采用DSP的智能车辆视觉系统的研究

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1、北京工业大学硕士学位论文摘要6智能运输系统中，由于交通环境中的信息大部分是视觉信息，因而机觉技术是该系统中必不可少的组成部分，图像处理技术在该系统中处于很重要的地位T本论文提出了一套智能车视觉系统，共由三部分组成:成像技术(图像输入)、软件(算法)和处理平台。首先，视频图像是从高速公路上行驶的车上采集的，摄像机安装在车的前面朝向前方。在这些图像序列中包含了不同的交通状况和可视状况。其次，系统的算法主要由两部分组成:车道线的检测与跟踪，运动目标的检测与跟踪。车道线和运动目标的特征是从一个很小的区域内提取的，通过Kalman滤波根据以前的观测值可以估计该区域的位置，我们采用平

2、方根涟波的方法提高了估计的准确性和稳定性。在车道线检测中，对多种交通状况提出了三种鲁棒性很好的算法:用变形模板检测白色车道线，用方程精确计算车道线的方向，这两种方法的集成算法。这些算法也适用于诸如汽车换道等机动情况。在运动目标检测中，提出用四个方向的摸板检测角点的方法，和检测轮廓线的方法相比，这种方法能检测更多的运动目标，即使在较弱的可视状况下鲁棒性也很好。以上这些算法适用于汽车辅助驾驶和自主车辆系统中。最后，试验的硬件平台是由PII266和一块图像采集卡组成的，采集卡上带一块C6201芯片，图像采集的频率是25Hz.这些算法在该平台上能实时运行，实验结果令人满意。总结，

3、本论文提出了一套简单的、可行的智能车视觉系统。关健词智能车辆视觉系统，车道线检测与跟踪，与跟踪，平方根滋波，'耳-..一-州.、/丫V民北京工业大学硕士学位论文AVisionSystemForInteligentVehicleUsingDSPSincetrafficenvironmentheavilydependsonvisualinformation,machinevisionisamustinrrS.ImageprocessingplaysanimportantroleinUS.Thisdissertationpresentsareal-timevisionsyste

4、mforintelligentvehicles.Therearethreemajorcomponentsinthesystem.Theyareimaging(imageinput),andsoftware(algorithm),processinghardware.Fustofal,thevideoimagesacquiredbyaforwardlookingvideocamerainstallonamovingvehicleonfreeway.Varioustrafficconditionsandvisibilityconditionsareincludedinthei

5、mages翎quences.Second,laneandmovingobjectdetectionandtrackingaretwomajorpartsinthealgorithms.Andtherifeaturesareextractedinasmallareaestimate妙TheKalmanfilteralgorithmbasedonpastobservations.Andthesquarerootalgorithmisusedinthefiltertomaketheestimationmoreaccurateandstablethantheconventiona

6、lnon-squaretootalgorithms.Forrobustrecognitioninvariousconditions,weproposethreemethodsforlanedetection;arobustwhitelinedetectionusingdeformabletemplateapproach,anaccuratelinedirectioncalculatedusinganequation,andanintegrationmethodofthem.Thealgorithmscansmoothlytrackwhitefinethroughmaneu

7、verssuchaslanechanges.Forrecognitionvariousobjects,weproposeamethodwhichonlydetectanglepointsinsteadofcontour.Themethodarerobusttoreducedvisibilityconditions.Allthemethodscanbeusedforvision-baseddrivingassistanceandautonomousvehicle.Last,thehardwaresystemconsistsofa