基于双目视觉和图像处理技术的前车识别方法

Vehicle Detection Method Based on Binocular Vision and Image Process Technology

作者: 专业:车辆工程 导师:周雅夫 年度:2010 学位:硕士  院校: 大连理工大学

Keywords

binocular vision, forward vehicle detection, distance detection

        本文提出一种基于双目视觉系统,对前方道路各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子(一种被证明效果最优秀的边缘提取算子[12])和霍夫变换等图像处理方法首先检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后,在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后,利用双目视觉几何关系,对对象物体的距离进行比较。本实验使用的双目视觉检测方法有别于雷达、红外探测等传统物体识别手段。该方法通过光学几何原理与图像处理技术对前方道路中的行驶车辆进行包括距离识别在内的物体识别,从而降低识别成本,改善识别方法。我们在试验中使用了包括双摄像头在内的双目视觉硬件,以及MATLAB和OpenCV等软件和图像识别数据库。实验结果表明,通过本文所述方法可准确识别出图像中各对象及其距离关系。
    This paper describes an on-road objects detection method which is based on a binocular vision system. At first, for increasing the image process speed, canny algorithms and Hough transform are used to recognize road area. Then, vehicle can be distinguished by shadow extension. At last, the distance relations of each object in the image will be obtained. Not as some traditional methods which are using radar and infrared ray, the ultimate aim of our thesis is to detect the forward road’s objects’ condition and distance, and though this we can decrease the cost and improve the method. We operate this research using hardware such as two cameras, and software such as MATLAB and OpenCV. The extensions are contributing the results to the traffic jam and driving safety research. The result shows that all main objects and distance relations of them can be detected accurately.
        

基于双目视觉和图像处理技术的前车识别方法

摘要4-5
Abstract5
引言8-9
1 研究背景与实验准备9-21
    1.1 双目视觉系统9-10
    1.2 图像处理技术在国内外以及本实验中的应用10-14
        1.2.1 国外汽车图像处理技术的研究现状11-12
        1.2.2 我国汽车图像处理技术的研究现状12-13
        1.2.3 图像处理技术在本实验中的应用13-14
    1.3 硬件及软件14-17
        1.3.1 硬件14-16
        1.3.2 软件16-17
    1.4 3D坐标系17-19
    1.5 论文研究的主要内容及创新点19
    1.6 实验步骤19-21
2 道路边线提取21-49
    2.1 摄像机校正22-30
        2.1.1 棋盘校正22-28
        2.1.2 盲点(区域)检测28-30
    2.2 摄像视野30-31
    2.3 图像平滑31-36
    2.4 边缘提取36-41
        2.4.1 边缘检测理论与检测公式36-37
        2.4.2 各种边缘检测方法的比较37-39
        2.4.3 应用Canny边缘检测算子的实验结果39-41
    2.5 道路线提取41-49
        2.5.1 霍夫变换原理42-44
        2.5.2 霍夫变换的应用44-49
3 车辆识别49-56
    3.1 图像的膨胀与腐蚀49-52
    3.2 使用图像膨胀与腐蚀进行汽车识别52-56
4 距离识别56-65
    4.1 距离识别原理56-57
    4.2 2维坐标系57-59
    4.3 距离计算和比较59-63
    4.4 距离测试的应用63-65
结论65-66
参考文献66-68
攻读硕士学位期间发表学术论文情况68-69
致谢69-71
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