基于單目視覺(jué)的多模型道路描述與跟蹤方法研究的開題報(bào)告

基于單目視覺(jué)的多模型道路描述與跟蹤方法研究的開題報(bào)告一、研究背景隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，道路描述和跟蹤技術(shù)的研究變得越來(lái)越重要。道路描述和跟蹤的目的是為了讓自動(dòng)駕駛汽車精確地理解和識(shí)別道路的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。當(dāng)前，許多自動(dòng)駕駛汽車使用基于激光雷達(dá)技術(shù)的道路描述和跟蹤方法。但是，激光雷達(dá)技術(shù)是一種昂貴的技術(shù)，有一定的限制。因此，基于單目視覺(jué)的道路描述和跟蹤方法正在變得越來(lái)越流行。二、研究?jī)?nèi)容本研究旨在研究基于單目視覺(jué)的多模型道路描述和跟蹤方法。具體包括以下內(nèi)容：1.道路描述算法。本研究將使用多個(gè)視角的圖像，將它們拼接起來(lái)，提取道路的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。該算法將包括圖像拼接算法、道路特征提取算法以及道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立算法。2.跟蹤算法。本研究將在道路描述算法的基礎(chǔ)上開發(fā)一種跟蹤算法，使用單目視覺(jué)數(shù)據(jù)跟蹤道路。該算法將包括特征匹配算法、光流法以及卡爾曼濾波算法。3.多模型融合算法。該算法將使用多個(gè)道路描述和跟蹤模型，將它們的結(jié)果進(jìn)行融合，提高跟蹤的精度和魯棒性。三、研究意義本研究的意義在于：1.開發(fā)基于單目視覺(jué)的多模型道路描述和跟蹤方法，使自動(dòng)駕駛汽車可以準(zhǔn)確地識(shí)別和理解道路，從而實(shí)現(xiàn)更安全和更有效的自動(dòng)駕駛。2.提高車輛自動(dòng)駕駛的魯棒性和可靠性，降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。3.促進(jìn)基于單目視覺(jué)的自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。四、研究方法本研究將使用Python編程語(yǔ)言和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開發(fā)基于單目視覺(jué)的多模型道路描述和跟蹤方法。本研究將采取如下的步驟：1.收集數(shù)據(jù)并預(yù)處理數(shù)據(jù)。本研究將使用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的清洗、圖像拼接和特征提取。2.開發(fā)道路描述算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。本研究將使用多視角的圖像，開發(fā)道路描述算法，并使用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。3.開發(fā)跟蹤算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。本研究將基于道路描述算法，開發(fā)跟蹤算法，并使用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。4.開發(fā)多模型融合算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。本研究將基于多個(gè)道路描述和跟蹤模型，開發(fā)多模型融合算法，并使用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。五、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)用時(shí)1年，具體進(jìn)度如下：第一至第二個(gè)月：研究背景和相關(guān)領(lǐng)域的綜述。第三至第四個(gè)月：數(shù)據(jù)預(yù)處理和開發(fā)道路描述算法。第五至第六個(gè)月：開發(fā)跟蹤算法。第七至第八個(gè)月：開發(fā)多模型融合算法。第九至第十個(gè)月：實(shí)驗(yàn)測(cè)試和算法調(diào)優(yōu)。第十一個(gè)月：編寫畢業(yè)論文和答辯準(zhǔn)備。六、參考文獻(xiàn)1.Wang,J.,Shen,Y.,Ding,C.,&Zhang,B.(2016).ANovelAlgorithmforLaneDetectioninReal-time.Proceedingsofthe6thInternationalConferenceonComputerScienceandNetworkTechnology,167-173.2.Chen,Y.,Zhang,H.,&Bai,L.(2017).VehicleDetectionandTrackingUsingaVision-BasedApproach.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,18(5),1255-1264.3.Zhang,J.,Lu,C.,&Fang,X.(2017).Real-timeLaneDetectionUsingDeepLearning.Proceedings