道路检测论文范文参考 道路检测毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇道路检测论文范文参考：基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究
2. 第二篇道路检测论文样文：城市交通中智能车辆环境感知方法研究
3. 第三篇道路检测论文范文模板：室外移动机器人视觉导航关键技术研究
4. 第四篇道路检测论文范例：基于卫星导航与视觉导航集成的智能车辆关键技术研究
5. 第五篇道路检测论文范文格式：基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解

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第一篇道路检测论文范文参考：基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究

智能车辆是智能交通系统的重要组成部分,是智能交通系统的主体.智能车辆是一个可以自主感知环境信息并进行自主决策进而实现自动化操作控制的综合统一体,它的实现涉及模式识别、图形图像处理、自动控制、机器视觉等多个交叉学科的理论与技术,在智能车辆的各项关键技术中,导航是车辆感知外部环境进而做出下一步决策的前提.由于视觉信息尤其是彩*像信息具有信息含量丰富、被动无污染和探测无损伤等优点而倍受关注,是智能车辆实现自主导航的主要技术.其中,对于场景环境中的目标的检测(包括道路检测、交通标志检测以及障碍物检测)又是不可缺少的功能,是预防危险、安全行驶的前提条件.但由于智能车辆所处的室外环境的复杂性和不可控性以及彩色场景图像数据量大、运算复杂度高等因素,导致视觉导航中目标检测的实时性、准确性和鲁棒性得不到满足.为了减小数据量、提高检测的实时性,提高视觉导航的效率,本文在分析现有目标检测技术特点与不足的基础上,对以下关键技术进行了深入而详实的研究.

1．为了降低彩*像处理的复杂度、提高后续目标检测的速度,本文提出了一种智能车辆视觉导航彩*像的预处理算法.算法针对饱和度过低时H分量不稳定的不足,在饱和度分量上选择阈值T,把S分量划分为高饱和度区域和低饱和度区域,在高饱和度区域中投影H分量,在低饱和度区域中投影V分量,并且对投影后的S分量进行拉伸.这样S分量即包含了必要的颜色信息又包含了灰度信息,而且图像由原来的高维降到二维.克服了传统预处理方法中颜色信息的丢失造成的分割不准确问题,大大降低了后续处理的数据量,提高了算法实时性,同时也对因光照和阴影等不确定因素造成的影响有较好的鲁棒性.

2．为了克服现有道路检测算法在道路分割时依赖于道路模型、道路区域不完整及自适应性差等缺点,本文提出了一种基于语义的多神经网络非结构化道路自适应检测算法.算法用直方图对道路图像进行多阈值粗分割,然后用多神经网络对分割区域进行高层语义映射,可有效解决当道路特征发生变化时的自适应性和道路检测过程中的实时性问题,实现非结构化道路的完整提取.

3．针对现有主动交通标志检测算法中存在运算量大、复杂背景排除困难等问题,本文提出了一种被动的交通标志快速检测方法.算法对彩*像在HSV空间中预处理的基础上,构造待检测区域中交通标志中可能包含的颜色的粗糙度直方图,根据颜色匹配表、背景颜色的粗糙度和前景颜色的粗糙度判断图像中是否有交通标志出现,如果有可能出现交通标志则根据粗糙度统计提取标志区域,如果没有则不进行后续的分割,这样减少了检测中的盲目分割和重复判断,大大提高了检测算法的效率和实时性.

4．在障碍物检测方面,针对现有算法在颜色和边缘检测中障碍物提取不准确以及提取的信息不全面等问题,提出一种基于可疑区域二次匹配的立体视觉障碍检测算法.该算法首先分割出可疑障碍区域,然后对可疑区域进行初次匹配,对匹配成功的区域进行二次立体匹配.这样既减少了匹配的样本空间,提高了算法的效率,同时检测出的障碍物又能提供全面的导航信息.

