基于視覺的道路檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、基于智能車平臺的無人駕駛技術(shù)作為“視聽覺信息的認(rèn)知計算”國家重大研究計劃的主要課題，不僅在安全輔助駕駛應(yīng)用、構(gòu)建智能交通系統(tǒng)等方面具有廣闊前景，同時是國家信息處理技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力的體現(xiàn)?；谝曈X的道路檢測算法作為無人駕駛技術(shù)的核心內(nèi)容之一，面臨準(zhǔn)確性、魯棒性和實(shí)時性等多重挑戰(zhàn)，因而成為國內(nèi)外專家學(xué)者的研究重點(diǎn)。
　　在道路檢測算法的研究中，基于消失點(diǎn)的道路檢測算法對于復(fù)雜環(huán)境下的道路圖像具有很強(qiáng)的適用性因而廣受關(guān)注。然而，這

2、類算法仍具有計算量大，魯棒性和實(shí)時性不足的問題。本文針對現(xiàn)有基于消失點(diǎn)估計的道路檢測算法計算量過大、對消失點(diǎn)不在圖像內(nèi)部的情況無法正確處理和對視頻流缺乏有效支持的問題，提出了基于泛化消失點(diǎn)和主方向約束的道路檢測算法以及利用視頻幀間信息的特征融合均值偏移道路跟蹤算法。主要工作如下:
　　針對現(xiàn)有基于消失點(diǎn)的道路檢測算法普遍存在的計算量過大和對于消失點(diǎn)不在圖像內(nèi)部的情況無法處理的問題，本文引入泛化消失點(diǎn)的概念并結(jié)合主方向約束對現(xiàn)有基于

3、消失點(diǎn)估計的道路檢測算法進(jìn)行改進(jìn)。算法改進(jìn)包含三個方面:1）通過優(yōu)化投票策略，使算法在投票半徑不變的情況下覆蓋更多有效投票點(diǎn)，提高消失點(diǎn)估計的可靠性;2）以道路主方向?yàn)榧s束條件，對圖像冗余信息進(jìn)行篩選，降低了算法的計算量;3）引入泛化消失點(diǎn)的概念，通過判斷消失點(diǎn)是否存在于圖像內(nèi)部來選擇相應(yīng)的道路邊界擬合方式，增強(qiáng)這類算法的魯棒性。
　　針對現(xiàn)有基于消失點(diǎn)的道路檢測算法對視頻流的處理支持不足的問題，本文將均值偏移算法應(yīng)用于道路跟蹤，

4、加強(qiáng)幀間信息的利用。以均值偏移算法為理論基礎(chǔ)，通過改善單一顏色特征對復(fù)雜道路描述不足的缺點(diǎn)，將紋理特征引入均值偏移算法框架中，融合顏色特征與紋理特征，增強(qiáng)算法對復(fù)雜道路環(huán)境的魯棒性。該算法將上一幀檢測結(jié)果作為參考，縮小了道路檢測的范圍，減少重復(fù)計算，可達(dá)到提升道路跟蹤算法實(shí)時性的目的。
　　為驗(yàn)證算法的有效性，本文實(shí)現(xiàn)了所述算法并給出其與傳統(tǒng)道路檢測算法的對比分析。定性和定量的實(shí)驗(yàn)分析表明，基于泛化消失點(diǎn)和主方向約束的道路檢測算法