基于單目視覺的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于單目視覺的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、研究方向本研究基于單目視覺，致力于研究車輛行駛中的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)。具體來說，需要探究如何通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從單目攝像頭獲取的車輛前方圖像中自動(dòng)檢測分道線和前方車輛。二、研究背景近年來，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和普及，交通安全問題已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題。其中，車輛行駛中的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)就是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中至關(guān)重要的組成部分。傳統(tǒng)的分道線檢測和前方車輛檢測方法主要基于傳感器、雷達(dá)和激光等硬件設(shè)備，這些設(shè)備需要消耗大量的成本和能量，并且容易受到天氣條件的影響。而基于單目視覺的方法則可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，充分利用拍攝畫面中的圖像特征和模式，從而在低成本、低能耗的情況下實(shí)現(xiàn)充分的識別和檢測。三、研究內(nèi)容和步驟本文主要研究基于單目視覺的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)，主要包括以下步驟：1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：使用車載單目攝像頭采集車輛行駛中的前方圖像，并進(jìn)行預(yù)處理，如去除圖像噪聲、色彩校正等。2.分道線檢測算法研究：分析車道線的幾何特征和線條特征，設(shè)計(jì)基于單目視覺的分道線檢測模型。模型主要涉及到邊緣檢測、霍夫變換和圖像分割等技術(shù)。3.前方車輛檢測算法研究：分析車輛圖像中車輛的幾何特征和顏色特征，設(shè)計(jì)基于單目視覺的車輛檢測模型。模型主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)行車輛檢測和分類。4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析：使用采集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，對比分析不同算法的檢測效果，并進(jìn)一步優(yōu)化模型。5.系統(tǒng)集成與測試：將研究成果轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用的汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并進(jìn)行小規(guī)模的路測和測試。四、研究意義本研究的主要意義在于：1.基于單目視覺的分道線檢測和前方車輛檢測技術(shù)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，本研究可以為其提供重要的技術(shù)支持。2.基于單目視覺的方法相對于傳統(tǒng)的硬件設(shè)備具有成本低、能耗低等優(yōu)勢。3.本研究可以為汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定的路面信息，進(jìn)一步提升了自動(dòng)駕駛的安全性和效率。五、研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃從2021年9月開始，預(yù)計(jì)研究周期為一年，具體進(jìn)度安排如下：1.第1-2個(gè)月，進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)研究和算法分析。2.第3-4個(gè)月，數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。3.第5-6個(gè)月，分道線檢測算法研究。4.第7-8個(gè)月，前方車輛檢測算法研究。5.第9-10個(gè)月，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果分析。6.第11-12個(gè)月，系統(tǒng)集成和測試。六、預(yù)計(jì)產(chǎn)出成果本研究預(yù)計(jì)產(chǎn)出以下成果：1.一篇具有創(chuàng)新性和實(shí)用性的論文，發(fā)表在知名學(xué)術(shù)期刊或國際會(huì)議上。2.一個(gè)基于單目視覺的分道線檢測和前方車輛檢測系統(tǒng)，能夠集成到汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中。3.一個(gè)包含多種車輛圖像數(shù)據(jù)和分道線數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，可供其他研究者使用。七、參考文獻(xiàn)[1]RenSX,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2016,39(6):1137-1149.[2]RedmonJ,AngustyaV.YOLOv3:Anincrementalimprovement[J].,2018.[3]TersoffO,KoloskovD.Detectionoflanedepartureusingfuzzylogic[C]//IntelligentControlSystems&SignalProcessing.Springer,Cham,2016:121-134.[4]PanZ,HuJ,PengZ,etal.Real-timelanedetectionforautonomousdrivingusingadaptivecolorthresholds[C]//Robotics&Automation(ICRA),2017IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2017:471-478.[5]LiK,LiaoJ,LiangY,etal.Real-timemultiplevehicledetectionwithvisualtrackprediction[C]//Intellig