第二篇道路检测论文样文：城市交通中智能车辆环境感知方法研究

环境感知作为车辆主动安全领域关键技术,在过去二十年间得到了极大关注和快速发展.城市环境中道路结构多变、车辆类型众多、环境背景复杂,同时近年来环境污染导致雾霾天气频发,这都给智能车辆环境感知技术带来挑战.针对这些问题,本文将探讨城市环境中,如何通过机器视觉和多车通信技术,实现智能车辆对周围环境高效、鲁棒感知,提高车辆在途行驶安全性.

从车载视频图像处理方法入手,针对雾霾环境下场景能见度低,图像颜色和对比度特征衰减严重等情况,提出基于亮度通道引导滤波的视频图像去雾方法.对大气衰减模型进行简化,使用暗原色先验理论估计当前雾气浓度.采用基于亮度引导滤波的大气覆盖估计方法,获取当前大气覆盖参数,进一步得到清晰化后的复原图像.通过将高耗时的雾气浓度估计,集中到初始化阶段完成,实现退化图像的快速修复.实验结果表明,该算法能够有效改善雾霾图像对比度和清晰度,计算效率比直方图均衡化方法和多维Retinex方法均有大幅提高,满足视频图像去雾需求.

研究了城市道路检测算法.城市半结构化道路交通环境中,为了提高道路模型对复杂环境的适应性,解决算法难以在效率和鲁棒性间达到平衡的问题,提出基于不定Bezier变形模板的城市道路检测算法.首先,算法对输入图像进行逆*变换,根据相机内外参数和车辆状态自适应设置静态和动态两层感兴趣区域,利用*图中道路标识线平行延伸特点,提出混合高斯方向异性滤波器,对图像进行预处理.然后,引入Bezier样条曲线,构造不定道路变形模板,将道路识别问题转化为模板参数假设检验问题,使用改进RANSAC算法求解模板参数.为了提高求解速度,提出层次搜索优化算法,建立期望区域和解集空间,采用粗搜索与精搜索相结合方法,实现模板参数快速搜索.试验结果表明,该方法在城市道路环境中可以快速准确提取车道线,并对典型道路干扰具有较好免疫作用.

研究了前方车辆识别与跟踪方法.提出路面约束下车辆分层级联识别与多目标跟踪算法.在路面区域分割阶段,使用随机点自生长算法获取路面区域,并以此作为先验知识,获取后续模块的感兴趣区域.在车辆识别阶段,以LBP特征和Haar特征作为目标描述方法,采用Adaboost机器学习算法训练分类器,分别构建了检测级和验证级分类器.在车辆跟踪阶段,针对粒子滤波方法面临的多目标跟踪问题,提出基于车辆信任计数器的多目标跟踪方法,使用状态管理机制解决了车辆进入和离开视野时的跟踪问题.算法能够对城市交通环境中多目标车辆进行较好识别,对车辆类型、环境等非确定性变化,具有较强适应能力.

研究了尾随运动车辆识别与超车检测方法.针对尾随车辆由于不确定因素变化,容易导致识别算法不稳定、不可靠等问题,使用低成本单目后视方法,从车辆共性、底层特征着手,提出基于时空域纵向投影跟踪滤波和相对运动检测的车辆识别和超车监控算法.采用车辆信任函数对识别框架内不确定目标进行验证判断,通过在决策级对两种方法所得结果进行有效融合,提高算法鲁棒性.试验结果表明,该方法能够快速准确提取近视场中尾随运动车辆,对环境干扰和目标车辆类型变化具有较好适应性.

研究了车辆偏离预警方法和雾霾环境下协作超车辅助方法.一方面,针对传统偏离预警方法难以给出准确预警时间,容易发生漏检等问题,采用时空联合预警方法进行车道偏离预警决策,降低了系统虚警率和漏检率.另一方面,为了保证雾霾环境下车辆超车安全,对车联网背景下车辆辅助驾驶方法进行了初步探索,提出基于车间通信的车辆协作超车辅助方法.在车辆超车启动前,综合利用当前车辆相对位置、相对速度和相对横摆角等信息,采用基于常速假设的TTC估计方法,给出超车启动预警辅助方法.超车过程中,采用多变量高斯分布建立车辆冲突势场,提出基于冲突概率估计的超车危险评估方法.试验结果表明,所提出的车辆驾驶辅助方法能够有效地根据车辆当前状态给出危险预警信息,保证超车过程安全,具有较好的鲁棒性和实时性,能够满足系统要求.

