。通过专家系统将汽车驾驶知识作为各种情况下的辅助指导操作手段 对危险情况进行报警 避免交通事故发生 保证车辆和人员的安全。针对如何提高汽车主动安全性这个问题。在本文的第四章中已作了系统的分析和设计。在本章将以获取的环境数据 以第三章给出的基于时间的安全模型为基础 结合汽车行驶规则 提出一种汽车实时报警辅助驾驶专家系统 为安全驾驶提供帮助。 汽车报警防撞专家系统结构在汽车行驶中 任何紧急事态的出现往往都要经历形成和发生的过程 在危险状态形成之前 驾驶员的及时感知和正确判断、实时作出正确的操作的这每一个环节都是非常重要的。一旦处理不当、危险就会在瞬息出现 高速行驶一 —重庆大学博士学位论文 汽车驾驶防撞报警专家系统的汽车面对突发的异常情况 驾驶人员常常是难以预料和防范的 这时对突发事情作出反应时。往往会由于人的动作响应时间延时和汽车自身的惯性 难以避免事故的发生 导致车毁人亡。本章所讨论的汽车行驶防撞报警专家系统 是利用放置于汽车上的专用高速计算机存储量大、运算速度快的特点 将汽车安全行驶的知识、规则、以及安全行驶的推理策略 通过专家系统将汽车驾驶知识作为各种情况下的辅助指导操作手段 在危险情况下进行报警 避免交通事故发生。汽车驾驶防撞报警专家系统结构如图 所示。图 汽车行驶防撞报警专家系统结构框图 表示首先将通过汽车上安装的各种传感器反映出来的车况和环境状况数据由系统实时获取后 送到任务级别调度进行任务分配。对于安全优先级别最高的任务首先执行 进行安全推理求解 确保汽车驾驶人员安全。对于常规级任务进行实时求解。向驾驶人员提供辅助操作的指导信息。在汽车智能型主动安全系统中 汽车安全报警防撞专家系统是一个智能体。 安全优先级与常规级任务求解在汽车行驶时 安全是首位的。因此制约安全的因素都具有最高优先级 在任务级别调度管理中 一旦获取最高优先级信息 如前方车辆紧急停车 —重庆大学博士学位论文汽车驾驶防擅报警专家系统现违章车辆等 即通过系统对环境信息的获取 感知当前的行驶不满足动态安全时间的约束。系统将提供紧急报警 告知驾驶员汽车行驶状态危险 迅速减速或采取其它措施 以避免车毁人亡的事故发生 确保驾驶人员的安全。为了进一步提高安全性 任务级别调度中将考虑气候状况 强调雨、雪、雾、大风天气对安全的不利影响。优先考虑这些最高优先级任务。“安全优先”以保证汽车安全行驶的求解报警过程得以完成。而对于在安全行驶下 本车与前方车辆等障碍物的相对距离、相对速度和相对加速度等信息 按常规级任务进行推理、预测 以便及时提醒驾驶员是否具有危险。调度流程如图 所示。图 安全求解任务调度流程框图 在雨、雪、雾、大风等恶劣气侯条件下 会给道路和行驶带来不同程度的影响 汽车在行驶中实时检测这些数据 给出不同的量化值。作为特征状态体中的一个重要因素。环境状况主要包括了上述的气候条件、与正在行驶的汽车密切相关的前后左右其他车辆的距离、相对距离、速度、相对速度、加速度、相对加速度等因素。例如在前方有一辆同向行驶的汽车 在某一速度 晴天其相对距离不得小于 墨为在速度 下安全行车距离 那么雨天的相对距离 就不得小于岛 速度” 下雨天的安全行车距离 一旦雨天是必须施行汽车的减速操作。一

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