基于特征点提取技术的车辆行车视距检测算法研究

论文摘要

为了提高弯道行车视距检测的有效性,采用中值滤波及Sobel算子对道路图像进行车道线边缘提取,接着对图像进行二值化处理,基于车道标识线固有特征对车道标识线进行筛选并提取计算行车视距所需要特征点的坐标值,然后利用小孔成像原理建立驾驶员行车视距测距模型。为验证本研究所提出算法的正确性及有效性,设计并实施了道路图像行车视距离线测算实验,通过对比实验数据可以得出:所提出的行车视距检测模型绝对误差平均值为1. 3 m,相对误差平均值为5. 3%,能够较好地为车辆辅助驾驶系统的行车视距功能开发提供算法支撑,提高车辆弯道行车的安全性。

论文目录

• 1 图像预处理
• 2 车道线筛选与特征点选取
•   2.1 基于车道线固有特征的标识线筛选
•   2.2 特征点提取
• 3 行车视距计算
• 4 实验验证
•   4.1 摄像机标定
•   4.2 实验验证
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李亭,赖延年,方腾源,袁天宇,刘永涛

关键词: 环境感知,标识线筛选,特征点提取,行车视距

来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 西安航空学院车辆工程学院,长安大学汽车学院

基金: 陕西省自然科学基金资助项目(2018JQ5142),中央高校基金资助项目(300102228106),西安航空学院校级科研基金资助项目(2017KY1111)

分类号: U463.6;TP391.41

页码: 37-43

总页数: 7

文件大小: 242K

下载量: 174