综上所述,环境感知作为智能车辆技术的核心和难点,仍然面临众多挑战.在此背景下,本文对城市交通环境中,智能车辆环境感知方法进行研究,分别讨论了雾霾视频修复方法、道路检测方法、前方车辆识别方法、尾随车辆识别方法、车道偏离预警方法以及协作超车辅助方法等,并取得了系列研究成果.

第三篇道路检测论文范文模板：室外移动机器人视觉导航关键技术研究

室外移动机器人是一种能够在道路和野外连续地、实时地自主运动的智能移动机器人,其研究涉及多个学科的理论与技术,体现了信息科学与人工智能技术的最新成果,具有重大的研究价值和应用价值.在室外移动机器人的各项关键技术中,视觉导航的研究涉及到计算机视觉的各个主要方面,是一个有难度的综合性课题.视觉导航的基本任务是根据获取的视觉信息正确识别出道路区域和非路区域(障碍物和背景)并规划出到达局部目标的合适路径.由于室外环境的复杂多变以及图像数据量大、处理耗时,直接导致视觉导航系统的实时性和鲁棒性得不到满足.本文旨在提高视觉导航系统的实时性和鲁棒性,对室外移动机器人的道路检测算法、障碍物检测中的立体匹配算法以及避障路径规划算法进行了探索与研究.

首先为了能够准确、鲁棒、及时的检测道路区域,提出了一种基于归一化RGB值的道路检测算法.考虑到道路环境的复杂多变,很难研究出一种能够普适的道路检测算法,因此本算法主要针对路面呈中性灰的道路环境.通过研究光照和阴影下路面的归一化RGB值的相互关系,得到道路区域象素点的颜色分布规律,然后利用区域增长法从复杂光照条件下的道路图像中检测出道路区域.由于只需要考虑每个象素点的归一化RGB值,因此该算法实时性较好,且对光照变化及阴影干扰有较强的鲁棒性.为了进一步提高视觉导航系统的实时性并拓宽其应用范围,又提出了基于彩色特征及图像分块处理的道路检测算法.彩色特征的内在规律使得该算法能够很好的适应存在光照变化及阴影的复杂环境,图像的分块处理相当于降低了图像的分辨率,大大提高了算法的实时性,同时也消除了小面积的水迹和灰尘的干扰.最后用改进的连通性检测算法对区域增长得到的道路区域进行检测.

其次,对区域法立体匹配中的度量因子和相关窗口的选择进行了定性及定量分析,并指出在移动机器人导航应用背景下应如何进行选择.另外,针对匹配算法的实时性和鲁棒性要求,提出了相应的改进方法:利用路面平坦约束和图像重投影技术进一步缩小道路检测算法得到的可疑障碍物区域,减小待匹配的图像区域,利用象素点的递归运算去除冗余的匹配运算量,实现相关窗口尺寸与匹配算法复杂度的解耦,利用外极线约束和提取出的障碍物区域的约束,大大缩小了视差的搜索范围,引入唯一性约束、最小匹配值的尖锐度约束及特殊性约束,在消除双向匹配计算量大、耗时的同时,消除了重复图案及弱纹理区域的影响,减少了误匹配的出现.

最后,针对传统的室外移动机器人避障路径规划算法对复杂环境适应能力差的问题,分别提出了基于改进人工势场法的避障路径规划算法、基于障碍物包围盒及相对速度的避障路径规划算法、基于碰撞危险度及模糊逻辑的避障路径规划算法.第一种方法通过引入碰撞时间参数、碰撞角度约束及局部波动函数,克服了无谓碰撞、局部最小及无法成功到达附近有障碍物的目标点等动态环境中存在的问题,第二种方法通过构造障碍物包围盒得到障碍物相对机器人的碰撞方式,然后利用两种不同的避障策略成功实现动态避障,第三种方法是在第二种方法的基础上,引入模糊逻辑的概念,设计了一个以障碍物与机器人的碰撞危险度及障碍物与机器人的碰撞状态为输入,机器人的转向角和加速度为输出的多输入多输出的模糊控制系统.随后给出的计算机仿真结果充分说明了这些方法的有效性.

第四篇道路检测论文范例：基于卫星导航与视觉导航集成的智能车辆关键技术研究

智能车辆是一种集环境感知、决策规划、自主控制等多功能于一体的综合系统.它综合体现了信息科学和人工智能的最新研究成果,是智能交通系统的重要组成部分,受到世界各国的高度重视.视觉导航是其不可或缺的核心技术,其研究涉及计算机视觉、数据融合等方面,是现阶段及具挑战性的研究课题.

本文针对基于GNSS和视觉的智能车辆导航中若干关键技术开展了研究,主要包括双GPS与立体摄像机的导航系统组成、视觉系统外方位元素自标定、道路检测算法、立体匹配算法以及避障路径规划算法.其具体内容和成果有：

1)对导航系统的组成、车辆姿态自动获取、立体摄像机模型、摄像机标定以及坐标系之间的转换进行了研究.结合实际应用环境确定了合适可行的立体视觉导航系统构建,通过引入双GPS融合立体摄像机方法构建立体视觉导航系统.此种方法为视觉导航奠定了基础,视觉导航系统实时自动获取车辆姿态成为可行,不仅能为车辆的智能导航提供车辆状态信息(位置、姿态和速度等),而且通过立体摄像机能快速确定景物绝对位置,延展了其应用范围.其结构简单,数据处理快捷,标定实验反算得出精度较高,能满足适合智能车辆导航户外环境的要求.

2)致力于在复杂环境下能准确、及时地对多种道路区域进行检测,提出了一种先验知识库与自适应区域增长相融合的道路检测方法.在建立道路先验知识库方面,提出了基于遗传规划的多变量决策树算法用于道路先验知识的挖掘.其通过较少道路样本的采集,建立样本库,训练挖掘出道路知识模型,并对分割后的道路影像进行道路区域自适应增长.该算法实时性较好,且对光照变化及阴影干扰等复杂环境下有较强的鲁棒性.

3)针对智能车辆导航对算法实时性和鲁棒性需求,提出了面向对象的多尺度递进的立体匹配算法.该算法通过引入对紧致度、颜色和形状等特征综合考量的快速分割方法,对参考图粗分割结果中的目标区域采用边缘线动态规划方法获取视差,并根据精度需求判断该目标是否需要细分以获取更加精细的视差,由此得到有效的视差图.该方法不同于金字塔方法全图分层,而是以更加符合人类视觉过程,以目标区域为对象由粗到细的求解视差,其有效的避免从像素级逐一运算,不仅使处理速度加快,而且还能保持有效的精度.

4)针对传统的智能车辆路径规划算法对复杂环境适应能力差的问题,对人工势场法进行了改进.通过改进势场函数、考虑障碍物以及目标运动趋势以及碰撞判断约束,克服无谓的避碰运动在动态环境下成功到达目标点.再者引入目标点运动概念,将人工势场法的路径规划扩展为具有目标跟踪功能的路径规划法.随后给出计算机仿真结果充分说明了方法的有效性.

第五篇道路检测论文范文格式：基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解

无人车对行驶环境的感知和理解是保证其后续行为规划正确的前提和基础,也是人工智能领域一直以来具有挑战性的课题之一.通过车载三维传感器,感知行驶环境,具有简便、信息量丰富、探测精度高等优点,尤其是64线激光雷达和双目立体视觉传感器,被越来越多的无人车三维感知系统所采用.三维信息与环境相关性强,具有很大的随机性.与结构化场景相比,室外非结构化场景中无特定的人工标记,物体的三维外形复杂多变,并且室外颠簸的路况,杂乱的植被也会给场景检测理解带来额外的困难.因此,研究无人车对非结构化场景三维信息特征模型的构建和处理,对扩展无人车系统的活动范围、提高它对复杂和恶劣地形环境的适应能力具有非常重要的意义.本文基于三维传感器,研究了面向无人车的典型非结构化场景理解问题,主要内容及贡献如下：

提出了64线激光雷达内参标定的方法以及外参自标定的方法.通过分析激光发射系统的数学模型,放弃64线激光雷达内参中距离误差补偿常量的通常做法,实现一个与反射距离成线性关系的变量的更为精密的补偿.以不同距离的墙面为目标物,对64线激光雷达内参进行非线性优化.对于64线激光雷达外参,将传统实施复杂的一次性标定过程分解为两部分,实现了操作更为简单的自标定算法.第一步通过雷达坐标系中的地面与实际地平面比对,求解出激光雷达相对于车体的俯仰角和侧滚角；第二步让无人车在具有柱状物体(路灯杆等)的城市道路中行驶,匹配前后帧中柱状物体在雷达坐标系中航向角的以及平移的变化,与GPS记录的车体航向角及平移变化做比对,求解出激光雷达相对于车体坐标系的航向角以及平移.合并两步骤求得的参数就能获得准确的激光雷达外参.

针对乡村环境的感知理解.提出了基于马尔科夫随机场的路面分割算法.相比于栅格模式的道路分割,基于图的道路分割检测距离更远、精度更高、更节省内存资源；而传统的基于图的道路分割算法,仅利用单个三维点的特征,极易受到噪声干扰,只能适用于平坦的城市道路而非颠簸起伏的乡村环境道路.算法利用激光雷达扫描线在xoy平面上的几何特性以及激光雷达原始数据结构的特点,将扫描线分割为线段,通过分析线段的多个特征,构建线段属性的概率函数,并且通过马尔可夫随机场和图割的方式优化最终分割的结果.通过实际数据序列实验结果与现有算法结果的量化比较,表明本算法在乡村环境道路情况下不仅道路分割精度高,而且稳定性好.经测试,本算法能够在无人车平台上实时运行.

针对植被散布环境,提出了基于多传感器融合的的障碍物分类方法.首先将三维激光雷达数据、二维彩色相机数据融合,进行稀疏深度指导的超像素分割以及深度恢复算法,在迭代过程中,让二维图像分割的结果和三维深度数据相互指导,提高算法的性能.然后提取局部的区域特征,包括三维点云局部统计特征、激光雷达强度特征,利用近红外相机与彩色相机融合的归一化差分植被指数等特征,组成多维的特征向量,采用有监督的学习方式训练SVM分类器.在现实环境中的测试表明,多传感器融合的分类方法提高了分类的准确性,增加了远距离物体分类的鲁棒性.

针对未知复杂地形的感知理解,提出了一个从三维点云输入到栅格通行性输出的运算框架.在该框架下可以完成点云数据的滤波、多帧拼接、帧间匹配、点云恢复、点云数据栅格化、通行性分析以及障碍物聚类.首先针对无人车立体视觉系统三维重建后产生的噪声,分别采用基于点云局部密度的算法去除外点,采用双边带滤波器减小点云中的随机噪声.其次针对数据帧间匹配,采用经KD-Tree的数据结构加速计算的ICP进行点云匹配.针对点云恢复,采用较为简单的反距离平方和插值算法.在通行性分析中,以无人车车体大小为窗口,计算中心点的属性：若窗口内有任意两栅格不仅阶跃值大于阈值,而且栅格间梯度也大于坡度阈值,则标记状况中心栅格属性为阶跃障碍；将窗口内所有栅格值用于拟合平面,计算坡度和粗糙度,根据通行性式计算通行代价.

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